Cosa è il Machine Learning come Servizio? Vantaggi e le migliori piattaforme MLaaS.

What is Machine Learning as a Service? Benefits and top MLaaS platforms.

Il machine learning utilizza l’analisi statistica per generare output di previsione senza richiedere una programmazione esplicita. Impiega una catena di algoritmi che imparano a interpretare la relazione tra i dati per raggiungere il suo obiettivo. Purtroppo, la maggior parte dei data scientist non sono ingegneri del software, il che può rendere difficile scalare per soddisfare le esigenze di un’azienda in crescita. Grazie al Machine Learning as a Service (MLaaS), i data scientist possono gestire facilmente queste complicazioni.

 Cosa è MLaaS?

Il machine learning come servizio (MLaaS) ha recentemente guadagnato molta popolarità grazie ai suoi benefici per la scienza dei dati, l’ingegneria del machine learning, l’ingegneria dei dati e altri professionisti del machine learning. Il termine “machine learning come servizio” si riferisce a una vasta gamma di piattaforme basate su cloud che impiegano tecniche di machine learning per offrire risposte.

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Il termine “machine learning come servizio” (MLaaS) si riferisce a una serie di offerte basate su cloud che mettono a disposizione degli utenti risorse di machine learning. I clienti possono beneficiare del machine learning con MLaaS senza incorrere nei costi di creazione di un team di machine learning interno o assumere i rischi associati. Diversi fornitori offrono una vasta gamma di servizi, tra cui analisi predictive, deep learning, interfacce di programmazione delle applicazioni, visualizzazione dei dati e elaborazione del linguaggio naturale. I data center del fornitore di servizi si occupano di tutti i calcoli.

 Sebbene il concetto di machine learning sia stato in circolazione per decenni, è solo di recente entrato nel mainstream e MLaaS rappresenta la nuova generazione di questa tecnologia. MLaaS mira a ridurre la complessità e i costi di implementazione del machine learning all’interno di un’organizzazione, consentendo un’analisi dei dati più veloce e accurata. Alcuni sistemi MLaaS sono progettati per compiti specializzati come il riconoscimento delle immagini o la sintesi del testo in voce, mentre altri sono costruiti con utilizzi più ampi e trasversali all’industria, come in vendite e marketing.

Come funziona MLaaS?

MLaaS è una raccolta di servizi che fornisce strumenti di machine learning pre-costruiti e piuttosto generali che ogni azienda può personalizzare in base alle proprie esigenze. Qui ci sono visualizzazioni dei dati, API, riconoscimento facciale, NLP, PA, DL e altro ancora. La scoperta dei pattern dei dati è l’applicazione principale degli algoritmi di MLaaS. Queste regolarità vengono poi utilizzate come base per modelli matematici, che vengono utilizzati per creare previsioni basate su nuove informazioni.

Oltre ad essere la prima piattaforma AI a stack completo, MLaaS unifica una vasta gamma di sistemi, tra cui ma non limitati a: app mobili, dati aziendali, automazione e controllo industriale e sensori all’avanguardia come LiDar. Oltre al riconoscimento dei pattern, MLaaS facilita anche l’inferenza probabilistica. Questo offre una soluzione ML completa e affidabile, con il vantaggio aggiunto di consentire all’organizzazione di scegliere tra diverse approcci nella progettazione di un flusso di lavoro adatto alle proprie esigenze uniche.

Quali sono i vantaggi di MLaaS?

Il vantaggio principale nell’utilizzare MLaaS è di non preoccuparsi di creare l’infrastruttura da zero. Molte aziende, in particolare le piccole e medie imprese (PMI), non dispongono delle risorse e delle capacità per archiviare e gestire grandi quantità di dati. Il costo si aggiunge alla necessità di acquistare o costruire spazi di archiviazione massicci per ospitare tutte queste informazioni. Qui, l’infrastruttura di MLaaS si occupa della memorizzazione e dell’amministrazione dei dati.

 Poiché le piattaforme di MLaaS sono fornitori di servizi cloud, offrono lo storage in cloud; forniscono mezzi per gestire i dati per esperimenti di machine learning in modo corretto, la pipelining dei dati, ecc., facilitando l’accesso e l’analisi dei dati da parte degli ingegneri dei dati.

 Le aziende possono utilizzare le soluzioni di analisi predictive e di visualizzazione dei dati dei fornitori di MLaaS. Inoltre, forniscono interfacce di programmazione delle applicazioni (API) per una vasta gamma di altri utilizzi, come l’analisi delle emozioni, il riconoscimento facciale, la valutazione del rischio di credito, l’intelligenza aziendale, la sanità, ecc.

 Con MLaaS, i data scientist possono iniziare a utilizzare il machine learning immediatamente anziché aspettare lunghe installazioni software o procurarsi i propri server, come avviene con la maggior parte degli altri servizi di cloud computing. Con MLaaS, il calcolo effettivo avviene nei data center del fornitore, rendendolo estremamente comodo per le aziende.

Le principali piattaforme di MLaaS

1.      AWS Machine Learning

Per quanto riguarda i servizi cloud, AWS Machine Learning può fare tutto. Apporta miglioramenti alle aziende per utilizzare risorse quasi illimitate, tra cui potenza di calcolo e archiviazione dei dati. Sono disponibili anche tecnologie più avanzate, come MLaaS.

Le soluzioni di machine learning fornite da AWS Machine Learning sono: Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Sagemaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend e Amazon Transcribe.

2. Google Cloud Machine Learning

Gli sviluppatori e gli scienziati dei dati possono utilizzare la piattaforma di intelligenza artificiale di Google Cloud Machine Learning (GCP) per creare, lanciare e gestire modelli di apprendimento automatico. L’unità di elaborazione Tensor, un chip sviluppato da Google appositamente per l’apprendimento automatico, è uno dei principali elementi distintivi di questo servizio.

Le soluzioni di apprendimento automatico fornite da GCP sono: Build with AI, Conversational AI e Dialogflow CX.

3. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studio è l’interfaccia online che gli sviluppatori e gli scienziati dei dati possono utilizzare per sviluppare, addestrare rapidamente e distribuire modelli di apprendimento automatico. Nonostante abbia iniziato nel mondo offline, Microsoft ha fatto grandi progressi per recuperare i principali player del web.

Sci-kit learns TensorFlow, Keras, MxNet e PyTorch sono framework popolari che possono essere utilizzati con Azure Machine Learning Studio.

4. IBM Watson Machine Learning

Con IBM Watson Machine Learning è possibile creare, addestrare e rilasciare modelli di apprendimento automatico. Framework popolari come TensorFlow, Caffe, PyTorch e Keras forniscono strumenti grafici che rendono la costruzione del modello molto semplice.

5. BigML

BigML è una piattaforma di apprendimento automatico completa con molti metodi per gestire e creare modelli di apprendimento automatico. Lo strumento aiuta con applicazioni predittive in molti settori, tra cui l’aviazione, l’automobile, l’energia, l’intrattenimento, la finanza, il cibo e l’agricoltura, la sanità e l’Internet delle cose. BigML offre i suoi servizi tramite un’interfaccia web, un’interfaccia a riga di comando e un’interfaccia di programmazione delle applicazioni.

Mercato globale e impatto finora

ReportLinker, un fornitore di ricerca di mercato, prevede che il mercato dell’apprendimento automatico come servizio crescerà a livello globale fino a raggiungere i 36,2 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 31,6% tra il 2018 e il 2028.

I principali fattori di crescita per il business dell’apprendimento automatico come servizio includono l’aumento dell’interesse per il cloud computing e gli sviluppi nell’IA e nel computing cognitivo. La necessità di una gestione efficace dei dati sta aumentando poiché sempre più aziende spostano i loro dati dallo storage in locale allo storage nel cloud. Poiché le piattaforme MLaaS sono essenzialmente fornitori di cloud, rendono più facile per gli ingegneri dei dati accedere e elaborare i dati per gli esperimenti di apprendimento automatico e le pipeline di dati.

Le istituzioni economiche e finanziarie globali sono in rovina dopo che il Covid-19 ha ucciso milioni di persone. Con la diffusione di questa pandemia COVID-19, è concepibile che le tecnologie di intelligenza artificiale aiuteranno nella battaglia contro di essa. Utilizzando le strategie di monitoraggio della popolazione rese possibili dall’apprendimento automatico e dall’intelligenza artificiale, i casi di COVID-19 vengono monitorati e tracciati in numerosi paesi.

Ecco i fattori trainanti del settore MLaaS:

• L’apprendimento automatico come motore dell’intelligenza artificiale
• La crescita dei Big Data e la necessità di cloud computing

In sintesi:

Esistono molti strumenti diversi per aiutare nella creazione di ML. Gli ambienti di sviluppo dell’apprendimento automatico possono essere trovati con strumenti specializzati che si occupano dell’automazione, consentono molte versioni e forniscono un ambiente completo di ricerca e sviluppo di ML. Poiché può essere ingrandito all’infinito e poi ridotto alle dimensioni di un PC attuale con pochi clic, MLaaS è una soluzione adatta alla complessità e alla dinamicità del mondo moderno.

Se sei uno scienziato dei dati o un ingegnere, sai quanto frenetici possono essere i tuoi giorni. MLaaS fornisce una grande quantità di risorse per aiutarti a fare di più in meno tempo. Il vantaggio principale è che non spenderai soldi per una nuova infrastruttura, computer, configurazione o manutenzione.