MLaaS: 서비스로서의 기계 학습 정의 이해

PaaS(Platform as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service) 및 SaaS(Software as a Service)는 주류 클라우드 컴퓨팅 서비스이며 로컬에서 클라우드 서비스로 제품의 진화를 나타냅니다. 그러나 MLaaS(Machine Learning as a Service)가 새로운 개념으로 합류하여 클라우드 서비스 개발을 새로운 차원으로 끌어 올렸습니다. 이는 이제 사용자가 직접 개발하고 유지 관리할 필요 없이 클라우드 플랫폼을 통해 기계 학습 알고리즘과 모델을 얻을 수 있음을 의미합니다. MLaaS의 출현은 머신러닝 기술의 대중화와 적용을 가속화하고 사용자에게 더 많은 혁신과 비즈니스 기회를 제공할 것입니다. 이러한 새로운 추세는 클라우드 서비스 개발을 더욱 촉진하여 클라우드 서비스를 더욱 강력하고 다양하게 만들 것입니다.

이 글에서는 MLaaS(Machine Learning as a Service)의 개념과 일반적인 사용 사례를 소개하여 독자가 MLaaS 적용 방법을 이해할 수 있도록 돕습니다.

서비스형 머신러닝이란 무엇인가요?

MLaaS(Machine Learning as a Service)는 기계 학습 애플리케이션 통합을 타사 플랫폼 제공업체에 아웃소싱하는 제품입니다. 기업은 더 이상 처음부터 서비스를 구축할 필요가 없으며 PaaS, SaaS, IaaS 및 AI PaaS와 같은 플랫폼을 사용합니다. 이 아웃소싱 모델은 기업에 보다 효율적이고 편리한 기계 학습 서비스를 제공할 수 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service)는 자연어 처리, 얼굴 인식, 데이터 시각화, 예측 분석, 데이터 모델링 API, 딥 러닝 도구 등 다양한 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 일부입니다. 이러한 서비스는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 사용자에게 강력한 기능과 도구 지원을 제공합니다.

현재 Amazon, Google, Microsoft와 같은 많은 클라우드 서비스 제공업체가 MLaaS를 제품 포트폴리오의 일부로 채택했습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service)는 어떻게 작동하나요?

MLaaS는 다음을 포함하여 기계 학습의 가치 사슬을 포괄적으로 포괄합니다.

• 데이터 저장
• 데이터 처리
• 모델 생성
• 모델 배포
• 모델 교육
• 품질 관리

이 모든 것 세분화 기능은 일반적으로 플랫폼의 책임이며 각 MLaaS 플랫폼에는 특정 서비스가 있을 수 있습니다. 일부 MLaaS 제공업체는 모델링, 분류, 클러스터링과 같은 기본 기계 학습 기능을 훨씬 뛰어넘는 솔루션을 제공합니다.

MLaaS 플랫폼은 다양한 기능을 갖춘 API도 제공합니다. 이러한 API는 이미 학습된 모델이므로 사용자가 직접 데이터를 입력하고 결과를 얻을 수 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service) 사용 사례

• NLP(자연어 처리)
• 데이터 탐색
• 데이터 추출
• 결과 예측
• 컴퓨터 비전
• 음성 인식

MLaaS(Learning as a Service)의 기계 이점

MLaaS 서비스가 기업에 가져올 수 있는 이점:

• 확장성
• 비용이 상대적으로 저렴함
• 신속하게 비즈니스를 시작
• 사용하기 더 편리함

위 내용은 MLaaS: 서비스로서의 기계 학습 정의 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!