آنچه در این مقاله میخوانید
امروزه در دنیای فناوری، هر روز اطلاعاتی جدید در مورد ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی میشنویم. پس از آنکه هوش مصنوعی بهعنوان سرویس یا به اختصار AIaaS روی کار آمد یادگیری ماشین بهعنوان سرویس (MLaaS) نیز وارد صنعت فناوری شد. مجله فوربس بهتازگی پیشبینی کرده که فروش کلی یادگیری ماشین در بازار جهانی طی چهار سال آینده از ۷.۳ میلیارد دلار به ۳۰.۶ میلیارد دلار خواهد رسید؛ این امر نیز تحقق نمییابد مگر آنکه دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین مدام در حال ساخت مدلهایی باشند که تمام نیازهای کسبوکارها را رفع کنند. گرچه لازم به ذکر است که تنها ساخت مدلها کفایت نمیکند و باید قدمهای دیگری نیز برداشته شود؛ اقدامات لازم دیگر به شرح زیر است:
۱. بررسی ایدههای جدید
۲. نگهداری از مدلها
۳. بهبودبخشی به عملکرد
میتوان گفت تقریباً غیرممکن است که دانشمندان داده بتوانند با سرعت مشخصی به چنین تقاضاهایی پاسخ بدهند. خوشبختانه آنها با کمک یادگیری ماشین بهعنوان سرویس میتوانند بهراحتی به مشکلات رسیدگی کنند.
یادگیری ماشین بهعنوان سرویس (MLaaS) چیست؟
یادگیری ماشین بهعنوان سرویس یا به اختصار MLaaS به مجموعهای از خدمات گفته میشود که ابزارهای یادگیری ماشین را از طریق خدمات رایانش ابری ارائه میدهد. ارائهدهندگان این خدمات ابزارهایی مانند یادگیری عمیق، دیداریسازی داده، تحلیل پیشگویانه، سیستمهای تشخیص و… را فراهم میکنند. MLaaS همچنین میتواند دغدغههای زیرساختی مانند آموزش و ارزیابی مدلها، پیشپردازش دادهها و… را نیز رفع کند.
یادگیری ماشین بهعنوان سرویس چگونه کار میکند؟
- MLaaS براساس معماری ابری ساخته شده است و از کانتینرها و کوبرنیتس تشکیل شده که مقدمات خدمات تابع بهعنوان سرویس (FaaS) و نرمافزار بهعنوان سرویس (SaaS) را فراهم میکنند. بدین شکل شرکتها تنها ازطریق یک سرویس میتوانند مدلی اختصاصی از یادگیری ماشین را بهجای مجموعهای کامل از ابزار دریافت کنند.
- الگوریتمهای MLaaS همچنین در جستوجوی الگوی دادهها به کار میآیند. مدلهای ریاضی نیز از طریق چنین مدلهایی ساخته میشوند که به پیشبینی دادههای جدید کمک میکنند.
- پلتفرمهای MLaaS هر دو قابلیت شناسایی الگو و منطق احتمالاتی را ارائه میدهند که هرکدام روشهای متفاوتی دارند و ازطریق آنها میتوان گردش کار را مطابق با نیازهای شرکت تنظیم کرد.
پلتفرمهای MLaaS چه کاربردی دارند؟
۱. صرفهجویی در زمان: دانشمندان داده با کمک MLaaS میتوانند کار با یادگیری ماشین را بهسرعت و بدون انجام فرآیندهای خستهکننده نصب نرمافزار آغاز کنند.
۲. کاربری آسان: مشتریان چنین پلتفرمهایی میتوانند از انتخابی بهره ببرند که رایانش صحیح را مستقیماً انجام دهد و مناسب هر مرحله از کسبوکار باشد.
۳. دسترسی به ابزارهای ماشین لرنینگ: ارائهدهندگان MLaaS واسطههایی همچون API را در حوزههایی نظیر خدمات درمانی، تشخیص چهره، تحلیل احساسات و… ارائه میدهند. کسبوکارها همچنین میتوانند از قابلیتهای دیداریسازی داده و تحلیل پیشگویانه نیز استفاده ببرند.
۴. مدیریت داده: بسیاری از شرکتها دادههایشان را مستقیم از درون سازمان به فضای ابری منتقل میکنند که این امر نیاز به سازماندهی مؤثری دارد. در این راستا پلتفرمهای یادگیری ماشین بهعنوان سرویس ذخیرهسازی ابری را ممکن میسازند و روشهایی را به کار میبرند که مدیریت دادههای نامبرده را طی چندین آزمایش یادگیری ماشین (همانند خط انتقال داده) فراهم میکنند.
استفاده از پلتفرمهای یادگیری ماشین بهعنوان سرویس چه مزایایی دارد؟
- توسعهدهندگان با کمک پلتفرم یادگیری ماشین بهعنوان سرویس بهراحتی میتوانند به مدلها و الگوریتمهای آماده دسترسی پیدا کنند که در گذشته امری زمانبر بوده. اما امروزه توسعهدهندگان میتوانند وقتشان را صرف بررسی و بهبود بخشهای مختلف پروژه کنند.
- همچنین کسبوکارهای خدماتی نیز با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند. تعامل مؤثر و منظم با مشتریان باعث میشود شرکتها راهبردهای تجاری دقیقتری را پیش بگیرند.
- تشکیلدهی تیمی از توسعهدهندگان و مهندسان با مهارت و دانش بالا پرهزینه است. به همین جهت دستیابی به نتایج دلخواه از راهاندازی MLaaS و افزایش درآمد میتواند در کسبوکار بسیار مفید واقع شود.
- پلتفرم MLaaS میتواند مسئولیت مدیریت و ذخیرهسازی دادهها در کسبوکارهای کوچک و عادی را بر عهده بگیرد چراکه چنین کسبوکارهایی معمولاً بهتنهایی نمیتوانند حجم انبوهی از دادهها را ذخیره کنند.
چه زمانی نباید از ماشین لرنینگ بهعنوان سرویس استفاده کنید؟
MLaaS با وجود مزایا و کاربردهای فراوانی که دارد روزبهروز خدمات بهتری ارائه میکند تا زندگی ما را تغییر دهد و آسانتر سازد. بااینحال سازمانتان باید در برخی مواقع از استفاده از یادگیری ماشین بهعنوان سرویس پرهیز کند و یا از مدلهای شخصیسازیشده برای سازمان استفاده کند.
درصورتیکه:
- دادههایتان باید درون سازمان و با امنیت بالا نگهداری شوند.
- دادههایتان باید در آینده در سطح بالا و اختصاصی بهینهسازی شوند.
- هزینههای سرویسی که شرکتتان میپردازد بیش از حد باشد. در این صورت بهتر است زیرساخت را بهشکل داخلی راهاندازی کنید.
- منبع
هوشمندسازی فرآیندهای سازمانتان را از همین امروز شروع کنید:
- MLaaS چیست؟
یادگیری ماشین بهعنوان سرویس، سرویسی ابری است که ابزارهای ساخت، آموزش و اجرای مدلهای یادگیری ماشین را بدون نیاز به زیرساخت داخلی در اختیار کسبوکارها میگذارد.
- چرا شرکتها از MLaaS استفاده میکنند؟
برای صرفهجویی در زمان و هزینه، حذف دردسرهای زیرساختی و دسترسی سریع به ابزارهای آماده مثل APIهای تحلیل داده، تشخیص تصویر و پیشبینی.
- چه زمانی یادگیری ماشین بهعنوان سرویس انتخاب مناسبی نیست؟
وقتی دادهها بسیار حساس باشند، نیاز به شخصیسازی عمیق وجود داشته باشد یا هزینه سرویس در بلندمدت از راهاندازی داخلی بیشتر شود.
فناوری همیشه درباره انتخاب هوشمندانه است، نه صرفاً استفاده از جدیدترین ابزار.
این مقاله را به اشتراک بگذارید
به این مطلب امتیاز دهید
مطالب مرتبط:
