サービスとしての機械学習とは? 利点と上位の MLaaS プラットフォーム

機械学習は統計分析を使用して、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成します。 データセット間の関係を解釈して目標を達成することを学習する一連のアルゴリズムを採用しています。 残念ながら、ほとんどのデータ サイエンティストはソフトウェア エンジニアではないため、成長中の企業のニーズを満たすために規模を拡大することは困難です。 Machine Learning as a Service (MLaaS) のおかげで、データ サイエンティストはこれらの複雑な問題に簡単に対処できます。

MLaasとは?

サービスとしての機械学習 (MLaaS) は、データ サイエンス、機械学習エンジニアリング、データ エンジニアリング、およびその他の機械学習の専門家にとっての利点により、最近大きな注目を集めています。 「サービスとしての機械学習」という用語は、機械学習技術を使用して答えを提供する幅広いクラウドベースのプラットフォームを指します。

「サービスとしての機械学習」(MLaaS) という用語は、ユーザーが機械学習リソースを利用できるようにするクラウドベースの一連の製品を指します。 お客様は、社内の機械学習チームを構築したり、関連するリスクを負ったりするオーバーヘッドを負うことなく、MLaaS を使用して機械学習のメリットを享受できます。 予測分析、ディープ ラーニング、アプリケーション プログラミング インターフェイス、データの視覚化、自然言語処理など、さまざまなサービスがさまざまなサプライヤーから提供されています。 サービス プロバイダーのデータ センターがすべてのコンピューティングを処理します。

機械学習の概念は何十年も前から存在していますが、主流になったのは最近のことであり、MLaaS はこの技術の次世代を表しています。 MLaaS は、組織内で機械学習を実装する際の複雑さとコストを削減し、より高速で正確なデータ分析を可能にすることを目的としています。 一部の MLaaS システムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特殊なタスク向けに設計されていますが、販売やマーケティングなど、業界を超えた幅広い用途を念頭に置いて構築されているものもあります。

MLaaS はどのように機能しますか?

MLaaS は、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションであり、各企業がニーズに合わせて調整できます。 データの視覚化、豊富な API、顔認識、NLP、PA、DL などがすべてここのメニューにあります。 データ パターンの検出は、MLaaS アルゴリズムの主要なアプリケーションです。 これらの規則性は、数学的モデルの基礎として採用され、新しい情報に基づいて予測を作成するために使用されます。

MLaaS は、初のフルスタック AI プラットフォームであるだけでなく、モバイル アプリ、ビジネス データ、産業用オートメーションと制御、LiDar などの最先端センサーなど、さまざまなシステムを統合します。 パターン認識に加えて、MLaaS は確率論的推論も容易にします。 これにより、包括的で信頼性の高い ML ソリューションが提供され、組織が独自の要件に合わせて調整されたワークフローを設計する際に、さまざまなアプローチから選択できるという追加の利点が得られます。

MLaas の利点は何ですか?

MLaaS を使用する主な利点は、インフラストラクチャをゼロから構築することを心配しないことです。 多くの企業、特に中小企業 (SME) では、大量のデータを保存および処理するためのリソースと容量が不足しています。 このすべての情報を格納するための大規模なストレージ スペースを購入または構築する必要があるため、費用はさらに増大します。 ここでは、MLaaS インフラストラクチャがデータ ストレージと管理を引き継ぎます。

MLaaS プラットフォームはクラウド プロバイダーであるため、クラウド ストレージを提供します。 これらは、機械学習実験やデータ パイプラインなどのデータを正しく管理する手段を提供し、データ エンジニアがデータにアクセスして分析することを容易にします。

企業は、MLaaS プロバイダーの予測分析およびデータ視覚化ソリューションを使用できます。 さらに、感情分析、顔認識、信用リスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途向けのアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を提供します。

MLaaS を使用すると、データ サイエンティストは、他のほとんどのクラウド コンピューティング サービスの場合のように、長いソフトウェアのインストールやサーバーの調達を待つ代わりに、すぐに機械学習の使用を開始できます。 MLaaS では、実際のコンピューティングはプロバイダーのデータ センターで行われるため、企業にとって非常に便利です。

上位の MLaaS プラットフォーム

1. AWS 機械学習

クラウドサービスに関しては、AWS Machine Learning がすべてを実行できます。 これにより、企業は計算能力やデータ ストレージなど、ほぼ無限のリソースを使用できるようになります。 MLaaS など、さらに高度なテクノロジを利用できます。

AWS Machine learning が提供する機械学習ソリューションは、Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Sagemaker、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、および Amazon Transcribe です。

2. Google クラウドの機械学習

開発者とデータ サイエンティストは、Google Cloud Machine Learning (GCP) AI プラットフォームを使用して、機械学習モデルを作成、起動、管理できます。 Google が機械学習専用に開発したチップである Tensor Processing Unit は、このサービスの重要な差別化要因です。

GCP が提供する機械学習ソリューションは、Build with AI、Conversational AI、Dialogflow CX です。

3. Microsoft Azure ML スタジオ

Microsoft Azure ML Studio は、開発者やデータ サイエンティストが機械学習モデルの開発、迅速なトレーニング、デプロイに使用できるオンライン インターフェイスです。 オフラインの世界から始めたにもかかわらず、Microsoft は主要な Web プレーヤーに追いつくために大きな進歩を遂げました。

Sci-kit は、TensorFlow、Keras、MxNet、および PyTorch が、Azure Machine Learning Studio で使用できる一般的なフレームワークであることを学習します。

4. IBM ワトソン機械学習

IBM Watson Machine Learning を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびリリースできます。 TensorFlow、Caffe、PyTorch、Keras などの人気のあるフレームワークは、モデルの構築を簡単にするグラフィカル ツールを提供します。

5.ビッグML

BigML は、機械学習モデルを管理および作成するための多くの方法を備えた包括的な機械学習プラットフォームです。 このツールは、航空、自動車、エネルギー、エンターテイメント、金融、食品と農業、ヘルスケア、モノのインターネットなど、多くの分野での予測アプリケーションに役立ちます。 BigML は、Web インターフェース、コマンドライン インターフェース、およびアプリケーション プログラミング インターフェースを介してサービスを提供します。

グローバル市場とこれまでの影響

市場調査プロバイダーである ReportLinker は、サービス市場としての機械学習が 2028 年までに世界で 362 億ドルに成長し、2018 年から 2028 年の間に 31.6% の年間成長率 (CAGR) で拡大すると予測しています。

サービス ビジネスとしての機械学習の主な成長要因には、クラウド コンピューティングへの関心の高まりと、AI およびコグニティブ コンピューティングの発展が含まれます。 オンプレミスからクラウド ストレージにデータを移行する企業が増えるにつれて、効果的なデータ管理の必要性が高まっています。 MLaaS プラットフォームは本質的にクラウド プロバイダーであるため、データ エンジニアが機械学習の実験やデータ パイプラインのためにデータにアクセスして処理することが容易になります。

Covid-19が何百万人もの人々を殺した後、世界の経済および金融機関は混乱しています。 この COVID-19 パンデミックの台頭により、人工知能技術がそれとの戦いに役立つとは考えられません。 機械学習と人工知能によって可能になった人口監視戦略を使用して、COVID-19 の事例は多くの国で監視および追跡されています。

以下は、MLaaS 業界を牽引するドライバーです。

  • 人工知能の原動力としての機械学習
  • ビッグデータの台頭とクラウド コンピューティングの必要性

要約すると:

ML の作成を支援するさまざまなツールが存在します。 機械学習開発環境は、自動化を処理し、多くのバージョンを許可し、包括的な ML 研究および開発環境を提供する専用ツールを備えている場合があります。 MLaaS は、数回クリックするだけで無限に拡大してから現在の PC のサイズに戻すことができるため、現代世界の複雑さとダイナミズムに適したソリューションです。

あなたがデータ サイエンティストまたはエンジニアであれば、日々の忙しさをご存知でしょう。 MLaaS には豊富なリソースが用意されており、短時間でより多くのことを行うことができます。 主な利点は、まったく新しいインフラストラクチャ、コンピューター、セットアップ、または維持にお金をかけないことです。


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Dhanshree Shenwai は、MarktechPost のコンサルティング コンテンツ ライターです。 彼女はコンピューター サイエンス エンジニアであり、大手グローバル銀行でデリバリー マネージャーとして働いています。 彼女は、AI のアプリケーションに強い関心を持ち、金融、カードと支払い、銀行のドメインをカバーするフィンテック企業での優れた経験を持っています。 彼女は、今日の進化する世界で新しいテクノロジーと進歩を探求することに熱心です。



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