Машинное обучение и облако: что нужно знать малым и средним предприятиям

13 июня 2023 г.

Благодаря доступности общедоступных облачных провайдеров корпоративный бюджет МСП больше не выходит за рамки использования преимуществ машинного обучения в облаке.

Сегодня решения для машинного обучения (МО) и анализа данных на основе искусственного интеллекта пользуются большим спросом у компаний практически во всех сферах, будь то финансовый сектор, энергетика, розничная торговля, здравоохранение, технологии или телекоммуникации. Машинное обучение позволяет компаниям обрабатывать огромные объемы необработанных данных для извлечения полезной информации.

Он позволяет компаниям лучше понимать свою целевую аудиторию, автоматизировать свои операции и производство, согласовывать потребительский спрос и прогнозировать будущее развитие бизнеса с помощью надежных результатов для принятия согласованных решений.

Однако внедрение технологий и алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений, логистическая/линейная регрессия, KNN и т. д., оставалось большой проблемой для бизнеса. Учитывая, что использование сложных инфраструктур, специалистов в данной области, мощных вычислительных и вычислительных систем и т. д. требует больших затрат, чтобы использовать технологии и решения машинного обучения в бизнес-инфраструктуре.

Но с «интеллектуальным облаком» — ассимиляцией машинного обучения в облаке, поставщики общедоступных облаков предлагают несколько услуг машинного обучения и делают эту технологию более доступной для малых и средних предприятий, которые не могут покрыть расходы на создание, тестирование и внедрение своих алгоритмов с нуля. Интеграция машинного обучения больше не является чем-то недоступным для малого и среднего бизнеса.

Что такое интеллектуальное облако или машинное обучение как услуга (MLaaS)

MLaaS – это общий термин, используемый для облачных платформ, которые охватывают такие вопросы инфраструктуры машинного обучения, как предварительная обработка данных, обучение моделей и оценка с дополнительным прогнозированием, связанным с внутренней ИТ-настройкой компании через REST API. Интеллектуальное облако упрощает приложения машинного обучения, предоставляя огромную вычислительную мощность для анализа больших объемов данных с помощью вычислительных, сетевых ресурсов и ресурсов хранения, что приводит к снижению общих эксплуатационных расходов и стабильной масштабируемости бизнеса.

Четыре ведущих поставщика облачных услуг MLaaS включают сервисы Amazon ML, Azure ML, Google Cloud AI и IBM Watson. Задача этих поставщиков — обеспечить быстрое обучение и развертывание моделей для предприятий, чтобы получать ценную информацию из прогнозов даже с небольшими группами.

<цитата>

Как сказал генеральный директор AWS Энди Джасси в своем выступлении re:invent, «его компания должна решить проблему доступности для обычных разработчиков и ученых, чтобы использовать ИИ и машинное обучение на предприятии». И в соответствии с утверждением, сегодня компании активно стремятся создавать рабочие модели машинного обучения, чтобы повысить ценность своих предприятий с помощью облачных сервисов машинного обучения.

Итак, какие из представленных на рынке платформ машинного обучения лучше всего подходят для принятия решений по инфраструктуре вашего бизнеса? Давайте посмотрим.

Лучшие платформы облачных вычислений для машинного обучения

Облако — это начальная и конечная точка для ваших проектов машинного обучения, но как определить, какая платформа вам подходит? Ниже представлен обзор и сравнение услуг ведущих платформ MLaaS, включая Amazon, Google, Microsoft и IBM, которые поддерживают широкий спектр алгоритмов, различные типы регрессии, классификации, обнаружения аномалий и т. д.

MLaaS platforms service comparison

Рисунок 1. Источник: AltexSoft

Примечание. Этот обзор предназначен только для того, чтобы показать, что следует искать в поставщиках Cloud ML.

1. Веб-сервисы Amazon

В настоящее время AWS является одной из самых популярных платформ облачных вычислений для машинного обучения. AWS предоставляет различные продукты для машинного обучения, такие как:

Amazon SageMaker — для создания и обучения моделей машинного обучения. Amazon Augmented AI — для реализации человеческого обзора моделей машинного обучения. Amazon Forecast — для повышения точности прогнозов Amazon Translate — для языкового перевода с помощью ML & обработка естественного языка. Amazon Personalize — для создания персональных рекомендаций в системах машинного обучения. AWS Deep Learning AMI — для создания решений для глубокого обучения. Amazon Polly — для преобразования текста в реалистичную речь.

2. Microsoft Azure

Azure была выпущена в 2010 году и стала ведущей платформой облачных вычислений для машинного обучения и анализа данных. Вот некоторые из продуктов Microsoft Azure для машинного обучения:

Когнитивная служба Microsoft Azure — для предоставления интеллектуальных когнитивных услуг приложениям. Microsoft Azure Azure Databricks — для запуска аналитики на основе Apache Spark. Служба ботов Microsoft Azure — для предоставления интеллектуальных и масштабируемых служб ботов. Когнитивный поиск Microsoft Azure — служба машинного обучения для мобильных и веб-приложений. Microsoft Azure ML — для создания и развертывания моделей машинного обучения в облаке.

3. Облачная платформа Google (GCP)

GCP предоставляет компаниям аналогичную инфраструктуру, которая используется в его внутренних продуктах. Продукты машинного обучения, предоставляемые GCP:

Google Cloud AutoML — для разработки и обучения модели AutoML. Google Cloud AI Platform — для создания, обучения и управления различными моделями машинного обучения. Google Cloud Speech-to-Text — для перевода речи в текст с поддержкой 120 языков. Google Cloud Vision AI — для создания моделей машинного обучения для обнаружения текста. Google Cloud Text-to-Speech — для преобразования текста в речь. Google Cloud Natural Language — для обработки естественного языка для анализа и классификации текста.

4. Облако IBM

IBM Cloud предлагает общедоступные, частные и гибридные облачные модели доставки с продуктами машинного обучения, включая:

IBM Watson Studio — для построения моделей ML/AI и анализа данных. IBM Watson Speech-to-Text — для преобразования звука в письменный текст. IBM Watson Text-to-Speech — для преобразования текста в естественное звучание. IBM Watson Natural Language Understanding — для обработки естественного языка для анализа и классификации текста. IBM Watson Visual Recognition – для визуального поиска и классификации изображений. IBM Watson Assistant — для создания виртуальных помощников и управления ими.

Преимущества машинного обучения в облаке

Технология машинного обучения – идеальное решение для компаний, стремящихся автоматизировать свои бизнес-операции, сократить общие расходы и увеличить прибыль. Однако при внедрении возможностей машинного обучения в корпоративные приложения возникает множество препятствий, связанных с трудозатратами, структурой и накладными расходами на разработку. К наиболее распространенным препятствиям относятся опыт создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения, дорогостоящее вычислительное и специализированное оборудование, сложная инфраструктура и специализированная рабочая сила.

Аппаратное обеспечение машинного обучения является одним из наиболее важных соображений, поскольку обучение модели является чрезвычайно ресурсоемкой задачей. ML требует параллельных вычислительных ресурсов для ускорения традиционных процессоров на основе ЦП.

Но с развитием общедоступного облака Intelligent Cloud или MLaaS предприятия теперь могут экспериментировать и использовать возможности машинного обучения. Будь то AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform или IBM, все эти поставщики облачных услуг предлагают компаниям множество вариантов применения интеллектуальных функций в корпоративных приложениях с максимальной выгодой.

Вот некоторые из основных преимуществ машинного обучения в облаке:

Экономическая эффективность

Поставщики облачных услуг предлагают виртуальные серверы с мощными графическими процессорами (GPU), которые полностью сокращают инвестиции в оборудование.
Облачная модель с оплатой по факту использования идеально подходит для распределенных рабочих нагрузок машинного обучения, поскольку требует от вас платить всего несколько долларов в час за корпоративные приложения машинного обучения.
Облако предоставляет дешевое хранилище данных, где вы можете использовать базы данных в режиме реального времени.

Опыт не требуется

Облако делает доступными специализированные навыки и интеллектуальные возможности, не требуя от вас глубоких знаний в области искусственного интеллекта или обработки данных.
Все поставщики облачных услуг предлагают SDK (наборы для разработки программного обеспечения), поддержку программирования и API для непосредственного внедрения функций машинного обучения в приложения.

Простое масштабирование

MLaaS позволяет предприятиям экспериментировать с возможностями машинного обучения и расширять масштабы на ходу в зависимости от производственного спроса.
Благодаря интеллектуальному облаку компании могут получить доступ к сложным возможностям машинного обучения, не покупая и не развертывая незнакомое оборудование для тестирования и реализации небольших проектов.

Заключение

Спрос на платформы MLaaS постоянно растет, поскольку компании осознают потенциал и преимущества машинного обучения в облаке. Облако не только расширяет горизонты для приложений машинного обучения, но само машинное обучение делает облачные вычисления более эффективными и масштабируемыми. Благодаря этому облако и машинное обучение взаимосвязаны и могут использоваться в симбиозе для значительного роста бизнеса.

При правильном применении предприятия, которым нужны приложения машинного обучения, могут обнаружить, что интеграция Intelligent Cloud обеспечивает реальную ценность для их бизнеса без каких-либо крупных инвестиций.

:::информация Также опубликовано здесь

:::

Оригинал