Hizmet Olarak Makine Öğreniminin Geleceği (MLaaS)

Yayınlanan: 2022-06-21

Hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS), makine öğrenimi tabanlı uygulamalar geliştirmekten oluşan gelişmekte olan bir teknolojidir. MLaaS hizmetlerinin geliştirilmesi genellikle üç ana adımı içerir. Başlamak için, işletmelerin makine öğrenimi algoritmaları geliştirmesi ve bunları uygun eğitim verileriyle eğitmesi gerekir. Daha sonra bu algoritmaları, çok sayıda düğümde paralel olarak çalışabilecekleri ve bulut sağlayıcılarının bilgi işlem gücünü kullanabilecekleri uygun maliyetli bir bulut altyapısına dağıtırlar.

Hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS), talep üzerine herhangi bir makine öğrenimi teknolojisinin kullanılmasıdır. Kuruluşların makine öğrenimi modellerini verimli ve uygun maliyetli bir şekilde uygulamasına ve ölçeklendirmesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi hızlandıkça, MLaaS çözümlerine olan talep de bununla birlikte artacaktır.

prnewswire.com tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2030 yılına kadar makine öğreniminin pazar büyüklüğünün, 2021'de 2,2 milyar ABD doları değerinde gelecek vaat eden bir pazar payı rakamından başlayarak, önümüzdeki 10 yıl boyunca yıllık %39,8 gibi şaşırtıcı bir büyüme göstermesi bekleniyor.

Makine öğrenimi, verimliliği artırarak ve müşteri ihtiyaçlarına daha iyi yanıt vererek işletmelerin rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olduğu için birçok sektörde kullanılmaktadır. Aslında, şirketler potansiyelini fark etmeye başladıkça, kullanılabilirlik zamanla artacaktır.

Hizmet olarak makine öğrenimi pazarının (MLaaS) tahmin süresi boyunca sabit kalması bekleniyor. Ancak bu teknolojinin tüketiciler tarafından benimsenme oranının artması bekleniyor. Şirketler, artan verimlilik, azalan maliyetler ve iyileştirilmiş müşteri katılımı gibi çok çeşitli faydaları olduğu için bu teknolojiyi uyguluyorlar.

Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) Neden Bu Kadar Yaygınlaştı?

Hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS), Amazon Web Services, Microsoft Azure ve Google Cloud Platform gibi şirketlerin MLaaS hizmet teklifleri sunduğu bu günlerde tüm öfkesi. Ancak MLaaS yeni değil: Bir süredir var ve etkileyici bir hızla gelişmeye devam ediyor. Çeşitli endüstrilerde makine öğrenimi modellerinin kullanımı, son birkaç yılda büyük bir büyüme yaşadı. Bu hızlı büyüme, açık kaynaklı yazılım paketleri veya bulut çözümleri aracılığıyla sağlanan güçlü makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte artan veri kullanılabilirliği ve bilgi işlem gücü dahil olmak üzere teknolojideki gelişmelere bağlanabilir.

Örneğin, tüm bulut sağlayıcılarından AWS, piyasaya sürülmesinden bu yana Amazon SageMaker'a sürekli olarak yeni özellikler ekledi. Eklenen özellikler arasında, geliştiricilerin son derece doğru açıklamalı eğitim veri kümeleri oluşturmasına yardımcı olan Amazon SageMaker Ground Truth yer alıyor. Amazon SageMaker, kullanıcıların web içeriği metnini okuyarak son derece doğru açıklamalı eğitim veri kümeleri oluşturmasını sağlayan bulut tabanlı bir makine öğrenimi hizmetidir.

Geçmişte, makine öğrenimi esas olarak tam teşekküllü gelişmiş bir çözüm olarak uygulandı. Ancak gelişmeler, endüstrinin yazılımı bir hizmet (Saas) çözümü olarak kullanmaya başlamasına izin verdi.

Hizmet Olarak Makine Öğreniminin (MLaaS) Küresel Görünümünü Keşfetmek

Hizmet olarak makine öğrenimi, sektörde hızla ivme kazanan yeni bir trend. MLaaS, profesyonel geliştiricilerin, veri bilimcilerin ve analistlerin minimum çaba ve zaman yatırımı ile isteğe bağlı olarak makine öğrenimi uygulamalarını kullanabilecekleri bir ortam sağlar.

Makine öğrenimi, birçok uygulama için kullanılabilecek geniş ve hızla büyüyen bir alandır. Karar verme, verilerin gerçek zamanlı işlenmesi, verilerin manipülasyonu ve makine öğrenimi için kullanılabilir. Hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS), internet üzerinden kullanılabilen otomatik hizmetler oluşturmak için makine öğreniminin kullanımını ifade eder. MLaaS'nin yaygınlaşması ve ölçeklenebilirliği, verilerin mevcudiyeti ve mevcut hesaplama kaynakları gibi içsel faktörlerden ve İnternet'in MLaaS hizmetlerini çalıştırmak için önemli bir platform haline gelmesinden kaynaklanmaktadır.

MLaaS'ın farklı sektörlerde daha popüler hale gelmesiyle birlikte, Hizmet Olarak Makine Öğrenimi'nin (MLaaS) kapsamını, yakın geçmişte küresel olarak MLaaS'a olan talebi neyin yönlendirdiğini ve uygulanması için ana boşlukların neler olduğunu keşfediyoruz.

Yükselen Bulut Oyuncuları, MLaaS Pazarının Öne Çıkmasına Neden Oldu

Geçmişte, makine öğrenimi esas olarak tam teşekküllü gelişmiş bir çözüm olarak uygulandı. Ancak gelişmeler, endüstrinin yazılımı hizmet olarak (SaaS) çözümlerini kullanmaya başlamasına izin verdi.

COVID-19 , Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) Hakimiyetini Ölçeklendirdi

COVID-19'a karşı mücadele, hizmet olarak makine öğreniminin (MLaaS) kullanımında üstel bir artış gördü ve bu viral salgının dünya çapında yönetilme şeklini dönüştürüyor. COVID-19'un etkisi tüm dünyada hissedildi. Ekonomide büyük aksamalara neden oldu ve özel şirketler COVID-19'un ortaya çıkardığı zorlukların üstesinden gelmek için yeni çözümler yaratmaya çalışıyor. Makine öğrenimi, bu tür zorluklara çözüm sağlamada çok yardımcı oldu.

Makine öğrenimi, COVID-19 hastalığının tespit edilmesine ve izlenmesine güçlü bir şekilde yardımcı oldu. Cordova-19 aramasının kullanıma sunulmasıyla birlikte, herkes telefonundan araştırma belgelerinin tüm dünyasına erişebildi. Veritabanı ML tarafından desteklenmektedir ve doğal dil sorguları yoluyla erişilebilir.

Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS), farklı sektörlerdeki kişilerin gerçek zamanlı veri analizi ve tahmini gerçekleştirmesine yardımcı olan bir Bulut hizmetidir. MLaaS ayrıca derin öğrenme, sinir ağları ve denetimli öğrenme gibi gelişmiş modelleme tekniklerini kullanarak aynı veri kümeleriyle etkileşim kurmanın yeni yollarını sağlar.

IoT ve Otomasyonun yaygınlaşması, Hizmet Olarak Makine Öğrenimi Talebini Artırdı

IoT ve Otomasyonun Yayılması, MLaaS Talebini Artırdı. Karmaşık verileri analiz etmek, IoT kuruluşlarına önemli miktarda para tasarrufu sağlayabilir. Modern bir kuruluş, işini yönetmek için verilere güvenir, ancak bu veriler toplandıktan sonra kuruluş içindeki süreçleri optimize etmek için analiz edilmelidir. IoT operasyonları düzgün bir şekilde yönetilmezse, etki felaket olabilir - kuruluşlar hatalı iş süreçleri nedeniyle milyonlarca dolar kaybetti. Makine öğrenimi, bir sürecin sonucunu tahmin ederek, üretim kalitesini ve müşteri memnuniyetini artırarak, iş akışlarını otomatikleştirerek ve güvenliği artırarak operasyonel verimliliği artırmak için kullanılabilir.

Makine öğrenimi, artık kurumsal veri dünyasında bir moda kelimeden daha fazlasıdır. Makine öğrenimi, büyük hacimli verilerden gizli kalıpları hızlı bir şekilde ayıklayabildiğinden, emek yoğun ETL ve veri modelleme projelerine yüksek teknoloji alternatifi haline geldi. Ayrıca, makine öğrenimi sayesinde daha az insan müdahalesiyle karar vermek her zamankinden daha kolay.

Hizmet Olarak Makine Öğreniminin En Büyük Uygulamasının Pazarlama ve Reklamcılık Segmentinde Olması Bekleniyor

Makine öğrenimi uygulamasının, özellikle pazarlama ve reklamcılık açısından pazardaki en büyük segment olması bekleniyor. ML algoritmalarını kullanmak, pazarlamacılara, bir dizi pazarlama ve reklam kanalında potansiyel alıcılar tarafından sergilenen geçmiş verilere ve tercihlere dayalı olarak müşteri segmentasyonu ve daha iyi hedefleme konusunda da yardımcı olabilir.

Pazarlama işletmelerine, uygun tüketiciler için doğru mesajı önceden planlama fırsatı verilir ve kampanyaları olgunlaştıkça öğrenilmiş adaptasyon için çok az yer sağlar.

Makine öğrenimi (ML), pazarlama ve reklamcılık endüstrisindeki en başarılı araçlardan biri olduğunu kanıtlıyor. Pazarlama şirketlerine büyük verilere dayalı hızlı, kritik kararlar alma fırsatı sunar. Hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS) kullanmak, pazarlama kuruluşlarının reklam kampanyalarının neden olduğu trafik kalitesindeki değişikliklere daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur.

Çözümü Keşfetmek – Gizlilik ve Veri Güvenliği Endişeleri MLaaS Modelinin Uygulanmasının Önündeki Büyük Kısıtlamalar Olmayı Sürdürüyor

Hizmet olarak makine öğreniminin (MLaaS) kullanımı, veri sahipleri ve platform sahipleri için zorluklar getirir. Veri sahipleri, MLaaS platformlarındaki verilerinin gizliliği ve güvenliği konusunda endişe duymaktadır. Buna karşılık, MLaaS platform sahipleri, modellerinin müşteri gibi görünen rakipler tarafından çalınabileceğinden endişe ediyor.

MLaaS kullanımı, makine öğrenimi modeli sahiplerinin veri sahiplerine ait bir makine öğrenimi platformundan yararlanmalarını sağlar. Bununla birlikte, bu AI modeli sağlayıcılarının, modellerinin gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için ifşa etmeme anlaşmaları sağlamaları veya diğer protokollere uymaları gerekir.

MLaaS'ı uygulayan ve sağlayan tarafların her ikisi de model hırsızlığı ve veri gizliliği sorununu çözmek için sıkı bir yaklaşım geliştirmelidir. Ana fikir, MLaaS ortamında güven mekanizmaları oluşturmak için hem MLaaS platform sahiplerinin hem de model sahiplerinin birlikte çalışmasını sağlamaktır. Bu şekilde, her iki taraf da verilerinin ticaretinden yararlanabilir. Daha sonra ilgili üç mimariyi sunuyoruz: MLaaS kullanıcılarının hassas bilgileri ifşa etmeden değiş tokuş etmelerini sağlayan bir güvenlik modeli; müşterilerin model verilerini sağlarken mahremiyetlerini korumalarına izin veren mahremiyet sağlayan bir model; ve kullanıcıların MLaaS ortamında birbirleriyle nasıl etkileşime girdiği konusunda kilit aktörlerden bilgi toplayan bir denetim çözümü.

Son sözler

Hizmet olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) pazarının önümüzdeki on yılda katlanarak büyümesi bekleniyor. Bunun nedeni, sorunsuz bir şekilde konuşlandırılabilen çok sayıda modele yüksek doğrulukla erişebilme yeteneğidir. Kullanıcılar, veri toplama, modeli eğitme ve ardından dağıtma için personel işe almaya kıyasla hizmetlere daha düşük bir maliyetle erişebilir.

Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS), küresel pazarlamacılar tarafından verileri ilişkilendirmek, modellerini eğitmek ve bunları bulutta dağıtmak için kullanılabilir. Böyle bir senaryoda, personeli birden fazla aşamada tekrar tekrar işe almak yerine sadece bir kez işe alıp daha sonra hizmetten yararlanarak çok para tasarrufu yapılabilir.

MLaaS, yüksek ölçeklenebilirliği, verimliliği ve doğruluğu nedeniyle popülerlik kazanmıştır. Rekabetçi bir fiyatlandırma modeliyle birleştirilen bu nitelikler, hizmetleri kendi avantajlarına kullanabilen küresel pazarlamacılara avantaj sağlar. Bilgiye gerçek zamanlı erişim düşük bir maliyetle elde edilebilir. Makine öğrenimi algoritmalarının gücünden geniş ölçüde yararlanılabilir. Bu nedenle, işletmeler üretkenliği ve verimliliği daha düşük bir maliyetle artırarak fayda sağlar.

Bu hizmetler geliştikçe, benimsenme söz konusu olduğunda pazar hala yeni olmasına rağmen, yakın gelecekte daha sık benimseneceklerdir.

Hizmet olarak makine öğrenimi satın almanın temel amacı, hizmetleri sorunsuz bir şekilde kullanmaktır. Kullanıcılar, veri toplama, modeli eğitme ve ardından dağıtma için personel işe almaya kıyasla hizmetlere daha düşük bir maliyetle erişebilir.

Sonuç olarak, bir hizmet olarak makine öğreniminin bu sürekli değişen dünyada pazarlamacılar için hayati bir işlev olduğu sonucuna varabiliriz. Hizmet olarak makine öğrenimi pazarı, Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard gibi piyasada faaliyet gösteren az sayıda küresel oyuncu ile doğada orta derecede yoğunlaşmıştır. Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC ve BigML Inc. Her şirket, pazar payını en üst düzeye çıkarmak ve MLaaS'den yararlanarak temel iş hedeflerine ulaşmak için kendi iş stratejisini takip eder.

Valasys Media, pazarlamacıları pazarlama ve reklamcılık çabalarını optimize etmek için gerçek zamanlı amaç verileriyle güçlendiren ve onlara iş kârlılıklarını en üst düzeye çıkarmak için eksiksiz bir veri etkin hizmetler paketi sunan saygın bir B2B Medya yayıncılık firmasıdır.

Yazar Biyografisi

Priya, Pazar Araştırmasında yaklaşık 7 yıllık deneyime sahiptir. Şu anda Valasys Media'da, dünyanın en iyi B2B Medya Yayıncıları arasında yer alan İçerik Stratejisti - Müdür Yardımcısı olarak çalışmaktadır. Müşterilerimiz için birkaç kişiselleştirilmiş rapor hazırlıyor ve pazar bölümlendirme, kitlelerin küme analizi ve gelen metodolojiler hakkında birçok araştırma yaptı. Çeşitli projelerde devlet kurumları ve kurumsal evlerle çalıştı. Çeşitli ilgi alanlarına sahiptir ve problem çözmede veriye dayalı bir yaklaşıma inanır. Bilim alanında yüksek lisans derecesine sahiptir ve pazarlama, bilim, veri bilimi ve istatistiklerin yanı sıra yaşamla ilgili her şey hakkında kapsamlı yazılar yazmaktadır. O, daha yüksek gerçekliklere ve hayatta her zaman bizim anladığımızdan daha fazlası olduğuna kesin olarak inanır. Ruhsal bir yaşam biçimine inanan ve Yoga ve meditasyon uygulayan bir psişik şifacı ve bir tarot uygulayıcısıdır. Yazmadığı zamanlarda müzikten veya yemek yapmaktan keyif aldığını görebilirsiniz.