¿Qué es el Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS)?

El aprendizaje automático está revolucionando casi todas las industrias.

Si un proceso puede ejecutarse digitalmente, el aprendizaje automático (ML) eventualmente se convertirá en parte de él. Como una rama de la inteligencia artificial, utiliza algoritmos para analizar grandes cantidades de datos para derivar información relevante y mejorar automáticamente a partir de la experiencia.

La atención médica, la manufactura, las finanzas y el comercio electrónico son algunas de las muchas industrias que utilizan extensamente herramientas de ML. El ML puede automatizar tareas monótonas y encontrar formas nuevas y eficientes de ejecutar procesos empresariales.

Dada la demanda de aprendizaje automático, un nuevo tipo de servicio llamado aprendizaje automático como servicio ha surgido en los últimos años. Es una plataforma de IA de pila completa que ayuda a automatizar varios procesos empresariales.

Amazon Sagemaker (parte de los servicios de aprendizaje automático de Amazon), Microsoft Azure Machine Learning Studio e IBM Watson Machine Learning son algunos ejemplos de MLaaS.

Piense en software como servicio (SaaS) o plataforma como servicio (PaaS), pero con herramientas de aprendizaje automático en lugar de software o plataforma. Con MLaaS, no tiene que preocuparse por reunir los recursos computacionales necesarios, ya que el cálculo real se realizará en los centros de datos del proveedor de servicios.

Los proveedores de MLaaS le permiten disfrutar de los beneficios del aprendizaje automático sin preocuparse por los riesgos asociados con el diseño de modelos de ML. También le permiten utilizar servicios de aprendizaje automático sin tener un equipo interno de científicos de datos y desarrolladores de ML.

En la mayoría de los casos, MLaaS sigue un modelo de pago por uso, que es como alquilar un coche y pagar solo por el número de millas que conduce.

Cómo funciona MLaaS

El aprendizaje automático como servicio se basa en infraestructura en la nube y se asemeja a muchas de las características de una solución SaaS. En lugar de ofrecer un buffet de herramientas, un proveedor de MLaaS puede ofrecer solo un servicio, por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático perfectamente ajustado.

Con MLaaS, todos los aspectos del proceso de aprendizaje automático son manejados por un solo proveedor, asegurando la máxima eficiencia. Las características de las plataformas MLaaS variarán dependiendo del proveedor que elija. Aun así, en la mayoría de los casos, obtendrá un entorno en la nube en el que puede preparar datos, entrenar, probar, desplegar y monitorear modelos de aprendizaje automático.

Para entender mejor cómo funciona MLaaS, consideremos un ejemplo simple de una cafetería.

El dueño de la cafetería aspira a aumentar los ingresos utilizando el poder del aprendizaje automático. Sin embargo, es improbable que el negocio de la cafetería tenga el talento interno necesario para desplegar modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, es mejor confiar en un proveedor externo que ofrezca aprendizaje automático como servicio.

El proveedor de MLaaS puede instalar varios dispositivos IoT para recopilar datos sobre las tendencias de afluencia y también recopilar datos de la máquina POS. Hacerlo permite al proveedor de servicios comprender mejor los horarios pico, los sabores que más gustan a los clientes y los artículos que se compran con frecuencia juntos.

El proveedor de MLaaS empleará científicos de datos e ingenieros para trabajar en los datos recopilados. También pueden ofrecer aplicaciones basadas en la web con una interfaz de arrastrar y soltar que el propietario del negocio puede usar sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático.

El proveedor de MLaaS ayuda a transformar los datos recopilados en información útil, ayudando al propietario del negocio a tomar decisiones precisas sobre estrategias de marketing y ventas. Los datos recopilados también pueden ayudar a predecir qué combinaciones es más probable que compren los clientes.

MLaaS también puede permitir a las empresas realizar análisis de sentimientos y comprender cómo los perciben los clientes analizando menciones sociales, publicaciones y reseñas. En resumen, las empresas, independientemente de su tamaño, pueden aplicar el aprendizaje automático con la ayuda de MLaaS.

Tipos de MLaaS

Las soluciones de MLaaS pueden diferenciarse según el tipo de servicios que ofrecen. En esencia, estas soluciones analizan grandes volúmenes de datos para descubrir patrones ocultos. La diferencia en el tipo de datos de entrada, los algoritmos utilizados y cómo se utiliza la salida da lugar a diferentes tipos de MLaaS.

Etiquetado de datos

Etiquetado de datos, también conocido como anotación de datos o etiquetado de datos, es el proceso de etiquetar datos no etiquetados. Los datos etiquetados se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático supervisado. El software de etiquetado de datos difiere según el tipo de datos que soportan.

Procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial y la informática que ofrece a las computadoras la capacidad de entender el lenguaje escrito y hablado. El NLP ha avanzado significativamente en los últimos años debido a los rápidos avances en aprendizaje profundo, más específicamente en redes neuronales profundas.

El análisis de sentimientos o minería de opiniones es una aplicación popular del NLP que ayuda a determinar el sentimiento social de productos, servicios o marcas analizando comentarios de clientes, reseñas y publicaciones en redes sociales.

La minería de texto es otra aplicación del procesamiento de lenguaje natural que permite a los usuarios obtener información valiosa de texto estructurado y no estructurado. El software de análisis de texto puede consumir datos de múltiples fuentes, incluidos correos electrónicos, encuestas y reseñas de clientes, y ofrecer visualizaciones e información procesable.

Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes, una tarea de visión por computadora, intenta comprender el contenido de imágenes y videos. El software de reconocimiento de imágenes toma una imagen como entrada y, con la ayuda de algoritmos de visión por computadora, coloca un cuadro delimitador o etiqueta en la imagen.

Con la llegada de los dispositivos IoT, la recopilación de datos de imágenes es sencilla, lo que facilita el entrenamiento de algoritmos. El reconocimiento de objetos, la restauración de imágenes y el reconocimiento facial son posibles gracias al software de reconocimiento de imágenes.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz convierte el lenguaje hablado en texto. El software de reconocimiento de voz ayuda a convertir archivos de audio y video en texto y a procesar solicitudes telefónicas en el servicio al cliente. Asistentes virtuales como Siri y Google Assistant utilizan el reconocimiento de voz para decodificar su discurso en una forma comprensible por la máquina.

Aplicaciones de MLaaS

Como se mencionó anteriormente, las empresas en casi todas las industrias pueden beneficiarse de los servicios de aprendizaje automático. Incluso una cafetería puede confiar en el poder del aprendizaje automático y la ciencia de datos para descubrir tendencias de afluencia o determinar qué nuevo sabor de café se vendería más.

Beneficios de usar ML como servicio

MLaaS alienta a las pequeñas y medianas empresas (PYMES) a utilizar el aprendizaje automático y obtener información procesable de sus datos. Las plataformas MLaaS eliminan la necesidad de tener una infraestructura especializada y costosa y hacen que la implementación de la tecnología de aprendizaje automático sea más accesible, escalable y asequible.

Los siguientes son algunos de los beneficios notables de usar ML como servicio.

Alojado por el proveedor

Las PYMES no tienen que preocuparse por sus capacidades internas ya que el software de aprendizaje automático es alojado por el proveedor, al igual que los proveedores de nube. Con MLaaS, las empresas pueden comenzar con el aprendizaje automático sin pasar por el proceso de instalación de software o configurar sus propios servidores.

Más específicamente, los servicios de ML simplifican los procesos asociados con el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la limpieza y preparación de datos, la transformación de datos, el entrenamiento y ajuste de modelos, y el control de versiones de modelos.

Gestión de datos

Las plataformas MLaaS pueden ayudarle con la gestión de datos. Dado que los proveedores de MLaaS son esencialmente proveedores de nube, también ofrecen almacenamiento en la nube y formas adecuadas de gestionar datos para proyectos de aprendizaje automático. Esto facilita a los científicos de datos acceder y procesar datos, ya que muchos de ellos pueden no tener experiencia en ingeniería.

Rentable

Otra ventaja de usar servicios de MLaaS es la eficiencia de costos. Configurar una estación de trabajo de ML es costoso. Se requiere hardware de primera categoría como unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de alta gama, que son costosas y consumen grandes cantidades de electricidad. Con MLaaS, paga por el hardware solo cuando lo usa.

Realizar experimentos sin codificación

Los proveedores de MLaaS también ofrecen herramientas para visualización de datos y análisis predictivo y APIs para inteligencia empresarial y análisis de sentimientos. Curiosamente, algunos proveedores de MLaaS ofrecen interfaces con funcionalidad de arrastrar y soltar, lo que facilita realizar experimentos de aprendizaje automático sin codificación.

Cuándo usar MLaaS

Suponga que ya está familiarizado con los servicios de un proveedor de MLaaS, por ejemplo, Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Machine Learning Engine. En ese caso, será más fácil integrar sus servicios con su sistema existente.

Si su empresa opera una arquitectura basada en microservicios, entonces MLaaS puede ayudar con la gestión adecuada de esos servicios. Suponga que desea utilizar el aprendizaje automático como parte de una aplicación que está desarrollando. En este caso, MLaaS será una buena opción ya que puede integrarlo, en la mayoría de los casos, utilizando APIs.

MLaaS también será beneficioso si tiene un equipo interno relativamente pequeño con menos experiencia en ML. Este servicio puede aumentar sus esfuerzos y ayudar a emplear el aprendizaje automático, incluso si no tienen el hardware necesario. Para elegir el proveedor de MLaaS adecuado, considere factores como el tiempo disponible, el presupuesto y las capacidades técnicas de su equipo.

Cuándo no usar MLaaS

Si la cantidad de entrenamiento requerida es significativamente alta, construir una infraestructura interna puede ser una opción más económica. Del mismo modo, si la cantidad de datos de entrenamiento involucrada es gigantesca, el proceso de desarrollo con soluciones MLaaS podría ser más lento ya que los datos se almacenan y acceden desde la nube.

Si maneja datos altamente sensibles, es posible que deba examinar minuciosamente a su proveedor de MLaaS. Por supuesto, las plataformas en la nube tienen características de seguridad de extremo a extremo notables. Pero cada vez que los datos se mueven de un lugar a otro, siempre hay un factor de riesgo involucrado.

Además, si desea realizar varias personalizaciones en algoritmos de ML complejos, sería mejor optar por una infraestructura local.

El mejor software de aprendizaje automático

El software de aprendizaje automático le permite hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos. Pueden proporcionar características de automatización e IA a sus aplicaciones y ayudar a resolver problemas de clasificación y regresión.

Para calificar para la inclusión en la categoría de aprendizaje automático, un producto debe:

• Ingerir entradas de datos de diferentes fuentes de datos
• Resolver problemas basados en datos aprendidos
• Ofrecer un algoritmo o producto que aprenda y mejore utilizando datos
• Ser la fuente de capacidades de aprendizaje inteligente para aplicaciones

*A continuación se presentan los cinco principales software de aprendizaje automático del Informe Grid® de Otoño 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Vertex AI

Vertex AI es una plataforma de Google Cloud para construir, desplegar y gestionar modelos de ML. Ofrece herramientas para la preparación de datos, entrenamiento, despliegue y monitoreo. Las características clave incluyen flujos de trabajo integrados, AutoML, entrenamiento personalizado, monitoreo de modelos e integración de MLOps.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Vertex AI facilita la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y su despliegue. Las herramientas y servicios funcionan bien juntos, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. AutoML es especialmente útil para construir modelos rápidamente sin necesidad de un conocimiento profundo del aprendizaje automático."

- Reseña de Vertex AI, Swati M.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"La curva de aprendizaje pronunciada puede ser un poco abrumadora para los nuevos usuarios. La interfaz de usuario se siente complicada y no tan intuitiva como algunas plataformas competidoras, especialmente para aquellos sin experiencia previa en IA o ciencia de datos."

- Reseña de Vertex AI, Hariharan G.

2. Amazon Forecast

Amazon Forecast, un servicio de aprendizaje automático gestionado en AWS, le permite generar pronósticos precisos fácilmente. Automatiza las complejidades del aprendizaje automático, haciéndolo accesible para todos. Usando este proceso de pronóstico simplificado, puede mejorar su planificación y toma de decisiones, y en última instancia, impulsar mejores resultados empresariales.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Con Amazon Forecast, los usuarios pueden beneficiarse de un servicio completamente gestionado que utiliza algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para proporcionar una precisión excepcional en el pronóstico de series temporales."

- Reseña de Amazon Forecast, Amy R.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"El tamaño y las demandas de este programa están aumentando y volviéndose más molestos. El software ocupa mucho espacio en mi sistema y complica la comunicación con otros programas. Posiblemente afecta la velocidad con la que se ejecutan otros programas de igual importancia en mi sistema."

- Reseña de Amazon Forecast, Choy N.

3. Google Cloud TPU

Google Cloud TPU ayuda a las empresas a ejecutar modelos de aprendizaje automático utilizando los servicios de computación en la nube de Google. Su red personalizada ofrece 100 petaflops de rendimiento, que es suficiente poder computacional para transformar un negocio o lograr el próximo avance en investigación de aprendizaje profundo.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Me encanta el hecho de que pudimos construir un servicio de IA de última generación orientado a la seguridad de la red gracias al funcionamiento óptimo de los modelos de aprendizaje automático de vanguardia. El poder de Google Cloud TPU no tiene comparación: hasta 11.5 petaflops y 4 TB HBM. Lo mejor de todo, la interfaz de Google Cloud Platform es sencilla y fácil de usar."

- Reseña de Google Cloud TPU, Isabelle F.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"El precio es demasiado alto, y algunos códigos de TensorFlow necesitan ser adaptados para ejecutarse en un sistema TPU. A veces es difícil rastrear errores debido a una configuración oculta."

- Reseña de Google Cloud TPU, Obaib E.

4. Jarvis

Jarvis es una plataforma de IA que ayuda a crear, lanzar y escalar aplicaciones de IA conversacional. Ofrece módulos especializados para reconocimiento y síntesis de voz, comprensión del lenguaje natural (NLU) e integración de visión por computadora.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Solía trabajar con Chatgpt, Grammarly, Google Translate y el navegador de búsqueda por separado. Pero cuando supe de Jarvis, obtuve todo esto en el mismo lugar. Soporte GPT, soporte de traductor, soporte de redacción, soporte de navegador, ¡todo en un solo lugar! Es simple, efectivo y ahorra tiempo."

- Reseña de Jarvis, Athira N.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"El aspecto menos útil de Jarvis ha sido la dificultad para personalizar los comandos específicamente para nuestro caso de uso."

- Reseña de Jarvis, Davina P.

5. Aerosolve

AeroSolve es una herramienta de aprendizaje automático gratuita creada por Airbnb para ayudar a las empresas en viajes y hospitalidad a resolver problemas complejos como precios y pronósticos. Ofrece características avanzadas para datos basados en ubicación, cálculos precisos y combinación de diferentes puntos de datos. También puede agregar su propio conocimiento a los modelos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Tiene capacidades avanzadas y es muy fácil de usar. La implementación y la integración también son bastante fluidas. El soporte al cliente es decente."

- Reseña de Aerosolve, Rahul S.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"En comparación con algunas otras bibliotecas y plataformas de aprendizaje automático populares, la comunidad de usuarios de Aerosolve puede ser pequeña."

- Reseña de Aerosolve, LV R.

El aprendizaje automático es el camino a seguir

Crear un modelo de aprendizaje automático requiere el talento y los recursos adecuados y tiempo suficiente. Tales demandas pueden ser poco realistas para las PYMES, y por lo tanto, el aprendizaje automático como servicio puede ayudar a cumplir con estos requisitos para hacer realidad sus objetivos. En resumen, ML como servicio le permite pasar sin esfuerzo de cero a héroe en aprendizaje automático.

La IA aún no ha alcanzado su representación en la ciencia ficción. Sin embargo, todavía hay mucho que se puede hacer con ella. Lea más sobre IA estrecha aquí.

Este artículo fue publicado originalmente en 2023. Ha sido actualizado con nueva información.