یادگیری ماشین به عنوان یک سرویس (MLaaS) چیست؟

یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس (MLaaS) دسترسی به تجزیه و تحلیل های پیشرفته را تغییر می‌دهد و به کاربران اجازه می دهد تا از قدرت یادگیری ماشین از طریق سرویس های مبتنی بر ابری با کاربری آسان، مقیاس پذیر و مقرون به صرفه استفاده کنند.

بدون نیاز به تنظیمات دقیق یا تخصص، MLaaS دنیایی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پردازش داده‌های پیچیده را برای سازمان‌ها در هر اندازه‌ای ایجاد می‌کند. این مورد یک راه حل مقیاس پذیر و مقرون به صرفه است که موانع سنتی ورود به تجزیه و تحلیل داده های پیچیده را از بین می برد.

ادغام فناوری بلاکچین با MLaaS جذابیت آن را بیشتر می‌کند و امنیت و اعتماد بی‌نظیر داده را به آن می‌بخشد. توانایی بلاکچین برای اطمینان از یکپارچگی داده ها و قابلیت ردیابی، پلتفرم MLaaS را تقویت می کند و آن را به انتخابی مطمئن‌تر برای کاربران تبدیل می کند. این دو فن‌اوری‌ها نوید ساده‌سازی عملیات‌ها و ایجاد پایه‌ای امن برای ابتکارات یادگیری ماشین را می‌دهد و راه را برای تصمیم‌گیری متفکرانه‌تر و آگاهانه‌تر در دنیایی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر داده‌ها است، هموار می‌کند.

یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس چیست؟

MLaaS به مجموعه‌ای از خدمات اشاره دارد که ابزارهای یادگیری ماشین را به عنوان بخشی از خدمات رایانش ابری ارائه می دهند. اجزای اصلی MLaaS شامل پیش پردازش داده‌ها، آموزش و ارزیابی مدل، پیش بینی و تبدیل خودکار داده ها است. این عناصر به طور هماهنگ کار می کنند تا کاربران را قادر به ایجاد، استقرار و حفظ مدل های یادگیری ماشینی بدون نیاز به سرمایه گذاری در زیرساخت های فیزیکی که معمولاً برای چنین وظایفی نیاز است، داشته باشند.

پیش پردازش داده‎‌ها در MLaaS شامل تمیز کردن و قالب بندی داده ها است تا برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین مناسب باشد. آموزش مدل فرآیندی است که در آن سرویس از داده ها برای آموزش الگوریتمی برای تشخیص الگوها و تصمیم گیری استفاده می کند. پس از آموزش، مدل برای اطمینان از دقت و اثربخشی ارزیابی می شود. هنگامی که یک مدل رضایت بخش تلقی می شود، می توان از آن برای پیش بینی بر اساس داده های جدید استفاده کرد. در نهایت، تبدیل‌های خودکار داده‌ها برای اطمینان از اینکه داده‌های ورودی به‌طور پیوسته در قالبی هستند که مدل‌های آموزش‌دیده می‌توانند به طور مؤثر درک و پردازش کنند، استفاده می‌شود.

افزایش اثربخشی MLaaS از طریق فناوری بلاکچین می تواند با ارائه یک محیط امن و شفاف برای به اشتراک گذاری داده ها، اثربخشی MLaaS را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. سیستم دفتر کل توزیع‌شده بلاکچین تضمین می‌کند که داده‌های مبادله شده در شبکه‌ها تغییرناپذیر و قابل ردیابی هستند، که برای حفظ یکپارچگی مجموعه داده‌ها (به ویژه داده‌های آموزشی) مورد استفاده در یادگیری ماشین ضروری است. به عنوان مثال، پلتفرم بلاکچین IBM برای ایجاد تبادل اطلاعات امن برای تغذیه مدل‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار گرفته است.

این ترکیب حریم خصوصی را حفظ می کند و در عین حال امکان به اشتراک گذاری ایمن و شفاف داده‌ها را بین طرف‌های متعدد فراهم می کند. قراردادهای هوشمند مبتنی بر بلاکچین می‌توانند دسترسی مدل و شرایط استفاده از داده‌ها را خودکار کنند و از انطباق و جبران خسارت اطمینان حاصل کنند. علاوه بر این، استفاده از استراتژی‌هایی مانند یادگیری فدرال و آموزش مدل غیرمتمرکز از طریق بلاکچین، امکان یادگیری مشارکتی را بدون افشای اطلاعات خصوصی فراهم می‌کند.

سیستم دفتر کل بلاکچین، ردیابی منشأ و تاریخچه استفاده از داده ها را ساده می کند، که برای انطباق با مقررات بسیار مهم است. با این حال، مقیاس پذیری، قابلیت همکاری و پیچیدگی های یکپارچه سازی باید برای اجرای موفقیت آمیز مورد توجه قرار گیرد. با این وجود، هم افزایی بین بلاکچین و MLaaS نویدبخشی برای تبدیل عملیات مبتنی بر داده و حفظ امنیت است.

ظهور MLaaS مبتنی بر ابر

ظهور MLaaS مبتنی بر ابر نقطه عطف مهمی در زمینه علم داده است. با ارائه قابلیت‌های یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس ابری، ارائه‌دهندگانی مانند خدمات وب آمازون با SageMaker، هوش مصنوعی گوگل کلود و Microsoft Azure Machine Learning ابزارهای قدرتمند علم داده را در دسترس‌تر و مقرون به صرفه‌تر کرده‌اند.

این پلتفرم‌ها یک اکوسیستم یادگیری ماشینی سرتاسری را ارائه می‌کنند که شامل ذخیره‌سازی داده‌ها، پیش‌پردازش، ساخت مدل، آموزش و استقرار است که همگی در فضای ابری میزبانی می‌شوند. این رویکرد مزایایی مانند مقیاس پذیری، انعطاف‌پذیری و کاهش هزینه‌ها را ارائه می دهد.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی گوگل کلود سرویس AutoML را ارائه می‌کند، سرویسی که به کاربران با تخصص محدود یادگیری ماشینی امکان می‌دهد مدل‌های با کیفیت بالا را متناسب با نیازهای تجاری خود آموزش دهند. به طور مشابه، AWS SageMaker یک سرویس کاملاً مدیریت شده ارائه می دهد که به دانشمندان داده اجازه می دهد تا به سرعت مدل های یادگیری ماشین را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. این سرویس‌ها مقیاس‌پذیر هستند، به این معنی که می‌توانند با تنظیم منابع ابری بدون به خطر انداختن عملکرد، افزایش حجم کاری را مدیریت کنند.

استقرار یکپارچه مدل یادگیری ماشین (ML) با استفاده از MLaaS

استقرار مدل‌های یادگیری ماشین مرحله‌ای حیاتی در علم داده است، مرحله‌ای که با ظهور MLaaS بسیار ساده‌تر شده است. چارچوب MLaaS انتقال از یک مدل توسعه‌یافته به یک مدل کاملاً عملیاتی را ساده می‌کند و این فرآیند را برای مشاغل در هر اندازه‌ای کارآمدتر و کاربرپسندتر می‌کند.

استقرار مدل سنتی به تنظیمات خاصی نیاز دارد، از جمله پیکربندی سرورها، مدیریت وابستگی ها و اطمینان از مقیاس پذیری، که می تواند هم زمان‌بر و هم پرهزینه باشد. با این حال، پلتفرم‌های MLaaS این پیچیدگی‌ها را انتزاعی می‌کنند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند مدل‌های خود را تنها با چند کلیک اجرا کنند.

خدماتی مانند AWS SageMaker، Azure ML و پلتفرم هوش مصنوعی گوگل با ویژگی‌هایی مانند تنظیم خودکار مدل، استقرار با یک کلیک و نظارت آسان بر مدل‌های مستقر شده، انقلابی در این فرآیند ایجاد کرده‌اند. به عنوان مثال، ادغام مستقیم SageMaker با نمونه‌های آمازون EC2 به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های آموزش‌دیده خود را فوراً مستقر کنند و با تغییر تقاضای ترافیک، منابع محاسباتی لازم را افزایش یا کاهش دهند. این کشش به این معنی است که کسب و کارها می‌توانند عملکرد مدل را بدون صرف هزینه بیش از حد برای زیرساخت حفظ کنند.

MLaaS برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

MLaaS تبدیل به یک تغییر دهنده بازی برای مشاغلی شده است که به دنبال پیاده سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی در برنامه ریزی استراتژیک خود هستند. استفاده از MLaaS شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا نتایج را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی کنند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند و مزیت رقابتی را ارائه دهند. برای مثال، یک سرویس پخش جریانی ممکن است از MLaaS برای پیش‌بینی اولویت‌های بیننده برای توصیه‌های محتوای شخصی‌شده استفاده کند، یا یک شرکت تدارکات ممکن است نیازهای تعمیر و نگهداری را برای جلوگیری از خرابی‌های پرهزینه پیش‌بینی کند.

پلتفرم‌های MLaaS فرآیند پیچیده توسعه مدل‌های پیش‌بینی را ساده می‌کنند. آنها مراحل مختلف مانند انتخاب ویژگی، آموزش مدل و اعتبارسنجی را خودکار می کنند و تجزیه و تحلیل پیش بینی را در دسترس‌تر می کنند. این مورد به کسب‌وکارها، حتی آن‌هایی که تخصص تحلیلی عمیق ندارند، اجازه می‌دهد از بینش‌هایی که زمانی در حوزه شرکت‌های بزرگ‌تر با تیم‌های اختصاصی علم داده بود، بهره‌مند شوند.

نمونه‌های دنیای واقعی MLaaS

MLaaS خود را به عنوان یک نیروی دگرگون‌کننده در صنایع مختلف تثبیت کرده است و ثابت کرده است که ابزاری همه کاره برای مشاغلی است که به دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی هستند. در حوزه خرده‌فروشی، راه‌حل‌های MLaaS مانند سرویس پیش‌بینی آمازون از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی تقاضای محصول، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین و ارتقای تجربیات مشتری با شخصی‌سازی توصیه‌های محصول استفاده می‌کنند. این قابلیت پیش بینی می‌تواند منجر به افزایش قابل توجه کارایی و رضایت مشتری شود.

در حوزه MLaaS تقویت‌شده با بلاکچین، بخش‌هایی که یکپارچگی داده‌ها غیرقابل مذاکره است، پیشرفت‌های قابل توجهی را مشاهده می‌کنند. به عنوان مثال، در صنعت کشاورزی، MLaaS با بلاکچین ترکیب می‌شود تا عملکرد محصول را ردیابی کند، زمان‌های کاشت بهینه را پیش‌بینی کند و زنجیره تامین را از مزرعه تا استفاده نظارت کند و از شفافیت و کنترل کیفیت اطمینان حاصل کند. به عنوان مثال Food Trust IBM ابتکاری است که از این فناوری برای حفظ یکپارچگی کانال‌های توزیع غذا استفاده می‌کند.

در بخش مالی، MLaaS روشی را متحول می‌کند که موسسات به کشف تقلب و مدیریت ریسک می‌پردازند. به عنوان مثال، مسترکارت از MLaaS برای تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش در زمان واقعی استفاده می‌کند و یک مزیت پیش‌بینی در شناسایی فعالیت‌های متقلبانه و جلوگیری از آن‌ها به صورت پیشگیرانه ارائه می‌کند. به طور مشابه، بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری از MLaaS برای معاملات الگوریتمی استفاده می‌کنند، جایی که مدل‌های پیش‌بینی، داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا تصمیمات معاملاتی خودکار را بگیرند.

جوانب مثبت و منفی MLaaS

MLaaS قابلیت‌های یادگیری ماشینی را از طریق پلتفرم خدمات ابری ارائه می‌کند و نیاز به زیرساخت‌های گران قیمت و پرسنل متخصص را از بین می‌برد. این امر دسترسی به ابزارهای تحلیلی پیشرفته را برای مشاغل در هر اندازه‌ای دموکراتیک می‌کند.

این مدل مقرون به صرفه است و کسب‌وکارها فقط برای خدماتی که استفاده می‌کنند، معمولاً بر اساس اشتراک پرداخت می‌کنند. این رویکرد امکان مدیریت موثر بودجه را فراهم می کند و سرمایه‌گذاری‌های اولیه قابل توجه را حذف می‌کند. انعطاف‌پذیری مدل پرداخت در صورت تمایل، مقیاس‌پذیری را برای مطابقت با نیازهای کسب‌وکار امکان‌پذیر می‌کند که به‌ویژه برای شرکت‌های در حال رشد یا آن‌هایی که تقاضاهای متفاوتی دارند، مفید است.

با این حال، MLaaS دارای معایبی است. از آنجایی که اطلاعات حساس در سرورهای خارجی ذخیره و پردازش می‌شوند، می‌تواند منجر به مشکلات بالقوه امنیت داده شود. همچنین، وابستگی به پایداری و قابلیت اطمینان ارائه دهنده خدمات می‌تواند یک خطر باشد.

علاوه بر این، ممکن است محدودیت‌هایی از نظر سفارشی‌سازی و کنترل وجود داشته باشد، زیرا راه‌حل‌های MLaaS ممکن است همان سطح از خدمات سفارشی را ارائه نکنند که یک راه‌حل سفارشی و داخلی می‌تواند ارائه کند.

آینده MLaaS

افق MLaaS با روندی واضح به سمت پذیرش همه جانبه در بخش‌های مختلف در حال گسترش است. از آنجایی که این فناوری در دسترس‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌شود، صنایعی که کوتاهی کرده‌اند اکنون آماده اجرای MLaaS برای بسیاری از برنامه‌ها هستند.

انتظار می‌رود پیشرفت‌های آتی قابلیت‌های شخصی‌سازی و اتوماسیون را به‌طور قابل‌توجهی اصلاح کند و منجر به فرآیندهای تصمیم‌گیری و تعاملات پیچیده‌تر شود. ادغام MLaaS با فناوری‌های در حال رشد مانند اینترنت اشیا (IoT) احتمالاً تجزیه و تحلیل و زیرساخت‌های هوشمندتر را تسریع می‌کند، در حالی که پیشرفت‌ها در پردازش زبان طبیعی ارتباطات مجازی را افزایش می‌دهد.