Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS) oferă o modalitate eficientă pentru companii de a valorifica AI și puterea, avantajele, instrumentele și tehnologiile sale pentru a elimina complexitățile și a depăși costurile dezvoltării soluțiilor interne.
Folosind instrumente și tehnologii AI, vă puteți îmbunătăți produsele și serviciile, puteți automatiza sarcinile consumatoare de timp și puteți îmbunătăți serviciile pentru clienți.
Dacă doriți să creați soluții interne utilizând sisteme tradiționale, aceasta poate implica costuri inițiale uriașe, iar procesul este, de asemenea, complex și lung. Acesta este motivul pentru care multe companii nu preferă să construiască soluții software interne.
Pentru aceasta, AIaaS poate fi salvatorul tău. Vă va ajuta să depășiți aceste provocări și să creați aplicații AI avansate, de la chatbot și instrumente de monitorizare până la software de analiză complex, cu rentabilitate și fără a fi necesar să codificați.
În acest articol, voi discuta despre AIaaS, cum funcționează, beneficiile sale și despre unii dintre cei mai buni furnizori de AIaaS.
Începem!
Cuprins
Ce este AIaaS?
Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) este un concept all-as-a-service (XaaS) care permite companiilor terțe și furnizorilor de cloud să creeze soluții bazate pe inteligență artificială și să le externalizeze către companii.
Companiile pot folosi aceste soluții bazate pe AIaaS pentru a implementa tehnici și soluții AI pentru a crea aplicații avansate fără codificare manuală și investiții uriașe.
AIaaS funcționează ca și alte servicii bazate pe cloud, oferind produse și servicii AI printr-un model „ca serviciu”. Vă poate ajuta să colectați și să stocați în mod eficient cât de multe date doriți. AIAaS este ușor de implementat, permițând companiilor și persoanelor fizice să experimenteze cu diverse platforme cloud publice, algoritmi de învățare automată și servicii.
Prin instrumente și API-uri intuitive și low-code, utilizatorii pot valorifica puterea inteligenței artificiale fără a avea cunoștințe de codificare.
AIAaS este o soluție excelentă pentru companiile care doresc să dezvolte, să testeze și să folosească propriile sisteme AI. Deci, fără investiții masive în resurse și talent, puteți obține informații valoroase și oportunități de a crește și de a crește.
Tipuri de soluții AIaaS
Diferitele tipuri de servicii AI pe care le puteți alege includ:
roboții
Un chatbot captivant poate simula conversațiile cu oameni atunci când este pudrat de algoritmi AI. Funcționează prin utilizarea conceptului de ML și NLP, care ajută la înțelegerea interogărilor utilizatorilor și le oferă soluții adecvate.
Acest lucru necesită un efort uriaș și codare avansată din partea dezvoltatorilor pentru a construi chatbot-uri de succes.
Soluțiile AIaaS vă ajută să creați chatboți puternici pentru a interacționa inteligent cu clienții și pentru a oferi o soluție mai rapidă și mai eficientă a problemelor. De asemenea, ajută la reducerea ratelor de răspuns și la creșterea satisfacției clienților.
Interfață de programare a aplicațiilor (API)
Soluțiile AIAaS oferă API-uri uimitoare. Prin definiție, API-urile sunt ca o punte sau un intermediar în care două aplicații pot interacționa între ele și pot partaja date.
De exemplu, un site de rezervări de hoteluri precum Airbnb extrage date de pe site-urile diferitelor hoteluri și afișează cele mai bune oferte și prețuri într-un singur loc convenabil.
Astăzi, API-urile sunt folosite în aplicațiile de călătorie NLP, vorbire pe computer, viziune computerizată, cartografiere a cunoștințelor, traducere, căutare, detectarea emoțiilor etc.
Deci, dacă doriți să construiți API-uri, puteți utiliza soluții AIaaS fără a scrie niciun cod. Întregul proces va fi automatizat și mai ușor, astfel încât să puteți produce aplicații mai rapid.
Învățare automată
Folosind modele AI și ML, dezvoltatorii pot crea software util, pot găsi modele în date, eficientiza procesele și pot face predicții.
AIaaS face mai ușor pentru companii să adopte ML și AI. Puteți crea modele pre-instruite pentru utilizare generală sau modele antrenate pentru a se potrivi cazului dumneavoastră de utilizare specific. Toate acestea sunt posibile fără nicio experiență ML, ceea ce reprezintă un mare avantaj pentru multe afaceri.
Etichetarea datelor
Etichetarea datelor înseamnă adnotarea unui volum mare de date pentru a-l organiza eficient. Are mai multe cazuri de utilizare, cum ar fi clasificarea datelor în funcție de dimensiune, asigurarea calității datelor și antrenarea AI.
Etichetarea datelor se face cu ajutorul ML-ul uman în buclă pentru a permite mașinilor, precum și oamenilor să interacționeze continuu între ele. În acest fel, AI poate evalua cu ușurință datele și poate performa mai bine în viitor.
Clasificarea datelor
Clasificarea datelor este utilizată atunci când trebuie să etichetați diferite seturi de date în anumite categorii. Aceasta include de obicei clasificarea datelor bazată pe utilizator, pe context și pe conținut.
Puteți realiza cu ușurință clasificarea datelor cu ajutorul AI, cu condiția ca schița și criteriile clasificării datelor să fie clar definite. AIAaS vă poate ajuta în acest sens.
Cum funcționează AIaaS?
Spre deosebire de alte modele „ca serviciu” precum IaaS, PaaS sau SaaS, AIAaS oferă soluții bazate pe inteligență artificială prin intermediul unui furnizor terță parte.
Arhitectura este destul de simplă, care include hardware avansat, software și sisteme AI construite pentru a funcționa cu învățarea automată, NLP, viziune computerizată, robotică și multe altele. De asemenea, implică modele ML, cadre, boți etc.
În plus, AIaaS operează pe platforme de cloud computing care permit companiilor să ofere servicii mai bune clienților lor. Acest lucru permite persoanelor și companiilor să acceseze cu ușurință funcțiile AI fără a menține sau implementa o infrastructură costisitoare.
Algoritmii AI pot fi în principal de două tipuri:
- Algoritmi ML care includ regresie și clasificare
- Algoritmi de învățare profundă (DL) care folosesc rețele neuronale
Când algoritmii sunt aplicați unui sistem informatic într-un anumit mod, acesta poate acționa ca un om prin determinarea obiectelor, purtând conversații, răspunzând la blocaje, discutând cu oamenii și multe altele.
Companiile folosesc modelul AIaaS pentru a obține informații valoroase din datele colectate și analizate. Astfel, AIaaS ajută companiile:
- Înțelegeți clienții lor valoroși
- Găsiți puncte cruciale în livrarea și producția de servicii
- Înțelegeți de ce unii cumpără un produs/serviciu, în timp ce alții nu
Componentele AIaaS
#1. Infrastructura AI
Infrastructura AI depinde de modelele AI și ML. Calculul și datele sunt cei doi piloni ai ambelor modele.
- Calcul AI: calculul AI include calculul fără server, procesarea în loturi și mașinile virtuale (VM). Aceste metode sunt folosite pentru a automatiza sarcinile ML și pentru a îmbunătăți procesarea paralelă. De exemplu, software-ul XYZ are un motor de procesare a datelor în timp real care conține o bibliotecă ML. După antrenarea modelelor ML, acestea pot fi utilizate în containere și VM-uri pentru a efectua calcule.
- Date AI: Când puneți un set mare de date în algoritmi statistici, se numește model ML funcțional. În general, aceste modele sunt concepute pentru a înțelege modelele din datele existente. Volumul mare al acestor date decide procentul exact al predicțiilor. De exemplu, mai multe rapoarte medicale antrenează rețelele DL pentru a fi utilizate în continuare în detectarea urgențelor medicale, cum ar fi tumorile sau cancerele.
ML se bazează pe date de intrare pe care le puteți aduna din mai multe surse. Datele care provin din date nestructurate, baze de date relaționale, un grup de date brute, adnotări stocate și multe altele sunt intrările pentru modelele AI și ML.
Tehnicile avansate de învățare automată necesită efectuarea de calcule complexe care necesită un amestec de procesoare și GPU și rețele neuronale. Atât CPU-urile, cât și GPU-urile permit o procesare mai rapidă, completându-se reciproc.
Furnizorii de cloud oferă un cluster de combinații CPU-GPU susținute cu mașini virtuale și containere în configurația AIaaS. Utilizatorii pot folosi acest aranjament pentru a antrena modele.
#2. Servicii AI
Furnizorii de cloud public oferă API-uri care sunt disponibile și nu necesită modele ML personalizate. Aceste servicii extrag avantaje din infrastructura pe care o dețin furnizorii de cloud.
- Calcul personalizat: chiar dacă API-urile servesc scopului principal în cazuri generale, furnizorii de cloud se orientează către metode de calcul personalizate și permit utilizatorilor să îndeplinească calculul cognitiv prin seturi de date personalizate. Aici, utilizatorii antrenează serviciile cognitive folosind datele lor. Această abordare personalizată minimizează stresul de a alege algoritmii potriviți și de a antrena modele personalizate.
- Calcul cognitiv: acest calcul include analiza textului, analiza vorbirii, căutarea și traducerea vocală. Aceste servicii sunt folosite ca puncte terminale REST și integrate cu diferite aplicații cu ajutorul unui apel API.
- Inteligență artificială conversațională: Furnizorii de cloud îi ajută pe dezvoltatori să integreze roboții pe platforme prin utilizarea serviciilor de bot. Cu acest serviciu, dezvoltatorii de telefonie mobilă și web pot adăuga cu ușurință asistenți digitali la aplicațiile lor.
#3. Instrumente AI
Pe lângă infrastructură și API-uri, furnizorii de cloud oferă instrumente pentru a ajuta dezvoltatorii și oamenii de știință de date să utilizeze eficient stocarea, bazele de date și VM-urile, deoarece acestea sunt sincronizate cu platformele de calcul și de date.
- Vrăjitori: oamenii de știință de date pot utiliza vrăjitorii pentru a elimina sau a minimiza complexitatea instruirii.
- Instrumente de pregătire a datelor: performanța instrumentelor AI depinde în mare măsură de calitatea datelor. Și pentru a avea date de calitate și modele ML, aveți nevoie de instrumente de pregătire a datelor de la furnizorii de cloud pentru a transforma, încărca și extrage datele cu ușurință. Rezultatele sunt apoi transmise conductei ML pentru evaluare și instruire.
- Framework: Furnizorii de cloud pot oferi șabloane prefabricate cu mai multe cadre, cum ar fi Apache MXNet, Torch, TensorFlow și multe altele, deoarece configurarea și configurarea mediului de știință a datelor este complicată.
Caracteristicile AIaaS
- Modele pre-instruite: AIaaS include o gamă largă de modele pre-instruite care sunt antrenate pe o gamă largă de seturi de date și optimizate pentru domeniile sau sarcinile necesare.
- Dezvoltare de model personalizat: AIaaS oferă opțiuni de dezvoltare de model personalizat care simplifică implementarea și integrarea capabilităților AI.
- Prelucrarea și analiza datelor: Cu AIaaS, puteți stoca și procesa date care permit companiei dvs. să proceseze și să analizeze seturi mari de date.
- Implementarea modelului și găzduirea: AIaaS vă ajută să dezvoltați și să implementați modelul dvs. AI și ML cu ușurință, fără cunoștințe de codificare.
- Integrare API: AIaaS poate fi integrat cu ușurință cu sistemele, fluxurile de lucru și aplicațiile existente. Furnizorii de servicii oferă API-uri și SDK-uri pentru a facilita integrarea cu framework-uri și limbaje de programare celebre.
- Servicii de viziune computerizată: AIaaS oferă servicii de viziune computerizată care ajută AI să analizeze videoclipuri și imagini.
- Analiza predictivă: Analiza predictivă este o caracteristică vitală pentru fiecare afacere. AIaaS permite modelelor AI să prognozeze rezultatele viitoare din seturi mari de date.
- Învățare automată automată: AIaaS oferă funcții ML automatizate, astfel încât un model AI să poată face față sarcinilor repetitive și consumatoare de timp.
- Monitorizarea și gestionarea modelelor: Cu AIaaS, vă puteți monitoriza și gestiona cu ușurință modelele AI și ML în mod eficient. Acest lucru vă permite, de asemenea, să urmăriți performanța acestor modele.
AIAaS vs. AIPaaS
AIAaS și AIPaaS sunt soluții bazate pe cloud pe care le puteți folosi în timp ce dezvoltați și implementați soluții bazate pe AI. Cu toate acestea, ambele sunt diferite în ceea ce privește domeniul de aplicare și funcționalitatea.
AI-as-a-Service (AIaaS) este o soluție bazată pe cloud care oferă aplicații și modele AI prefabricate care pot fi integrate cu ușurință în aplicațiile și procesele de afaceri existente.
Oferă modele pre-construite pentru diferite operațiuni, cum ar fi recunoașterea imaginilor, analiza predictivă și procesarea limbajului natural. Acesta poate fi accesibil prin intermediul API-urilor, astfel încât dezvoltatorii să le poată integra cu ușurință în aplicațiile lor.
Pe de altă parte, AI Platform as a Service (AIPaaS) este o soluție bazată pe cloud care permite oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date să utilizeze resursele și instrumentele pentru a proiecta, instrui, analiza și implementa modele AI. Include kituri de dezvoltare software, cadre de învățare automată, API-uri și alte instrumente de dezvoltare.
Beneficiile AIaaS
- Infrastructură avansată: AI și ML de succes au nevoie de GPU și mașini paralele. Fără AIaaS, o companie ar putea fi nevoită să facă investiții inițiale mari. AIaaS ajută companiile să valorifice puterea ML la costuri și riscuri mai mici.
- Utilizabilitate: implementarea AIAaS este ușoară; puteți crea soluții gata de fabricație pentru a beneficia de puterea AI fără a avea abilități tehnice profunde.
- Necesită puțin sau deloc codificare: puteți utiliza AIaaS chiar dacă organizația dvs. nu are o echipă internă de experți în codare. Tot ce aveți nevoie este o infrastructură fără cod în compania dvs., fără a necesita codificare în timpul configurării sau utilizării.
- Scalabilitate: Cu AIaaS, puteți începe cu proiecte ușor de înțeles și de a afla dacă acestea se potrivesc nevoilor dumneavoastră individuale. Pe măsură ce deveniți experimentat în propriile date, puteți crește și reduce, pe măsură ce proiectul dumneavoastră necesită schimbare.
- Eficient din punct de vedere al costurilor: Implementarea AIaaS aduce eficiență din punct de vedere al costurilor. Trebuie să plătiți doar pentru funcționalitățile pe care le utilizați, fără investiții anticipate sau ascunse.
Cazuri de utilizare ale AIaaS
- Recunoașterea imaginilor: sistemele de recunoaștere a imaginilor detectează imagini și identifică locuri, obiecte și oameni pentru a trage concluzii. Cu AIaaS, puteți crea cu ușurință aplicații de recunoaștere a imaginilor bazate pe inteligență artificială.
- Detectarea fraudei: sistemele AI ajută la detectarea activităților neautorizate și la prevenirea fraudei.
- Vehicule autonome: Vehiculele autonome sporesc siguranța. Puteți utiliza această tehnologie în vehicule și le permiteți să vadă, să simtă și să descopere împrejurimile lor.
- Procesarea limbajului natural: Acest sistem folosește text și vorbire generate de computer. Ei pot interacționa cu clienții pentru a îmbunătăți experiența clienților în timp real.
- Motor de recomandare: Acesta sugerează articolele relevante în funcție de nevoile clienților dvs. pe baza preferințelor și modelelor.
- Analytics: AIaaS este foarte util în analiză, deoarece vă poate ajuta să analizați volume uriașe de date, să găsiți modele, să faceți afirmații și să preziceți viitorul.
Furnizori de AI-as-a-Service
#1. Învățare automată Amazon Web Services (AWS).
Obțineți un set complet de servicii AL și ML cu Învățare automată AWS și inovează mai repede. Obțineți informații din datele pe care le aveți, reducând în același timp costurile. AWS ML vă ajută în călătoria dvs. de adoptare a ML cu resurse de implementare și infrastructură.
AWS ML vă permite să vă rezolvați problemele de afaceri, să construiți noi aplicații cu ajutorul IA generativă, să abordați problemele de afaceri, să îmbunătățiți experiența clienților, să accelerați inovarea, să optimizați procesele de afaceri și multe altele.
#2. Microsoft Azure Machine Learning
Experimentați servicii de inteligență artificială de nivel enterprise pentru ciclul de viață ML de la capăt la capăt cu Microsoft Azure Machine Learning. Vă ajută să construiți, să implementați și să gestionați modele critice de ML pentru afaceri la scară, cu încredere. Accelerează timpul de generare a valorii cu operațiuni ML, instrumente integrate și interoperabilitate open-source.
Această platformă de învățare AI este concepută special pentru aplicațiile AI responsabile în ML. Microsoft Azure ML vă ajută să implementați modele ML rapide, să le gestionați și să le partajați pentru MLOps și spațiu de lucru încrucișat. Are securitate, conformitate și guvernanță încorporate. Oferă, de asemenea, orchestrare a fluxului de lucru AI, performanță de clasă mondială, cadre și instrumente flexibile și platformă gestionată end-to-end.
#3. Platforma AI Google Cloud Platform (GCP).
Google Cloud Platform oferă produse, servicii și soluții inovatoare AI și ML, bazate pe tehnologia și cercetarea Google. Puteți crea aplicații AI generative în mod eficient, puteți genera perspective și puteți descoperi cadre și instrumente.
Cu platforma GCP AI, puteți crea aplicații AI în mod responsabil și rapid. În plus, obțineți informații din date cu întreaga sa suită de instrumente de analiză, management și ML a datelor. Vă permite să înțelegeți și să interpretați modelele dvs. ML.
#4. IBM Watson
Deblocați noi niveluri de succes și productivitate cu IBM Watson și introduceți automatizarea și inteligența artificială în fluxurile de lucru ale afacerii dvs. Este o platformă AI pregătită pentru întreprindere și de generația următoare, concepută pentru a spori eficiența AI în afacerea dvs.
Ofera:
- watsonx.ai: vă ajută să antrenați, să reglați, să validați și să implementați cu ușurință modelele ML.
- watsonx.data: vă ajută să scalați încărcăturile de lucru AI oriunde pentru toate datele.
- watsonx.governance: Acest lucru vă permite să accelerați fluxurile de lucru AI responsabile, explicabile și transparente.
Concluzie
AiaaS fiind o tehnologie în creștere rapidă, are numeroase beneficii pentru cei care adoptă timpurie. AIaaS vă optimizează procesele de afaceri și vă permite să dezvoltați și să implementați modele AI și ML cu ușurință, fără cunoștințe anterioare de codificare.
Deci, dacă doriți să creați și să implementați o soluție low-cost bazată pe cloud, puteți utiliza o soluție AIaaS bună ca cea de mai sus. Vă va ajuta să proiectați un model avansat de inteligență artificială pentru a efectua diverse sarcini și pentru a eficientiza procesul general cu eficiență și rentabilitate.
De asemenea, puteți citi Security as a Service (SECaaS).