MLaaS: サービスとしての機械学習の定義を理解する

プラットフォーム アズ ア サービス (PaaS)、インフラストラクチャ アズ ア サービス (IaaS)、およびソフトウェア アズ ア サービス (SaaS) は、主流のクラウド コンピューティング サービスであり、ローカルからローカルへの製品の進化を表しています。クラウドサービスです。ただし、Machine Learning as a Service (MLaaS) が新しい概念として追加され、クラウド サービスの開発をさらに新たな高みに押し上げています。これは、ユーザーが自分で開発および保守することなく、クラウド プラットフォームを通じて機械学習のアルゴリズムとモデルを取得できることを意味します。 MLaaS の出現により、機械学習テクノロジーの普及と応用が加速し、ユーザーにより多くのイノベーションとビジネス チャンスが提供されます。この新しい傾向はクラウド サービスの開発をさらに促進し、クラウド サービスをより強力かつ多様なものにするでしょう。

この記事では、読者が MLaaS の適用方法を理解できるように、サービスとしての機械学習 (MLaaS) の概念とその一般的な使用例を紹介します。

サービスとしての機械学習とは何ですか?

Machine Learning as a Service (MLaaS) は、機械学習アプリケーションの統合をサードパーティのプラットフォーム プロバイダーにアウトソーシングする製品です。企業はサービスを一から構築する必要がなくなり、PaaS、SaaS、IaaS、AI PaaS などのプラットフォームを使用します。このアウトソーシング モデルにより、企業はより効率的で便利な機械学習サービスを提供できます。

Machine Learning as a Service (MLaaS) は、自然言語処理、顔認識、データ視覚化、予測分析、データ モデリングなどのさまざまなサービスを提供するクラウド コンピューティング サービスの一部です。 API とディープ ラーニング ツール。これらのサービスは機械学習アルゴリズムを活用して、ユーザーに強力な機能とツールのサポートを提供します。

現在、Amazon、Google、Microsoft などの多くのクラウド サービス プロバイダーが製品ポートフォリオの一部として MLaaS を採用しています。

Machine Learning as a Service (MLaaS) はどのように機能しますか?

MLaaS は、次のような機械学習のバリュー チェーンを包括的にカバーします。

• データ ストレージ
• データ処理
• モデルの作成
• モデルのデプロイメント
• モデルのトレーニング
• 品質管理

これらすべての内訳 機能一部の MLaaS プロバイダーは、モデリング、分類、クラスタリングなどの基本的な機械学習機能をはるかに超えるソリューションを提供しています。

MLaaS プラットフォームでは、さまざまな機能を備えた API も提供されており、これらの API はすでにトレーニング済みのモデルであり、ユーザーは直接データを入力して結果を取得できます。

Machine Learning as a Service (MLaaS) のユースケース

#自然言語処理 (NLP)
• データ探索
• データ抽出
• 結果予測
• コンピュータ ビジョン
• 音声認識

マシン学習、つまりサービスの利点 (MLaaS)

MLaaS サービスが企業にもたらす利点:

スケーラビリティ
• コストが比較的低い
• すぐにビジネスを開始できる
• より使いやすくなりました

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