MLaaS : Comprendre la définition du machine learning en tant que service

Platform as a Service (PaaS), Infrastructure as a Service (IaaS) et Software as a Service (SaaS) sont des services de cloud computing traditionnels et représentent l'évolution des produits des services locaux vers les services cloud. Cependant, le Machine Learning as a Service (MLaaS) a été ajouté en tant que nouveau concept, poussant encore davantage le développement des services cloud vers de nouveaux sommets. Cela signifie que les utilisateurs peuvent désormais obtenir des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique via la plateforme cloud sans avoir à les développer et à les maintenir eux-mêmes. L’émergence du MLaaS accélérera la vulgarisation et l’application de la technologie d’apprentissage automatique et offrira aux utilisateurs davantage d’innovations et d’opportunités commerciales. Cette nouvelle tendance favorisera davantage le développement des services cloud, les rendant plus puissants et plus diversifiés.

Cet article présentera le concept de Machine Learning as a Service (MLaaS) et ses cas d'utilisation courants pour aider les lecteurs à comprendre comment appliquer le MLaaS.

Qu'est-ce que le Machine Learning en tant que service ?

Machine Learning as a Service (MLaaS) est un produit qui sous-traite l'intégration d'applications d'apprentissage automatique à un fournisseur de plate-forme tiers. Les entreprises n'ont plus besoin de créer des services à partir de zéro, mais d'utiliser des plateformes telles que PaaS, SaaS, IaaS et AI PaaS. Ce modèle d'externalisation peut fournir aux entreprises des services d'apprentissage automatique plus efficaces et plus pratiques.

Le Machine Learning as a Service (MLaaS) fait partie des services de cloud computing qui fournissent une variété de services tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance faciale, la visualisation de données, l'analyse prédictive, les API de modélisation de données et les outils d'apprentissage en profondeur. Ces services exploitent des algorithmes d'apprentissage automatique pour fournir aux utilisateurs des fonctionnalités puissantes et une prise en charge d'outils.

Actuellement, de nombreux fournisseurs de services cloud tels qu'Amazon, Google et Microsoft ont adopté MLaaS dans le cadre de leur portefeuille de produits.

Comment fonctionne le Machine Learning as a Service (MLaaS) ?

MLaaS couvre de manière globale la chaîne de valeur du machine learning, notamment :

• Stockage de données
• Traitement des données
• Création de modèles
• Déploiement de modèles
• Formation de modèles
• Contrôle qualité

tout ça Les fonctions de segmentation relèvent généralement de la responsabilité de la plateforme, et chaque plateforme MLaaS peut disposer de services spécifiques. Certains fournisseurs MLaaS proposent des solutions qui vont bien au-delà des capacités de base d'apprentissage automatique, telles que la modélisation, la classification et le clustering.

La plateforme MLaaS fournit également des API avec différentes fonctions. Ces API sont des modèles déjà formés, permettant aux utilisateurs de saisir directement des données et d'en obtenir des résultats.

Cas d'utilisation du Machine Learning as a Service (MLaaS)

• Traitement du langage naturel (NLP)
• Exploration des données
• Extraction des données
• Prédiction des résultats
• Vision par ordinateur
• Reconnaissance vocale

Avantages machine de l'apprentissage en tant que service (MLaaS)

Avantages que les services MLaaS peuvent apporter aux entreprises :

• Évolutivité
• Le coût est relativement faible
• Démarrage rapide des affaires
• Plus pratique à utiliser

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