Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

masjienleer, Kunsmatige Intelligensie, en Big Data is die neigings wat oor die hele wêreld vlieg, en loop in alle ondernemings deur.

Die hoeveelheid data wat geproduseer word, het onophoudelik toegeneem van wêreldwye inligtingsbronne soos webwerwe, mobiele toepassings, sosiale media, nuusstelsels, klimaat, politieke fondamente, ekonomie en die samelewing.

Met die bevordering van sensors en slimfone wat gereed is om met 'n netwerk te koppel, word dit ook prakties om meer inligting in spesifieke instellings met meer besonderhede in te samel. Ongeag hoe groot die data is, dit kan nutteloos wees sonder wettige opleiding en verwerking.

Masjienleer is in so 'n groot aantal toepassings en dienste soos op datum, en ons mag in geen geval waaksaam wees daarvoor of die grootste deel daarvan nie. In die domein van Medies, FinTech, Law en bykans elke administrasie wat elke keer die herhaalde aktiwiteite benodig, het dit as 'n diens doelbewus of onbedoeld gebruik.

Daar is nou 'n ander mededinger by hierdie groeiende mark gevoeg, en daarna word verwys as Masjienleer as 'n diens (MLaaS).

Masjienleer as 'n diens of MLaaS is 'n sektor van administrasies wat bied machine learning gereedskap as 'n belangrike aspek van Wolk Computing Oplossings. Net soos SaaS-oplossing word MLaaS ook deur 'n verkoper aangebied. Hierdie administrasies van verskaffers bied toestelle wat insluit datavisualisering, gesigherkenning, API's, natuurlike taalverwerking, data leer, en predictive analytics. Die werklike berekening word deur die bedienerplase van die verskaffer versorg.

Die truuk van hierdie dienste is, baie dieselfde as 'n ander wolkdiensstelsel, waarmee kliënte vinnig kan begin machine learning sonder die rangskikking van hul bedieners of installering van sagteware.

Hierdie dienste word aangebied deur baie wolkverskaffers soos Amazon, Microsoft, AT&T, FICO, Ersatz Labs, Inc., IBM, baie meer en sluit leertoestelle in. MLaaS word gereeld op 'n beperkte voorlopige basis aangebied vir ontwikkelaars om te assesseer voordat hulle op 'n platform belê sodat hulle dit eers goed kan verstaan. Hierdie tegnologie-aggregate bied 'n fenomenale platform aan hul kliënte, waarin maatskappye dan hul pasgemaakte machine learning algoritmes sonder om in die know-how van die innovasie te kom.

Met die nuwe uitbreiding van MLaaS het die wolkgebaseerde markprior bestaande uit SaaS, IaaS en PaaS nou 'n groter wedywering ondervind.

Funksie-ingenieurswese is fundamenteel om toe te pas machine learning. Die gebruik van domeininligting om jou voorspellende model of voorskriftelike model uit versiendheid te versterk, kan beide lastig en duur wees. Om te help om die datagat oor kenmerk-ingenieurswese te vul, kan MLaaS-prakties beginner tot intermediêre datawetenskaplikes ondersteun om te weet hoe om met hierdie algemeen beoefende wonderwerk te funksioneer.

Waarom MLaaS so relevant is

masjienleer is gekoppel aan lopende algoritmes om die nodige data-gedrewe uitkomste te verkry. Sulke modelle, wat toegerus is met die inligting van machine learning, is vaardig om neigings te voorspel, deurlopende ondersoeke te maak en presiese voorspellings uit te voer afhangende van die kliëntdata. Gegewe sy veelsydige aard, machine learning kan ontwikkel uit vorige foute en resultate, wat normaalweg ondersteun, inspireer toekomstige positiewe uitkomste.

Ongeag die domein, machine learning alles kan doen. Van prysoptimalisering tot bedrogopsporing, tot misdaadvermyding, daar is geen stop aan die vermoëns van hierdie voorpunt-innovasie nie. Vir organisasies wat hul alledaagse administrasies wil stroomlyn, is MLaaS die beste inligtingsoptimeringsdiens.

Aangesien MLaaS as 'n wolkgebaseerde diens aangebied word, bestaan ​​dit dus uit outomatiese leerinstrumente wat leer soos dit vorder. Hierdie alternatiewe kan gebruik word in die wolk, of ook in 'n meer hibriede vorm, volgens die behoefte van die tyd.

Wanneer jy fundamenteel verstaan machine learning idees soos sonder toesig en leer onder toesig, moet jy voorbereid voel om te begin. MLaaS sal jou nie net in staat stel om jou onderneming uit te voer nie, maar sal jou ook in staat stel om uit te vind hoe om kenmerk-ingenieurswese op 'n goed georganiseerde en beginselvaste manier uit te voer. MLaaS kan ondersteun om beter datawetenskap vir enigiemand op te lei. As vooroordeel-variansie kan afruil- en ondersoekmodelle buitengewoon waardevol wees om te leer en aan te pas om te bepaal of jy meer geleenthede of meer afmetings vir jou model benodig.

U span en u besigheid sal voordeel trek uit algoritmiese data in operasies soos -

  • Tegnologiese infrastruktuur
  • Besigheidsprosesse
  • Menslike hulpbronne
  • Finansies en rekeningkunde
  • Verkope, bemarking, logistiek en rekeningbestuur

Wie kan baat vind by MLaaS

Soos per navorsing, wêreldwyd masjienleer as 'n diensvraag is veronderstel om $ 7620.18 miljoen te raak met 'n CAGR van 41.2% teen die jaar 2023.

Grootskaalse organisasies het genoeg potensiaal om hulpbronne in hul machine learning stelsels. Maar kleinskaalse organisasies, navorsers en ontwikkelaars, alles in ag genome, het probleme wanneer hulle met die blote leerkurwe betwis om te verstaan ​​en aan te pas oor hoe machine learning funksies en wanneer hulle hul eie stelsel skep of met diensverskaffers konsolideer. ML kan ook rekenaarbates met onuitvoerbare uitgawes vereis.

Die meerderheid grootskaalse, finansieel stabiele organisasies benut ook die meeste voordele van die platform, maar tog blyk die tendens positief te wees. 'N MLaaS-mark is egter nie net tot grootmaatskappye beperk nie. Klein en mediumskaalse ondernemings kan ook MLaaS-platform gebruik.

Baie klein- en mediumskaalmaatskappye gebruik dus die MLaaS-oplossing om hul voorsieningsketting te optimaliseer deur die vraag na goedere te voorsien en deur die tydsberekening en hoeveelheid benodigdhede wat nodig is om aan die behoeftes van die verbruiker te voldoen, aan te beveel.

Die benadering om na die MLaaS-aanvraag te sorg, is deur 'n gereed om te gebruik en funksioneel te maak masjienleer as 'n diens (MLaaS) platform. Aangesien verskillende kliënte 'n soortgelyke platform sal gebruik, kan berekeningsbates op versoek toegewys of gedeel word, wat algehele uitgawes verminder. Deur 'n goed gedefinieerde koppelvlak te definieer, kan kliënte die machine learning te eniger tyd vanaf enige plek doeltreffend verwerk. Kliënte moenie bekommerd wees oor uitvoer- en verwerkingsbronne nie, en konsentreer grootliks op die inligting self.

Die wêreldwye mark vir MLaaS-afdeling hang af van die eindgebruiksbedryf, die grootte van die onderneming, die gebruiksveld en die geografiese uitreik. Geografies is die MLaaS-diens tans versprei oor Europa, Noord-Amerika, Midde-Ooste, Asië-Stille Oseaan en Afrika.

Die mark vir MLaaS strek oor administrasies soos risikobestuur, opsporing van bedrog, AR en VR, om voorbeelde te gee. MLaaS kan toepassings ontdek in lugvaart, IT, verdediging, gesondheidsorg, kleinhandel, telekommunikasie en finansies.

MLaaS is nóg nuwe nóg gevorderde wetenskap of 'n obskure diens. In die huidige tyd is daar baie organisasies in hierdie veld wat as 'n diensoperateur van MLaaS funksioneer. Die gebruik van ML, AI en Big Data het eens vir organisasies ver verwyder, maar met die aanbieding van masjienleer as 'n diens (MLaaS), word datawetenskap aan die meerderheid oorgedra.

Organisasies het MLaaS begin gebruik om hul besigheid te toets en te verbeter. Ongeag of 'n besigheid poog om te ontdek of machine learning is vir hulle of nie, MLaaS bly steeds 'n voldoende besluit. Met beperkte finansiering gevestig om verskillende weë rakende die innovasie te verken, kan maatskappye verseker baat vind deur in MLaaS te belê.

Een of ander manier kan MLaaS 'n onvoorwaardelike geskenk vir alle nuwelinge wees en 'n ondersteuningsgrondslag vir elke raamwerk wees om te verstaan, te leer en te dien.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: