Штучний інтелект як послуга (AIaaS) надає підприємствам ефективний спосіб використовувати штучний інтелект, його потужність, переваги, інструменти та технології для усунення складнощів і подолання витрат на розробку внутрішніх рішень.
Використовуючи інструменти та технології штучного інтелекту, ви можете покращити свої продукти та послуги, автоматизувати трудомісткі завдання та покращити обслуговування клієнтів.
Якщо ви хочете створити внутрішні рішення за допомогою традиційних систем, це може призвести до величезних початкових витрат, а процес також складний і тривалий. Ось чому багато компаній не віддають перевагу створенню власних програмних рішень.
Для цього AIaaS може стати вашим рятівником. Це допоможе вам подолати ці виклики та створити передові програми ШІ, від чат-ботів та інструментів моніторингу до складного аналітичного програмного забезпечення з економічною ефективністю та без необхідності програмування.
У цій статті я обговорю AIaaS, як він працює, його переваги та деяких найкращих постачальників AIaaS.
Ось і ми!
Що таке AIaaS?
Штучний інтелект як послуга (AIaaS) — це концепція «все як послуга» (XaaS), яка дозволяє стороннім компаніям і постачальникам хмарних технологій створювати рішення на основі штучного інтелекту та передавати їх компаніям.
Підприємства можуть використовувати ці рішення на основі AIaaS для впровадження методів штучного інтелекту та рішень для створення передових програм без ручного кодування та величезних інвестицій.
AIaaS працює як інші хмарні служби, надаючи продукти та послуги ШІ за моделлю «як послуга». Це може допомогти вам ефективно збирати та зберігати скільки завгодно даних. AIaaS легко впровадити, що дозволяє компаніям і окремим особам експериментувати з різними публічними хмарними платформами, алгоритмами машинного навчання та послугами.
За допомогою інтуїтивно зрозумілих інструментів і API з низьким кодом користувачі можуть використовувати потужність штучного інтелекту, не маючи знань про програмування.
AIaaS — чудове рішення для компаній, які бажають розробляти, тестувати та використовувати власні системи ШІ. Отже, без великих інвестицій у ресурси та таланти ви можете отримати цінну інформацію та можливості для масштабування та зростання.
Типи рішень AIaaS
Серед різних типів послуг AI, які ви можете вибрати:
Боти
Захоплюючий чат-бот може імітувати розмови з людьми за допомогою алгоритмів ШІ. Він працює на основі концепції ML і NLP, що допомагає зрозуміти запити користувачів і надавати для них відповідні рішення.
Для створення успішних чат-ботів розробники потребують величезних зусиль і вдосконаленого кодування.
Рішення AIaaS допомагають створювати потужні чат-боти для розумної взаємодії з клієнтами та забезпечують швидше й ефективніше вирішення проблем. Це також допомагає зменшити рівень відповіді та підвищити задоволеність клієнтів.
Інтерфейс прикладного програмування (API)
Рішення AIaaS пропонують чудові API. За визначенням, API схожі на міст або посередник, де дві програми можуть взаємодіяти одна з одною та обмінюватися даними.
Наприклад, веб-сайт бронювання готелів, такий як Airbnb, отримує дані з сайтів різних готелів і відображає найкращі пропозиції та ціни в одному зручному місці.
Сьогодні API використовуються в туристичних програмах NLP, комп’ютерному мовленні, комп’ютерному зорі, відображенні знань, перекладі, пошуку, виявленні емоцій тощо.
Отже, якщо ви хочете створювати API, ви можете використовувати рішення AIaaS без написання коду. Весь процес буде автоматизованим і простішим, тож ви зможете створювати заявки швидше.
Машинне навчання
Використовуючи моделі AI та ML, розробники можуть створювати корисне програмне забезпечення, знаходити шаблони в даних, оптимізувати процеси та робити прогнози.
AIaaS спрощує для компаній впровадження ML та AI. Ви можете створити попередньо навчені моделі для загального використання або навчені моделі відповідно до конкретного випадку використання. Усе це можливо без жодного досвіду ML, що є великою перевагою для багатьох компаній.
Маркування даних
Позначення даних означає анотування великого обсягу даних з метою їх ефективної організації. Він має кілька варіантів використання, наприклад класифікацію даних за розміром, забезпечення якості даних і навчання ШІ.
Позначення даних виконується за допомогою ML з людиною в циклі, щоб дозволити машинам і людям безперервно взаємодіяти один з одним. Таким чином ШІ може легко оцінювати дані та працювати краще в майбутньому.
Класифікація даних
Класифікація даних використовується, коли вам потрібно позначити тегами різні набори даних за деякими категоріями. Зазвичай це включає класифікацію даних на основі користувача, контексту та вмісту.
Ви можете легко виконати класифікацію даних за допомогою штучного інтелекту, якщо чітко визначено структуру та критерії класифікації даних. AIaaS може допомогти вам у цьому.
Як працює AIaaS?
На відміну від інших моделей «як послуги», таких як IaaS, PaaS або SaaS, AIaaS надає рішення на основі ШІ через стороннього постачальника.
Архітектура досить проста і включає передові апаратні засоби, програмне забезпечення та системи ШІ, створені для роботи з машинним навчанням, НЛП, комп’ютерним зором, робототехнікою тощо. Він також включає моделі ML, фреймворки, ботів тощо.
Крім того, AIaaS працює на платформах хмарних обчислень, які дозволяють підприємствам надавати кращі послуги своїм клієнтам. Це дозволяє окремим особам і компаніям легко отримувати доступ до функцій ШІ без обслуговування або розгортання дорогої інфраструктури.
Алгоритми штучного інтелекту здебільшого можуть бути двох типів:
- Алгоритми ML, які включають регресію та класифікацію
- Алгоритми глибокого навчання (DL), які використовують нейронні мережі
Коли алгоритми застосовуються до комп’ютерної системи певним чином, вона може діяти як людина, визначаючи об’єкти, ведучи розмови, реагуючи на блокпости, спілкуючись із людьми тощо.
Компанії використовують модель AIaaS, щоб отримати цінну інформацію на основі зібраних і проаналізованих даних. Таким чином, AIaaS допомагає підприємствам:
- Розумійте своїх цінних клієнтів
- Знайдіть ключові моменти в наданні послуг і виробництві
- Зрозумійте, чому деякі купують продукт/послугу, а інші – ні
Компоненти AIaaS
#1. Інфраструктура ШІ
Інфраструктура AI залежить від моделей AI та ML. Обчислення та дані є двома стовпами обох моделей.
- Обчислення AI: обчислення AI включає безсерверні обчислення, пакетну обробку та віртуальні машини (VM). Ці методи використовуються для автоматизації завдань ML і покращення паралельної обробки. Наприклад, програмне забезпечення XYZ має механізм обробки даних у реальному часі, який містить бібліотеку ML. Після навчання моделей ML їх можна використовувати в контейнерах і віртуальних машинах для виконання обчислень.
- Дані штучного інтелекту: коли ви поміщаєте великий набір даних у статистичні алгоритми, це називається функціональною моделлю ML. Загалом, ці моделі розроблені для розуміння закономірностей в існуючих даних. Сам обсяг цих даних визначає точний відсоток прогнозів. Наприклад, численні медичні звіти навчають мережі DL для подальшого використання для виявлення невідкладних медичних випадків, таких як пухлини чи рак.
ML покладається на вхідні дані, які можна зібрати з кількох джерел. Дані, що надходять із неструктурованих даних, реляційних баз даних, пулу необроблених даних, збережених анотацій тощо, є вхідними даними для моделей AI та ML.
Передові методи машинного навчання вимагають виконання складних обчислень, для яких потрібне поєднання центральних і графічних процесорів і нейронних мереж. І центральні, і графічні процесори забезпечують швидшу обробку, доповнюючи один одного.
Хмарні провайдери надають кластер комбінацій CPU-GPU із підтримкою віртуальних машин і контейнерів у налаштуваннях AIaaS. Користувачі можуть використовувати це розташування для навчання моделей.
#2. Послуги ШІ
Постачальники загальнодоступних хмар пропонують API, які доступні та не вимагають спеціальних моделей ML. Ці послуги витягують переваги з інфраструктури хмарних провайдерів.
- Спеціальні обчислення: незважаючи на те, що API служать основною метою в загальних випадках, хмарні провайдери переходять на спеціальні методи обчислень і дозволяють користувачам познайомитися з когнітивними обчисленнями за допомогою спеціальних наборів даних. Тут користувачі тренують когнітивні служби, використовуючи свої дані. Цей спеціальний підхід мінімізує навантаження на вибір правильних алгоритмів і навчання спеціальних моделей.
- Когнітивне обчислення: це обчислення включає аналіз тексту, аналіз мови, пошук і голосовий переклад. Ці служби використовуються як кінцеві точки REST та інтегровані з різними програмами за допомогою виклику API.
- Розмовний штучний інтелект: хмарні постачальники допомагають розробникам інтегрувати ботів на платформах, використовуючи сервіси ботів. За допомогою цієї послуги мобільні та веб-розробники можуть легко додавати цифрових помічників до своїх програм.
#3. Інструменти ШІ
Крім інфраструктури та API, постачальники хмарних технологій пропонують інструменти, які допомагають розробникам і дослідникам даних ефективно використовувати сховище, бази даних і віртуальні машини, оскільки вони синхронізовані з платформами обчислень і даних.
- Майстри: Науковці даних можуть використовувати майстри, щоб усунути або мінімізувати складність навчання.
- Інструменти підготовки даних: продуктивність інструментів ШІ сильно залежить від якості даних. А щоб мати якісні дані та моделі ML, вам потрібні інструменти підготовки даних від хмарних провайдерів для легкого перетворення, завантаження та вилучення даних. Потім вихідні дані пересилаються в конвеєр ML для оцінки та навчання.
- Фреймворки: Хмарні постачальники можуть запропонувати готові шаблони з декількома фреймворками, такими як Apache MXNet, Torch, TensorFlow тощо, оскільки налаштування та налаштування середовища обробки даних є складним.
Особливості AIaaS
- Попередньо навчені моделі: AIaaS включає широкий спектр попередньо навчених моделей, які навчені на широкому масиві наборів даних і оптимізовані для необхідних доменів або завдань.
- Розробка індивідуальної моделі: AIaaS пропонує варіанти розробки індивідуальної моделі, які спрощують розгортання та інтеграцію можливостей ШІ.
- Обробка та аналіз даних: за допомогою AIaaS ви можете зберігати та обробляти дані, які дозволяють вашому бізнесу обробляти та аналізувати великі набори даних.
- Розгортання та розміщення моделі: AIaaS допомагає вам легко розробляти та розгортати свою модель AI та ML без знань програмування.
- Інтеграція API: AIaaS можна легко інтегрувати з існуючими системами, робочими процесами та програмами. Постачальники послуг пропонують API та SDK для полегшення інтеграції з відомими фреймворками та мовами програмування.
- Послуги комп’ютерного бачення: AIaaS пропонує послуги комп’ютерного бачення, які допомагають ШІ аналізувати відео та зображення.
- Прогнозна аналітика: Прогнозна аналітика є важливою функцією для кожного бізнесу. AIaaS дозволяє моделям ШІ прогнозувати майбутні результати на основі великих наборів даних.
- Автоматизоване машинне навчання: AIaaS пропонує автоматизовані функції ML, щоб модель AI могла виконувати повторювані та трудомісткі завдання.
- Моніторинг і керування моделями: за допомогою AIaaS ви можете легко контролювати та ефективно керувати своїми моделями AI та ML. Це також дозволяє відстежувати продуктивність цих моделей.
AIaaS проти AIPaaS
AIaaS і AIPaaS — це хмарні рішення, які можна використовувати під час розробки та розгортання рішень на основі ШІ. Однак обидва різні за обсягом і функціональністю.
AI-as-a-Service (AIaaS) — це хмарне рішення, яке пропонує готові додатки та моделі AI, які можна легко інтегрувати в існуючі бізнес-додатки та процеси.
Він надає попередньо створені моделі для різних операцій, таких як розпізнавання зображень, прогнозний аналіз і обробка природної мови. Це можна отримати через API, щоб розробники могли легко інтегрувати їх у свої програми.
З іншого боку, AI Platform as a Service (AIPaaS) — це хмарне рішення, яке дозволяє науковцям і розробникам даних використовувати ресурси та інструменти для розробки, навчання, аналізу та розгортання моделей AI. Він включає набори для розробки програмного забезпечення, інфраструктури машинного навчання, API та інші інструменти розробки.
Переваги AIaaS
- Розширена інфраструктура: для успішного штучного інтелекту та машинного навчання потрібні графічні процесори та паралельні машини. Без AIaaS компанії, можливо, доведеться зробити великі початкові інвестиції. AIaaS допомагає компаніям використовувати потужність МЛ із меншими витратами та ризиками.
- Зручність використання: впровадити AIaaS легко; Ви можете створювати готові рішення, щоб скористатися потужністю ШІ, не маючи глибоких технічних навичок.
- Практично не потребує кодування: ви можете використовувати AIaaS, навіть якщо у вашій організації немає внутрішньої команди експертів із програмування. Все, що вам потрібно, це безкодова інфраструктура у вашій компанії, без необхідності кодування під час налаштування чи використання.
- Масштабованість: за допомогою AIaaS ви можете почати з простих проектів для розуміння та навчання, якщо це відповідає вашим індивідуальним потребам. Набувши досвіду роботи зі своїми власними даними, ви зможете збільшувати та зменшувати масштаб відповідно до вимог проекту.
- Економічно ефективний: впровадження AIaaS забезпечує економічну ефективність. Вам потрібно платити лише за ті функції, якими ви користуєтеся, без авансових чи прихованих інвестицій.
Випадки використання AIaaS
- Розпізнавання зображень: системи розпізнавання зображень виявляють зображення та визначають місця, об’єкти та людей, щоб зробити висновки. За допомогою AIaaS ви можете легко створювати програми розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту.
- Виявлення шахрайства: системи ШІ допомагають виявляти несанкціоновані дії та запобігати шахрайству.
- Автономні транспортні засоби: автономні транспортні засоби підвищують безпеку. Ви можете використовувати цю технологію в транспортних засобах і дозволити їм бачити, відчувати та з’ясувати оточення.
- Обробка природної мови: Ця система використовує створений комп’ютером текст і мову. Вони можуть взаємодіяти з клієнтами, щоб покращити клієнтський досвід у режимі реального часу.
- Механізм рекомендацій: пропонує відповідні елементи відповідно до потреб ваших клієнтів на основі вподобань і шаблонів.
- Аналітика: AIaaS дуже корисний в аналітиці, оскільки він може допомогти вам аналізувати величезні обсяги даних, знаходити шаблони, робити твердження та прогнозувати майбутнє.
Постачальники AI-as-a-Service Providers
#1. Машинне навчання Amazon Web Services (AWS).
Отримайте повний набір послуг AL і ML Машинне навчання AWS і впроваджуйте інновації швидше. Отримайте уявлення з наявних у вас даних, одночасно знижуючи витрати. AWS ML допоможе вам на шляху впровадження ML за допомогою ресурсів впровадження та інфраструктури.
AWS ML дозволяє вирішувати ваші бізнес-проблеми, створювати нові програми за допомогою генеративного штучного інтелекту, вирішувати бізнес-проблеми, покращувати взаємодію з клієнтами, прискорювати інновації, оптимізувати бізнес-процеси тощо.
#2. Машинне навчання Microsoft Azure
Спробуйте послуги ШІ корпоративного рівня для свого наскрізного життєвого циклу машинного навчання Машинне навчання Microsoft Azure. Це допоможе вам впевнено створювати, розгортати та керувати критично важливими бізнес-моделями машинного навчання в масштабі. Він прискорює окупність за допомогою операцій ML, інтегрованих інструментів і взаємодії з відкритим кодом.
Ця навчальна платформа штучного інтелекту розроблена спеціально для відповідальних програм штучного інтелекту в ML. Microsoft Azure ML допомагає розгортати швидкі моделі ML, керувати ними та ділитися ними для MLO і крос-робочих просторів. Він має вбудовані засоби безпеки, відповідності та керування. Він також пропонує оркестровку робочого процесу ШІ, продуктивність світового класу, гнучкі інфраструктури та інструменти, а також керовану наскрізну платформу.
#3. Платформа штучного інтелекту Google Cloud Platform (GCP).
Google Cloud Platform пропонує інноваційні продукти, послуги та рішення AI та ML на основі технологій і досліджень Google. Ви можете ефективно створювати генеративні програми штучного інтелекту, генерувати аналітику та відкривати фреймворки та інструменти.
Завдяки платформі GCP AI ви можете створювати програми AI відповідально та швидко. Крім того, отримуйте розуміння даних за допомогою повного набору інструментів для аналізу даних, керування та ML. Це дозволяє вам зрозуміти та інтерпретувати ваші моделі ML.
#4. IBM Watson
Відкрийте нові рівні успіху та продуктивності з IBM Watson і впровадьте автоматизацію та штучний інтелект у робочі процеси вашого бізнесу. Це корпоративна платформа штучного інтелекту нового покоління, розроблена для підвищення ефективності штучного інтелекту у вашому бізнесі.
Він пропонує:
- watsonx.ai: це допомагає вам з легкістю навчати, налаштовувати, перевіряти та розгортати моделі ML.
- watsonx.data: це допомагає масштабувати робочі навантаження AI будь-де для всіх даних.
- watsonx.governance: це дозволяє вам прискорити відповідальні, зрозумілі та прозорі робочі процеси ШІ.
Висновок
AIaaS, будучи технологією, що швидко розвивається, має численні переваги для перших користувачів. AIaaS оптимізує ваші бізнес-процеси та дозволяє з легкістю розробляти та розгортати моделі AI та ML без будь-яких попередніх знань програмування.
Отже, якщо ви хочете створити та розгорнути недороге хмарне рішення, ви можете використати хороше рішення AIaaS, як наведене вище. Це допоможе вам розробити передову модель штучного інтелекту для виконання різноманітних завдань і оптимізувати загальний процес з ефективністю та економічною ефективністю.
Ви також можете прочитати Безпека як послуга (SECaaS).