Что такое машинное обучение как услуга (MLaaS)?

Машинное обучение как услуга (MLaaS) меняет доступность расширенной аналитики, позволяя пользователям использовать возможности машинного обучения с помощью простых в использовании, масштабируемых и экономичных облачных сервисов.

Не требуя сложных настроек или специальных знаний, MLaaS открывает возможности прогнозной аналитики и сложной обработки данных для организаций любого размера. Это масштабируемое и экономичное решение, которое разрушает традиционные барьеры на пути к сложному анализу данных.

Интеграция технологии блокчейн с MLaaS еще больше повышает ее привлекательность, обеспечивая непревзойденную безопасность данных и доверие. Способность блокчейна обеспечивать целостность и отслеживаемость данных укрепляет платформу MLaaS, делая её более надежным выбором для пользователей. Такое сочетание технологий обещает оптимизировать операции и обеспечить надежную основу для инициатив в области машинного обучения, открывая путь к более продуманному и обоснованному принятию решений в мире, который все больше ориентируется на данные.

MLaaS относится к ряду услуг, которые предлагают инструменты машинного обучения как часть услуг облачных вычислений. Основные компоненты MLaaS включают предварительную обработку данных, обучение модели , оценку модели, прогнозирование и автоматизированное преобразование данных. Эти элементы работают согласованно, позволяя пользователям создавать, развертывать и поддерживать модели машинного обучения без необходимости инвестировать в физическую инфраструктуру, обычно необходимую для таких задач.

Предварительная обработка данных в MLaaS включает очистку и форматирование данных, чтобы их можно было использовать в моделях машинного обучения. Обучение модели — это процесс, в ходе которого служба использует данные для обучения алгоритма распознаванию закономерностей и принятию решений. После обучения модель оценивается на предмет точности и эффективности. Если модель признана удовлетворительной, ее можно использовать для прогнозирования на основе новых данных. Наконец, автоматизированные преобразования данных используются для обеспечения того, чтобы входящие данные всегда были в формате, который обученные модели могут понять и эффективно обработать.

Технология блокчейн может значительно повысить эффективность MLaaS, обеспечивая безопасную и прозрачную среду для обмена данными. Система распределенного реестра блокчейна гарантирует, что данные, которыми обмениваются сети, являются неизменными и отслеживаемыми, что важно для поддержания целостности наборов данных (особенно обучающих данных), используемых в машинном обучении. Например, платформа блокчейна IBM использовалась для создания безопасного обмена данными для моделирования моделей машинного обучения.

Эта комбинация обеспечивает конфиденциальность, сохраняя при этом безопасный и прозрачный обмен данными между многочисленными сторонами. Смарт-контракты на основе блокчейна могут автоматизировать условия доступа к модели и использования данных, обеспечивая соблюдение требований и справедливую компенсацию. Более того, использование таких стратегий, как федеративное обучение и децентрализованное обучение моделей с помощью блокчейна, позволяет проводить совместное обучение без раскрытия частной информации.

Система реестров Blockchain упрощает отслеживание происхождения и истории использования данных, что имеет решающее значение для соблюдения нормативных требований. Однако для успешной реализации необходимо решить проблемы масштабируемости, совместимости и интеграции. Тем не менее синергия между блокчейном и MLaaS открывает большие перспективы для преобразования операций, управляемых данными, при сохранении норм безопасности и открытости.

Появление облачного MLaaS стало важным поворотным моментом в области науки о данных. Предлагая возможности машинного обучения в виде облачной службы , поставщики формата Amazon Web Services с их SageMaker, Google Cloud AI и Microsoft Azure Machine Learning, сделали мощные инструменты обработки данных более доступными и экономически эффективными.

Эти платформы обеспечивают комплексную экосистему машинного обучения, которая включает в себя хранение данных, предварительную обработку, построение моделей, обучение и развертывание,  причем все это размещается в облаке. Этот подход предлагает преимущества в виде масштабируемости, гибкости и снижения накладных расходов.

Например, Google Cloud AI предоставляет AutoML — сервис, который позволяет пользователям с ограниченными знаниями в области машинного обучения обучать высококачественные модели, адаптированные к потребностям их бизнеса. Аналогичным образом, AWS SageMaker предлагает полностью управляемый сервис, который позволяет ученым, работающим с данными, быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Эти сервисы масштабируемы, то есть могут справиться с увеличением рабочей нагрузки путем простой настройки облачных ресурсов без ущерба для производительности.

Развертывание моделей машинного обучения — критический этап в цепочке обработки данных, который значительно упростился с появлением MLaaS. Структура MLaaS упрощает переход от разработанной модели к полностью работоспособной, делая этот процесс более эффективным и удобным для предприятий любого размера.

Развертывание традиционной модели требует серьезной настройки, включая настройку серверов, управление зависимостями и обеспечение масштабируемости, что может занять много времени и средств. Однако платформы MLaaS минимизируют эти сложности, позволяя предприятиям развертывать свои модели всего за несколько кликов.

Сервисы формата AWS SageMaker, Azure ML и Google AI Platform, произвели революцию в этом процессе благодаря функциям автоматической настройки моделей, развертывания одним щелчком мыши и простой мониторинг развернутых моделей. Например, прямая интеграция SageMaker с экземплярами Amazon EC2 позволяет пользователям мгновенно развертывать обученные модели, увеличивая или уменьшая необходимые вычислительные ресурсы по мере изменения требований к трафику. Эта эластичность означает, что предприятия могут поддерживать производительность модели без перерасхода средств на инфраструктуру.

MLaaS изменил правила игры для компаний, стремящихся внедрить прогнозную аналитику в свое стратегическое планирование. Использование MLaaS позволяет компаниям прогнозировать результаты на основе исторических данных, улучшая процесс принятия решений и обеспечивая конкурентное преимущество. Например, потоковая служба может использовать MLaaS для прогнозирования предпочтений зрителей для персонализированных рекомендаций по контенту, а логистическая компания может прогнозировать потребности в обслуживании автопарка, чтобы предотвратить дорогостоящие простои.

Платформы MLaaS упрощают сложный процесс разработки прогнозных моделей. Они автоматизируют различные этапы, такие как выбор функций, обучение и проверка модели, что делает прогнозную аналитику более доступной. Это позволяет предприятиям, даже тем, у кого нет глубоких знаний в области аналитики, извлекать выгоду из идей, которые когда-то были прерогативой более крупных компаний со специальными группами по анализу данных.

MLaaS зарекомендовал себя как преобразующая сила в различных отраслях, предоставив универсальный инструмент для предприятий, стремящихся использовать возможности искусственного интеллекта. В сфере розничной торговли решения MLaaS,  среди которых сервис Amazon Forecast, используют машинное обучение для прогнозирования спроса на продукцию, оптимизации цепочек поставок и улучшения качества обслуживания клиентов за счет персонализации рекомендаций по продуктам. Эта возможность прогнозирования может привести к значительному повышению эффективности и удовлетворенности клиентов.

Наблюдаются значительные успехи в сфере MLaaS с поддержкой блокчейна в секторах, где целостность данных не подлежит обсуждению. Например, в сельскохозяйственной отрасли MLaaS сочетается с блокчейном для отслеживания урожайности, прогнозирования оптимальных сроков посева и мониторинга цепочки поставок от фермы до стола, обеспечивая прозрачность и контроль качества. Food Trust от IBM — это инициатива, которая использует эту технологию для обеспечения целостности каналов распределения продуктов питания.

В финансовом секторе MLaaS  полностью меняет подход учреждений к обнаружению мошенничества и управлению рисками. Например, Mastercard использует MLaaS для анализа данных транзакций в режиме реального времени, обеспечивая прогнозное преимущество в обнаружении мошеннических действий и их превентивном предотвращении. Аналогичным образом, банки и инвестиционные компании используют MLaaS для алгоритмической торговли, где прогнозные модели анализируют рыночные данные для принятия автоматических торговых решений.

 

MLaaS предлагает возможности машинного обучения через платформу облачных сервисов, устраняя необходимость в дорогостоящей инфраструктуре и специализированном персонале. Это демократизирует доступ к передовым аналитическим инструментам для предприятий любого уровня.

Модель экономически эффективна: предприятия платят обычно по подписке только за те услуги, которые они используют. Такой подход позволяет эффективно управлять бюджетом и исключает значительные первоначальные инвестиции. Гибкость модели оплаты по мере использования также позволяет масштабировать ее в соответствии с потребностями бизнеса, что особенно полезно для растущих компаний или компаний с меняющимися требованиями.

Однако у MLaaS есть некоторые недостатки. Эти недостатки могут привести к потенциальным проблемам с безопасностью данных, поскольку конфиденциальная информация хранится и обрабатывается на внешних серверах. Кроме того, зависимость от стабильности и надежности поставщика услуг может представлять собой риск.

Кроме того, могут существовать ограничения с точки зрения настройки и контроля, поскольку решения MLaaS могут не предлагать тот же уровень индивидуального обслуживания, который может обеспечить индивидуальное собственное решение.

Горизонты MLaaS расширяются, и наблюдается явная тенденция к повсеместному внедрению в различных секторах. Поскольку технология становится более доступной и экономически эффективной, отрасли, которые относились с опаской к подобным технологиям, теперь готовы внедрить MLaaS для множества приложений, начиная от диагностики здравоохранения и заканчивая улучшенной персонализацией обслуживания клиентов в розничной торговле.

Ожидается, что будущие достижения значительно улучшат возможности персонализации и автоматизации, что приведет к более сложным процессам принятия решений и взаимодействиям. Интеграция MLaaS с развивающимися технологиями,  среди которых Интернет вещей (IoT) и периферийные вычисления, вероятно, будет стимулировать аналитику в реальном времени и более интеллектуальные инфраструктуры, а достижения в области обработки естественного языка улучшат виртуальное общение.