O futuro do aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)

Publicados: 2022-06-21

O aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) é uma tecnologia emergente que consiste no desenvolvimento de aplicativos baseados em aprendizado de máquina. O desenvolvimento de serviços MLaaS geralmente envolve três etapas principais. Para começar, as empresas precisam desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e treiná-los com dados de treinamento apropriados. Em seguida, eles implantam esses algoritmos em uma infraestrutura de nuvem econômica, onde podem ser executados em paralelo em um grande número de nós e utilizar o poder de computação dos provedores de nuvem.

O aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) é o uso de qualquer tecnologia de aprendizado de máquina sob demanda. Ele ajuda as organizações a implementar e dimensionar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente e econômica.

À medida que o aprendizado de máquina acelera, a demanda por soluções MLaaS aumentará junto com ele.

De acordo com um relatório da prnewswire.com, até 2030, espera-se que o tamanho do mercado de aprendizado de máquina cresça impressionantes 39,8% ao ano nos próximos 10 anos, partindo de um número promissor de uma participação de mercado no valor de US$ 2,2 bilhões em 2021.

O aprendizado de máquina é usado em muitos setores porque ajuda as empresas a obter uma vantagem competitiva, melhorando a eficiência e reagindo melhor às necessidades dos clientes. De fato, à medida que as empresas começam a reconhecer seu potencial, a disponibilidade aumentará com o tempo.

O mercado de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) deve permanecer estável durante o período de previsão. No entanto, espera-se que a taxa de adoção dessa tecnologia entre os consumidores aumente. As empresas estão implementando essa tecnologia porque ela tem uma ampla gama de benefícios, como maior eficiência, redução de custos e maior envolvimento do cliente.

Por que o aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) se tornou tão proliferativo?

O aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) está na moda atualmente, com empresas como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform oferecendo ofertas de serviços MLaaS. No entanto, o MLaaS não é novo: já existe há algum tempo e continua a evoluir em um ritmo impressionante. O uso de modelos de aprendizado de máquina em vários setores experimentou um crescimento explosivo nos últimos anos. Esse rápido crescimento pode ser atribuído a avanços na tecnologia, incluindo maior disponibilidade de dados e poder de computação, juntamente com poderosos algoritmos de aprendizado de máquina que estão sendo disponibilizados por meio de pacotes de software de código aberto ou soluções em nuvem.

Por exemplo, de todos os provedores de nuvem, a AWS adicionou continuamente novos recursos ao Amazon SageMaker desde seu lançamento. Os recursos adicionados incluíam o Amazon SageMaker Ground Truth, que ajuda os desenvolvedores a criar conjuntos de dados de treinamento anotados altamente precisos. O Amazon SageMaker é um serviço de aprendizado de máquina baseado em nuvem que permite aos usuários criar conjuntos de dados de treinamento anotados de alta precisão lendo o texto do conteúdo da web.

No passado, o aprendizado de máquina foi implementado principalmente como uma solução desenvolvida de pleno direito. No entanto, os avanços permitiram que a indústria começasse a usar a solução de software como serviço (Saas).

Explorando o cenário global de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)

O aprendizado de máquina como serviço é uma nova tendência que está ganhando força rapidamente no setor. O MLaaS fornece um ambiente por meio do qual desenvolvedores profissionais, cientistas de dados e analistas podem usar aplicativos de aprendizado de máquina sob demanda, com o mínimo de esforço e investimento de tempo.

O aprendizado de máquina é um campo amplo e em rápido crescimento que pode ser usado para muitas aplicações. Ele pode ser usado para tomada de decisões, processamento de dados em tempo real, manipulação de dados e aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) refere-se ao uso de ML para criar serviços automatizados disponíveis na Internet. A proliferação do MLaaS e sua escalabilidade se deve a fatores intrínsecos como a disponibilidade de dados e recursos computacionais disponíveis, além do fato de a Internet ter se tornado uma plataforma essencial para a execução de serviços MLaaS.

Com o MLaaS se tornando mais popular em diferentes verticais, exploramos o escopo do Machine Learning As-A-Service (MLaaS), o que impulsionou a demanda por MLaaS globalmente no passado recente e quais são as principais brechas para sua implementação.

Os players emergentes da nuvem levaram à acentuação do mercado de MLaaS

A COVID-19 ampliou o domínio do Machine Learning as-a-Service (MLaaS)

A luta contra o COVID-19 viu um aumento exponencial no uso de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS), que está transformando a forma como esse surto viral está sendo gerenciado em todo o mundo. O impacto do COVID-19 foi sentido em todo o mundo. Isso causou uma enorme perturbação na economia e as empresas privadas estão trabalhando para criar novas soluções para enfrentar os desafios colocados pelo COVID-19. O aprendizado de máquina forneceu muita ajuda no fornecimento de soluções para esses desafios.

O aprendizado de máquina ajudou poderosamente na detecção e rastreamento da doença COVID-19. Com a introdução da pesquisa Cordova-19, qualquer pessoa pode acessar todo o mundo de documentos de pesquisa em seu telefone. O banco de dados é alimentado por ML e pode ser acessado por meio de consultas em linguagem natural.

O Machine Learning as-a-Service (MLaaS) é um serviço em nuvem que ajuda pessoas de diferentes setores a realizar análises e previsões de dados em tempo real. O MLaaS também fornece novas maneiras de interagir com os mesmos conjuntos de dados usando técnicas avançadas de modelagem, como aprendizado profundo, redes neurais e aprendizado supervisionado.

A proliferação de IoT e automação alimentou a demanda por aprendizado de máquina como serviço

A proliferação de IoT e automação alimentou a demanda por MLaaS. A análise de dados complexos pode economizar muito dinheiro para as empresas de IoT. Uma empresa moderna depende de dados para gerenciar seus negócios, mas, uma vez coletados, esses dados devem ser analisados para otimizar os processos dentro da organização. Se as operações de IoT não forem gerenciadas adequadamente, o impacto pode ser catastrófico – as organizações perderam milhões de dólares devido a processos de negócios defeituosos. O aprendizado de máquina pode ser usado para melhorar a eficiência operacional prevendo o resultado de um processo, melhorando a qualidade da produção e a satisfação do cliente, automatizando fluxos de trabalho e melhorando a segurança.

O aprendizado de máquina é mais do que uma palavra da moda no mundo dos dados corporativos agora. Tornou-se a alternativa de alta tecnologia para projetos de modelagem de dados e ETL de trabalho intensivo porque o ML pode extrair padrões ocultos de grandes volumes de dados rapidamente. Além disso, com o aprendizado de máquina, é mais fácil do que nunca tomar decisões com menos intervenção humana.

Prevê-se que a maior aplicação de aprendizado de máquina como serviço seja no segmento de marketing e publicidade

Espera-se que a aplicação de aprendizado de máquina seja o maior segmento do mercado, principalmente em termos de marketing e publicidade. O emprego de algoritmos de ML também pode ajudar os profissionais de marketing com segmentação de clientes e melhor segmentação com base nos dados históricos e preferências exibidas pelos potenciais compradores em uma variedade de canais de marketing e publicidade.

As empresas de marketing têm a oportunidade de planejar previamente a mensagem certa para os consumidores apropriados e fornecer pouco espaço para adaptação aprendida por meio de sua campanha à medida que amadurece.

O aprendizado de máquina (ML) está provando estar entre as ferramentas de maior sucesso no setor de marketing e publicidade. Ele oferece às empresas de marketing a oportunidade de tomar decisões rápidas e críticas com base em big data. Empregar o aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) ajuda as empresas de marketing a responder mais rapidamente às mudanças na qualidade do tráfego provocadas por campanhas publicitárias.

Explorando a solução – as preocupações com privacidade e segurança de dados continuam sendo as principais restrições à implementação do modelo MLaaS

O uso de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) apresenta desafios para proprietários de dados e proprietários de plataformas. Os proprietários de dados estão preocupados com a privacidade e a segurança de seus dados nas plataformas MLaaS. Por outro lado, os proprietários de plataformas MLaaS temem que seus modelos possam ser roubados por adversários que se passam por clientes.

O uso de MLaaS permite que proprietários de modelos de ML aproveitem uma plataforma de ML de propriedade de proprietários de dados. No entanto, esses fornecedores de modelos de IA precisam fornecer acordos de confidencialidade ou cumprir outros protocolos para garantir a privacidade e a segurança de seus modelos.

Ambas as partes que implementam e fornecem MLaaS precisam desenvolver um rigoroso para resolver o problema de roubo de modelo e privacidade de dados. A ideia central é fazer com que os proprietários da plataforma MLaaS e os proprietários do modelo trabalhem juntos para estabelecer mecanismos de confiança no ambiente MLaaS. Dessa forma, ambas as partes podem se beneficiar da negociação de seus dados. Em seguida, apresentamos três arquiteturas relacionadas: um modelo de segurança que permite que usuários de MLaaS troquem informações confidenciais sem revelá-las; um modelo de habilitação de privacidade que permite que os clientes mantenham sua privacidade ao fornecer seus dados de modelo; e uma solução de auditoria que coleta informações dos principais atores sobre como os usuários interagem uns com os outros no ambiente MLaaS.

Palavras finais

Espera-se que o mercado de Machine Learning como serviço (MLaaS) cresça exponencialmente na próxima década. Isso se deve à capacidade de ter acesso a um grande número de modelos com alta precisão, que podem ser implantados de maneira descomplicada. Os usuários podem ter acesso aos serviços a um custo baixo em comparação com a contratação de pessoal para coleta de dados, treinamento do modelo e, em seguida, implantação.

Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) pode ser usado por profissionais de marketing globais para atribuir dados, treinar seus modelos e implantá-los na nuvem. Nesse cenário, pode-se economizar muito dinheiro contratando o pessoal apenas uma vez e, em seguida, utilizando o serviço em vez de contratá-lo repetidamente em vários estágios.

O MLaaS ganhou popularidade devido à sua alta escalabilidade, eficiência e precisão. Essas qualidades combinadas com um modelo de preços competitivos dão uma vantagem aos profissionais de marketing globais que podem utilizar os serviços a seu favor. O acesso em tempo real às informações pode ser obtido a baixo custo. O poder dos algoritmos de aprendizado de máquina pode ser amplamente aproveitado. Assim, as empresas se beneficiam ao melhorar a produtividade e a eficiência a um custo menor.

Embora o mercado ainda seja incipiente no que diz respeito à adoção, à medida que esses serviços melhorem, eles serão adotados com mais frequência em um futuro próximo.

O principal objetivo da compra de aprendizado de máquina como serviço é utilizar os serviços de maneira livre de problemas. Os usuários podem ter acesso aos serviços a um custo baixo em comparação com a contratação de pessoal para coleta de dados, treinamento do modelo e, em seguida, implantação.

Em conclusão, podemos concluir que o aprendizado de máquina como serviço é uma função vital para os profissionais de marketing neste mundo em constante mudança. O mercado de aprendizado de máquina como serviço é levemente concentrado por natureza, com poucos players globais operando no mercado, como Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC e BigML Inc. Cada empresa segue sua própria estratégia de negócios para maximizar sua participação no mercado e atingir seus objetivos de negócios principais aproveitando o MLaaS.

A Valasys Media é uma conceituada empresa de publicação de mídia B2B que capacita os profissionais de marketing com dados de intenção em tempo real para otimizar seus esforços de marketing e publicidade e fornece a eles um conjunto completo de serviços habilitados por dados para maximizar seus resultados de negócios.

Biografia do autor

Priya tem cerca de 7 anos de experiência em Pesquisa de Mercado. Atualmente, ela está trabalhando para a Valasys Media, como Assistant Manager – Content Strategist, que está entre as principais editoras de mídia B2B em todo o mundo. Ela vem preparando vários relatórios personalizados para nossos clientes e fez muitas pesquisas sobre segmentação de mercado, análise de clusters de audiências e metodologias de inbound. Ela trabalhou com institutos governamentais, bem como casas corporativas em vários projetos. Ela possui vários interesses e acredita em uma abordagem orientada por dados para a resolução de problemas. Ela tem uma pós-graduação em ciências e também escreve extensivamente sobre todas as coisas sobre a vida, além de marketing, ciência, ciência de dados e estatística. Ela acredita firmemente em realidades superiores e que sempre há mais na vida do que entendemos. Ela é uma curandeira psíquica e praticante de tarô, que acredita em um modo de vida espiritual e pratica Yoga e meditação. Quando não está escrevendo, você pode encontrá-la curtindo música ou cozinhando.