Узнайте о платформах MLaaS и причинах внедрения машинного обучения
Машинное обучение - довольно новая технология, хотя первое программное обеспечение для компьютерного обучения было создано в 1950-х годах. Таким образом, технология машинного обучения сегодня интегрирована во многие типы программного обеспечения, которые превращают каждое программное обеспечение в интеллектуальный проект, который может помочь людям решать множество повседневных задач.
Крупные компании, такие как Google и Microsoft, не хотели отставать и создавали платформы машинного обучения, которые позволяют разработчикам без проблем добавлять возможности машинного обучения в свои проекты.
Наша цель в этой статье - выделить все основные платформы машинного обучения как сервисные платформы, доступные на рынке. Также мы покажем вам примеры проектов с интегрированным AI.
Подробнее о MLaaS
Мы думаем, вы слышали о концепции BaaS (серверная часть как услуга) или SaaS (программное обеспечение как услуга)? MLaaS также работает с инфраструктурой и всеми сопутствующими вопросами. Таким образом, разработчикам не нужно тратить время на обучение и оценку моделей, а облачные прогнозы уже настроены.
Если вы хотите знать, как облачные прогнозы могут принести результаты для вашей внутренней инфраструктуры. Прогнозы и инфраструктуру можно комбинировать с помощью REST API.
Фактически, сервисы облачного машинного обучения можно использовать для создания первых функциональных моделей, которые помогут вам получить полезную информацию на основе прогнозов. Тем более, что в этом случае не нужна большая команда разработчиков.
Действительно потрясающими и мощными представителями платформ MlaaS являются Amazon MLaaS, Cloud Machine Learning Engine от Google, Azure ML от Microsoft. Чтобы использовать эти платформы MLaaS, не обязательно обладать высокой квалификацией в области машинного обучения.
Причины, по которым ваше программное обеспечение требует машинного обучения (и наоборот)
Прежде чем мы перейдем к описанию топовых платформ MLaaS, мы хотим, чтобы вы приняли решение о необходимости внедрения машинного обучения. Чтобы помочь вам рассмотреть все плюсы и минусы, мы рассмотрим все причины, по которым вам следует добавить машинное обучение в свое программное обеспечение, а когда лучше отказаться от этой идеи.
Когда пришло время интеграции машинного обучения
Приведенные ниже советы станут отправной точкой для интеграции ИИ.
Ваше программное обеспечение работает с большими данными. Проще говоря, если ваше программное обеспечение работает с огромным объемом данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, вы можете подумать об интеграции алгоритмов машинного обучения. Например, вы создаете веб-сайт электронной коммерции или мобильное приложение, ИИ можно использовать для предоставления пользователям персонализированного опыта, специальных рекомендаций, предложения им продуктов, которые им действительно нужны, и так далее. Или, если вы работаете в сфере здравоохранения, и ваше программное обеспечение будет выполнять задачи, связанные со здравоохранением, прогнозная аналитика на основе машинного обучения будет своевременной.
Ваше программное обеспечение требует постоянного улучшения. В чем преимущество технологии машинного обучения? Из названия понятно - машинное обучение постоянно изучает новую информацию и совершенствуется. Таким образом, ваше программное обеспечение приобретает постоянный опыт и становится только сильнее и мощнее.
Таким образом, если у вас есть программное обеспечение для финансов, здравоохранения или электронной коммерции, оно должно улучшить опыт пользователей, предоставить им новые возможности, а также защитить данные для предотвращения мошенничества. ИИ также помогает решать проблемы безопасности. Смотрите следующий пункт.
Ваше программное обеспечение должно быть достаточно безопасным. Технология машинного обучения применяет новые инструменты безопасности для защиты вашего приложения и личных данных всех пользователей. Программное обеспечение на основе машинного обучения способно распознавать новые угрозы и создавать дополнительные уровни защиты, чтобы обеспечить достаточную безопасность вашего программного обеспечения.
Кроме того, любую мошенническую деятельность также можно вовремя обнаружить и пресечь.
И когда вам лучше отказаться от идеи интеграции машинного обучения
К сожалению, несмотря на то, что машинное обучение имеет массу преимуществ, в некоторых случаях оно может стать обузой, а не находкой. Проверьте эти случаи.
Ваше приложение довольно маленькое. Машинное обучение будет полезно только в том случае, если ваше программное обеспечение содержит слишком много данных. Для изучения требуется много данных. Но если ваше приложение небольшое, машинное обучение не будет работать должным образом и принесет больше вреда, чем пользы. В результате ваше приложение может отправлять неправильные рекомендации, неверную информацию и т. Д.
Ваши ресурсы ограничены. Интеграция машинного обучения - вещь не из дешевых, и вам также придется потратиться на дальнейшие улучшения. Кроме того, для работы с большим объемом данных требуется серьезная мощность компьютера, поэтому этот сектор также потребует дополнительных вложений. А специалистам потребуется время для обучения наборов данных, поэтому чем больше они будут работать, тем больше денег вам нужно будет потратить.
У вашего программного обеспечения простые функции. Если вы создаете приложение, например, с расписанием местного метро или приложение для управления покупками - ему вообще не нужно машинное обучение. Такие приложения выполняют очень простые задачи и не нуждаются в постоянном улучшении и изучении данных.
Мы надеемся, что эти советы помогут вам понять, что вам нужно, а что нет. Если вы знаете, что машинное обучение принесет пользу вашему приложению, то мы переходим к списку лучших платформ MLaaS.
Лучшие платформы машинного обучения
Ну поменьше разговоров. Теперь мы обсудим все упомянутые платформы, какие у них есть возможности, а также добавим еще несколько существующих платформ.
Облачный механизм машинного обучения
Ценообразование: оно очень разнообразное, вы можете найти нужный вам тариф на официальной странице платформы.
CMLE - это сервис, который помогает разработчикам и специалистам по обработке данных создавать и запускать мощные модели машинного обучения. В CLME есть сервисы обучения и прогнозирования, специалисты могут использовать их вместе или по отдельности. Он уже используется многими компаниями для идентификации облаков на спутниковых снимках, обеспечения безопасности пищевых продуктов, автоматизированных ответов на электронные письма клиентов и т. Д. Обучение на платформе AI и прогнозирование платформы AI используются соответственно для услуг обучения и прогнозирования.
CMLE имеет большое количество функций, таких как следующие:
- Портативные модели. Модели, обученные с использованием фреймворков, поддерживаемых машинным обучением, можно загрузить для локального выполнения или мобильной интеграции.
- Поддержка настраиваемых контейнеров. Вы можете использовать любую платформу машинного обучения, работающую на CMLE, для этого необходим контейнер Docker.
- Распределенное обучение. Если данные и модель слишком велики для того, чтобы одна машина могла правильно выполнять работу, CMLE запускает среду для работы на нескольких машинах.
- HyperTune. Это позволяет автоматически настраивать гиперпараметры глубокого обучения и намного быстрее добиваться требуемых результатов.
Конечно, это лишь несколько полезных функций, которые предоставляет Cloud ML Engine, но при необходимости вы можете изучить его более глубоко.
Машинное обучение Azure
Цена: бесплатно / 9,99 долларов в месяц.
Azure ML предлагает визуальный интерфейс, который помогает создавать и обучать модели, выбирать алгоритмы для применения и т. Д. Эта платформа работает вместе с фреймворком ML Studio, что позволяет создавать модульные решения.
Это облачная платформа, ориентированная как на новичков, так и на опытных специалистов, и многие ее операции можно реализовать вручную. Кроме того, в Azure Machine есть подробная документация, а также сотни решений машинного обучения, которые хранятся в Cortana Intelligence Gallery. Любые другие разработчики могут использовать эти решения по своему усмотрению.
Машинное обучение Amazon
Цена: 0,42 доллара в час за вычисления, 0,10 доллара за 1000 прогнозов.
Этот сервис является одним из самых популярных и ведущих сервисов машинного обучения среди других существующих. Это очень хорошо для многих проектов, особенно если этот проект уложен в срок, но не все реализовано.
Однако в то же время существуют некоторые ограничения в процессах автоматизации, поэтому это не очень гибкий инструмент машинного обучения.
Amazon Machine Learning можно использовать для обнаружения мошенничества, классификации документов и многих других задач. Кроме того, различные разработчики могут найти SDK для своего языка программирования - доступны Ruby, Java, .NET и другие языки.
BigML
Стоимость: от бесплатного до 10 000 долларов в месяц.
Одноименная компания, создавшая эту платформу, пыталась сделать BigML полезной платформой для каждого покупателя, предлагая различные тарифные планы и подробную документацию, а также гибкий API для интеграции.
Идеальный вариант для решений Big Data, сегментации клиентов, анализа корзины, прогнозного анализа и других задач. Кроме того, BigML предоставляет разработчикам готовые скрипты, несмотря на то, что эта платформа невелика по сравнению с упомянутыми выше платформами.
PredictionIO
Цена: Открытый исходный код
Это идеальное решение для тех, кто хочет контролировать развертывание машинного обучения. Сервер с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам создавать механизмы прогнозирования.
Этот сервер предлагает SDK для многих языков программирования, таких как Python, PHP, Ruby, Java. Кроме того, большое сообщество на GitHub внесло свой вклад в создание SDK для таких языков, как Swift, Node.js и некоторых других.
IBM Watson
Цена: от бесплатно до 1070,00 долларов США за экземпляр,
0,43 доллара США за 1 000 прогнозов,
0,43 доллара США за единицу мощности в час.
IBM Watson по своей концепции не является платформой машинного обучения. IBM MlaaS предлагает сегодня только визуализацию данных и описания взаимодействия значений данных друг с другом. Эта услуга предлагает автоматизированную прогнозную аналитику и когнитивные возможности и является хорошим вариантом для пользователей, не обладающих навыками в области компьютерных наук.
Однако специалисты по данным также могут использовать IBM Watson вместе с разработчиками для интеграции ИИ в программное обеспечение и упрощения процесса развертывания.
Но IBM Watson с каждым годом развивается, и количество его возможностей будет расти в геометрической прогрессии.
Тензорный поток
Цена: Открытый исходный код
Это не платформа MlaaS, но это очень полезная библиотека машинного обучения от Google, в которой есть большое количество необходимых инструментов машинного обучения. В библиотеке отсутствует визуальный интерфейс, и она создана для разработчиков, которые хотят более глубоко изучить науку о данных. Tensor Flow интегрирован в Cloud Machine Learning Engine, о котором мы упоминали выше, но он также может быть интегрирован со многими другими поставщиками услуг.
Решение для хранения данных - поиск наиболее подходящего решения
Найти хранилище для сбора и обработки данных больше не проблема. Для этого потребуются базы данных NoSQL и SQL. Наряду с базами данных необходимо использовать такие вспомогательные решения, как Cassandra, Redfish, Amazon S3.
Если вы планируете использовать платформы машинного обучения, эта задача становится проще. Вы можете использовать одного поставщика услуг для внедрения машинного обучения и хранения данных. Таким образом, вы избежите проблем с настройкой источника данных. Если вы считаете, что это не лучший вариант для вас, помните, что некоторые платформы MLaaS поддерживают интеграцию со сторонними хранилищами данных.
Примеры приложений, которые применяют алгоритмы машинного обучения
Давайте рассмотрим несколько приложений, которые уже используют возможности машинного обучения и делают работу пользователей намного ярче.
Snapchat
Пользователи Snapchat любят проводить интересные и забавные эксперименты с приложением, поэтому машинное обучение делает это возможным. В Snapchat есть множество специальных фильтров на основе искусственного интеллекта. Фильтры используются для отслеживания лиц, добавления аксессуаров, таких как шляпа, очки, изменения лица с усами, бородой, цветом глаз и т. Д. Кроме того, фильтр недавних событий даже позволяет пользователям изменять свой пол, что также является забавной функцией.
Компания начала интегрировать алгоритмы машинного обучения в Snapchat, когда приобрела украинскую компанию Looksery, специализирующуюся на компьютерном зрении.
Мы, люди, узнаем лица без проблем, тогда как машинам нужно много времени, чтобы научиться этой способности. Поэтому специалисты потратили много времени на создание алгоритмов, способных распознавать лица и характеристики лиц.
Эта популярная фото- и видеосеть также хочет привлечь пользователей с помощью искусственного интеллекта, поэтому у нее есть специальные алгоритмы для выполнения конкретных задач. Во-первых, пользователи приложения Instagram используют машинное обучение, чтобы блокировать спам и оскорбительные комментарии, но эта функция может быть отключена пользователем, если она ему не нужна. Кроме того, Instagram использует AI для удаления поддельных подписчиков, чтобы избежать большого количества поддельных профилей с ботами.
Таким образом, Instagram борется с поддельными лайками и пользователями, чтобы предоставить реальным пользователям качественный и захватывающий опыт.
Твиттер
Эта социальная сеть, в которой люди делятся своими новостями, также считает, что машинное обучение - это то, что им нужно. Когда пользователи нажимают кнопку «Сначала покажи мне лучшие твиты», они видят алгоритмический канал, созданный командой разработчиков для предоставления пользователям самых популярных твитов. Эта технология позволяет оценивать твиты на основе нескольких показателей. Умные алгоритмы могут понимать предпочтения клиентов и показывать контент, интересный именно им.
Также Twitter борется с троллингом с помощью машинного обучения, удаляет неподходящий и оскорбительный контент.
Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут обрезать наиболее интересную часть изображения для предварительного просмотра.
Эта социальная веб-служба для размещения изображений также должна знать, как предоставить пользователям правильный контент. Вот где алгоритмы машинного обучения помогают и становятся полезными. Pinterest приобрела компанию Kosei, которая специализировалась на разработке алгоритмов машинного обучения для расширенного поиска контента и улучшения рекомендаций.
В результате алгоритмы Pinterest ML обнаруживают спам, предоставляют пользователям персонализированный контент, а также используются для монетизации рекламы.
Salesforce
Как вы думаете, социальные сети - единственные приложения, в которых применяется машинное обучение? Ты не прав. Salesforce CRM использует алгоритмы машинного обучения для анализа клиентов, их предпочтений, поведения и помогает компаниям строить лучшие отношения с клиентами и предоставлять им высококачественный опыт.
Это то, что мы хотели вам сказать. Список платформ MlaaS довольно велик, и вы можете выбрать ту, которая вам интересна, она может улучшить ваше приложение и изменить его. А если вы не разбираетесь в науке о данных, существуют платформы, для которых такие навыки не требуются. Просто примите решение, нужно ли вам машинное обучение в вашем программном обеспечении или нет, и тогда у вас все получится!
