По мере развития новых технологий мир искусственного интеллекта расширился, и теперь даже малые и средние предприятия могут использовать сервисы машинного обучения для получения полезных сведений из своих данных. MLaaS или «Машинное обучение как услуга» делает технологию адаптируемой и доступной, поэтому вам нужно платить только за то, что вы используете.
Построения моделей часто недостаточно:
· Вы должны поддерживать эти модели
· Оценивать и контролировать свою работу
· Разверните их в масштабе
· Иногда экспериментируйте с новыми идеями
· Поддержание производства
Большинство специалистов по обработке и анализу данных не являются инженерами-программистами, поэтому удовлетворение потребностей бизнеса в больших масштабах иногда может показаться сложным. Благодаря Машинному обучению как услуге (MLaaS) специалисты по обработке и анализу данных могут легко справиться с этими сложностями.
Что такое машинное обучение (ML)?
Проще говоря, машинное обучение состоит из трех этапов:
Описание: данные собираются, а затем представляются в виде диаграмм и отчетов.
Прогноз: обнаруживаются закономерности, и на основе результатов делаются прогнозы.
Предписание. Пользователи сами решают, что делать с информацией.
Что такое машинное обучение как услуга (MLaaS)?
Возможно, вы видели множество предложений «как услуга», таких как «Платформа как услуга» (PaaS), Программное обеспечение как услуга (SaaS), Серверная часть как услуга (BaaS) и т. д.
Машинное обучение как услуга (MLaaS) не является новым продуктом для aaS (без каламбура), но в последнее время ему уделяется много внимания из-за того, насколько полезным и мощным оно оказалось для специалистов по обработке и анализу данных, инженеров по машинному обучению. , инженеры по обработке данных и другие эксперты по машинному обучению.
Машинное обучение как услуга — это общий термин для множества облачных платформ, которые используют инструменты машинного обучения, чтобы предлагать решения, которые могут помочь командам машинного обучения:
· Готовый прогнозный анализ для различных вариантов использования
· Предварительная обработка данных
· Обучение и настройка модели
· Запустить оркестровку
· Развертывание модели.
Он использует возможности облачных вычислений, чтобы предлагать услуги машинного обучения на ходу.
Кто является крупным игроком в MLaaS?
Крупные облачные провайдеры, которые все вместе создают и меняют игру MLaaS:
üМашинное обучение Amazon
ü Машинное обучение Azure
ü Облачное машинное обучение Google
ü Машинное обучение IBM Watson
Каждый поставщик предлагает различные варианты услуг машинного обучения, которые сопряжены со своими уникальными задачами и преимуществами, поэтому лучше всего определить потребности вашего бизнеса, чтобы определить, какие предложения поставщика подходят вам больше всего.
Как машинное обучение как услуга (MLaaS) может помочь вашему бизнесу?
1. Понимание естественного языка
НЛП — это святой Грааль машинного обучения. Эта технология используется для обслуживания клиентов, общения с новыми клиентами, ускорения транзакций и работы в качестве личных помощников. Эти технологии стали вездесущими в управлении человеческими ресурсами и будут только улучшаться.
2. Помочь вам автоматизировать задачи
Машинное обучение используется для автоматизации таких задач, как рекомендации по продукту, ручной ввод данных и обнаружение спама. В прошлом эти процедуры были бы скучной и трудоемкой работой для больших групп сотрудников. Машинное обучение может дешево и без проблем выполнять эти простые задачи.
3. Помогает принимать экспертные решения
Для принятия экспертных решений часто требуется сложное дерево баз знаний, использующее множество правил. Эти процессы часто можно запрограммировать в системах машинного обучения. Эти системы машинного обучения могут находить скрытые корреляции между переменными и превосходить экспертов в своих областях.
4. Повышает эффективность транспортировки и логистики
Транспорт и логистика требуют синхронизации десятков сложных процессов цепочки поставок. Ситуации, связанные с принятием этих решений, часто меняются слишком быстро, чтобы инженеры цепочки поставок могли к ним приспособиться. Машинное обучение может быстро и автоматически вносить новшества в сложные процессы цепочки поставок для конкретных ситуаций.
5. Предсказывает отток клиентов
Отток клиентов — одна из самых больших проблем для бизнеса, особенно для растущих стартапов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать сложные факторы риска оттока клиентов и определять, какие клиенты больше всего нуждаются в поддержке. Эти клиенты могут быть нацелены на расширенную помощь или специальные предложения.
6. Предотвращает поломку оборудования
Технология машинного обучения внедряется на заводе. Эти инновации могут контролировать машины, используемые в производственных процессах, чтобы получить представление о лучших и наиболее рентабельных процедурах обслуживания. Эти идеи могут удвоить срок службы ценного бизнес-оборудования.
7. Поможет вам узнать больше о клиентах
ИИ используется для анализа профилей клиентов и получения дополнительной информации о их желаниях и привычках. Это программное обеспечение может предложить информацию, ценную для разработки продукта и рекомендаций. Эти идеи могут помочь определить выигрышные стратегии, основанные на данных, для руководителей высшего звена и разработчиков бизнеса.
8. Повышает безопасность вашей инфраструктуры
Последнее поколение киберразведки зависит от машинного обучения. Машинное обучение может находить скрытые риски в данных и анализировать миллионы транзакций в секунду. Эта технология является важной частью любого плана кибербезопасности.
9. Помогает распознавать изображения
Распознавание изображений лежит в основе роботов следующего поколения. Заводы и производственные предприятия используют эти алгоритмы для сокращения числа несчастных случаев и автоматизации процессов. Организации уже нашли тысячи применений для алгоритмов распознавания изображений человеческого уровня.
10. Предоставляет финансовый анализ
ИИ может предсказывать рыночные тенденции на годы вперед. Большие наборы данных содержат информацию о привычках расходов и будущих потребностях в бухгалтерском учете, которые эксперты часто не могут определить. Компании могут сэкономить миллионы благодаря современным финансовым услугам, основанным на машинном обучении.
Следующий шаг:
По мере развития искусственного интеллекта и тенденций машинного обучения, возможно, стоит приобрести MLaaS для любых нужд, а не создавать собственные инструменты и модели, если только у вас нет опыта работы с данными и программирования. , конечно.
Если вы хотите использовать машинное обучение на основе ИИ для любой формы текстовых данных, чтобы понять потребности ваших клиентов или провести анализ рынка и многое другое. Набор инструментов для анализа текста от Dash Technologies можно использовать для мгновенного получения практических идей.
Мы лучшая компания по разработке машинного обучения. Позвоните нам сегодня, чтобы узнать, какой поставщик MLaaS подходит именно вам и как внедрить эту технологию в вашу организацию!
Чтобы узнать больше, вы можете посетить нашу страницу здесь: https://dashtechinc.com/machine-learning-services/
