Che cos'è il Machine Learning as a Service (MLaaS)?

Il machine learning sta travolgendo quasi ogni settore.

Se un processo può essere eseguito digitalmente, il machine learning (ML) diventerà eventualmente parte di esso. Come ramo dell'intelligenza artificiale, utilizza algoritmi per analizzare enormi quantità di dati per derivare informazioni rilevanti e migliorare automaticamente dall'esperienza.

Sanità, manifattura, finanza ed e-commerce sono alcuni dei molti settori che utilizzano ampiamente strumenti ML. Il ML può automatizzare compiti monotoni e trovare modi nuovi ed efficienti per eseguire processi aziendali.

Data la domanda di machine learning, un nuovo tipo di servizio chiamato machine learning as a service è emerso negli ultimi anni. È una piattaforma AI full-stack che aiuta ad automatizzare diversi processi aziendali.

Amazon Sagemaker (parte dei servizi di machine learning di Amazon), Microsoft Azure Machine Learning Studio e IBM Watson Machine Learning sono alcuni esempi di MLaaS.

Pensa a software as a service (SaaS) o platform as a service (PaaS), ma strumenti di machine learning invece di software o piattaforma. Con MLaaS, non devi preoccuparti di raccogliere le risorse computazionali necessarie poiché il calcolo effettivo verrà eseguito nei data center del fornitore di servizi.

I fornitori di MLaaS ti permettono di godere dei benefici del machine learning senza preoccuparti dei rischi associati alla progettazione di modelli ML. Ti permettono anche di utilizzare i servizi di machine learning senza avere un team interno di data scientist e sviluppatori ML.

Nella maggior parte dei casi, MLaaS segue un modello pay-per-use, che è come noleggiare un'auto e pagare solo per il numero di miglia percorse.

Come funziona MLaaS

Il machine learning as a service è costruito su infrastruttura cloud e assomiglia a molte delle caratteristiche di una soluzione SaaS. Invece di offrire un buffet di strumenti, un fornitore di MLaaS può offrire solo un singolo servizio, ad esempio, un modello di machine learning perfettamente messo a punto.

Con MLaaS, tutti gli aspetti del processo di machine learning sono gestiti da un unico fornitore, garantendo la massima efficienza. Le caratteristiche delle piattaforme MLaaS variano a seconda del fornitore scelto. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, otterrai un ambiente cloud su cui puoi preparare dati, addestrare, testare, distribuire e monitorare modelli di machine learning.

Per comprendere meglio come funziona MLaaS, consideriamo un semplice esempio di una caffetteria.

Il proprietario della caffetteria aspira ad aumentare i ricavi utilizzando il potere del machine learning. Tuttavia, è improbabile che l'attività della caffetteria abbia il talento interno necessario per distribuire modelli di machine learning. Pertanto è meglio affidarsi a un fornitore terzo che offre il machine learning come servizio.

Il fornitore di MLaaS può installare diversi dispositivi IoT per raccogliere dati sulle tendenze del flusso di persone e raccogliere anche dati dalla macchina POS. Facendo ciò, il fornitore di servizi può comprendere meglio gli orari di punta, i gusti che i clienti preferiscono di più e gli articoli acquistati frequentemente insieme.

Il fornitore di MLaaS impiegherà data scientist e ingegneri per lavorare sui dati raccolti. Possono anche offrire applicazioni web con un'interfaccia drag and drop che il proprietario dell'attività può utilizzare senza bisogno di competenze in machine learning.

Il fornitore di MLaaS aiuta a trasformare i dati raccolti in informazioni utili, aiutando il proprietario dell'attività a prendere decisioni precise sulle strategie di marketing e vendita. I dati raccolti possono anche aiutare a prevedere quali combinazioni i clienti sono più propensi ad acquistare.

MLaaS può anche consentire alle aziende di eseguire analisi del sentiment e comprendere come i clienti le percepiscono analizzando menzioni sui social, post e recensioni. In breve, le aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni, possono applicare il machine learning con l'aiuto di MLaaS.

Tipi di MLaaS

Le soluzioni MLaaS possono essere differenziate in base al tipo di servizi che offrono. In sostanza, queste soluzioni analizzano grandi volumi di dati per scoprire modelli nascosti. La differenza nel tipo di dati di input, negli algoritmi utilizzati e nel modo in cui viene utilizzato l'output dà origine a diversi tipi di MLaaS.

Etichettatura dei dati

Etichettatura dei dati, nota anche come annotazione dei dati o tagging dei dati, è il processo di etichettatura dei dati non etichettati. I dati etichettati vengono utilizzati per addestrare algoritmi di machine learning supervisionato. Il software di etichettatura dei dati differisce in base al tipo di dati che supportano.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale e dell'informatica che offre ai computer la capacità di comprendere il linguaggio scritto e parlato. L'NLP ha fatto progressi significativi negli ultimi anni grazie ai rapidi progressi nel deep learning, più specificamente nelle reti neurali profonde.

L'analisi del sentiment o opinion mining è un'applicazione popolare dell'NLP che aiuta a determinare il sentiment sociale di prodotti, servizi o marchi analizzando feedback dei clienti, recensioni e post sui social media.

Il text mining è un'altra applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale che consente agli utenti di ottenere informazioni preziose da testo strutturato e non strutturato. Il software di analisi del testo può consumare dati da più fonti, inclusi email, sondaggi e recensioni dei clienti, e offrire visualizzazioni e approfondimenti azionabili.

Riconoscimento delle immagini

Il riconoscimento delle immagini, un compito di visione artificiale, tenta di comprendere il contenuto di immagini e video. Il software di riconoscimento delle immagini prende un'immagine come input e, con l'aiuto di algoritmi di visione artificiale, posiziona un riquadro di delimitazione o un'etichetta sull'immagine.

Con l'avvento dei dispositivi IoT, raccogliere dati di immagini è senza sforzo, rendendo più facile addestrare gli algoritmi. Il riconoscimento degli oggetti, il ripristino delle immagini e il riconoscimento facciale sono tutti resi possibili dal software di riconoscimento delle immagini.

Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale converte il linguaggio parlato in testo. Il software di riconoscimento vocale aiuta a convertire file audio e video in testo e a elaborare richieste telefoniche nel servizio clienti. Assistenti virtuali come Siri e Google Assistant utilizzano il riconoscimento vocale per decodificare il tuo discorso in una forma comprensibile dalla macchina.

Applicazioni di MLaaS

Come menzionato sopra, le aziende in quasi ogni settore possono beneficiare dei servizi di machine learning. Anche una caffetteria può fare affidamento sul potere del machine learning e della data science per scoprire tendenze del flusso di persone o determinare quale nuovo gusto di caffè venderebbe di più.

Vantaggi dell'utilizzo di ML come servizio

MLaaS incoraggia le piccole e medie imprese (PMI) a utilizzare il machine learning e raccogliere approfondimenti azionabili dai loro dati. Le piattaforme MLaaS eliminano la necessità di avere un'infrastruttura specializzata e costosa e rendono la tecnologia di machine learning più accessibile, scalabile e conveniente.

Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi notevoli dell'utilizzo di ML come servizio.

Ospitato dal fornitore

Le PMI non devono preoccuparsi delle loro capacità interne poiché il software di machine learning è ospitato dal fornitore, proprio come i fornitori di cloud. Con MLaaS, le aziende possono iniziare con il machine learning senza passare attraverso il processo di installazione del software o impostare i propri server.

Più specificamente, i servizi ML semplificano i processi associati al ciclo di vita del machine learning, inclusi la pulizia e la preparazione dei dati, la trasformazione dei dati, l'addestramento e la messa a punto dei modelli e il controllo delle versioni dei modelli.

Gestione dei dati

Le piattaforme MLaaS possono aiutarti con la gestione dei dati. Poiché i fornitori di MLaaS sono essenzialmente fornitori di cloud, offrono anche archiviazione cloud e modi adeguati per gestire i dati per i progetti di machine learning. Questo rende più facile per i data scientist accedere e elaborare i dati poiché molti di loro potrebbero non avere competenze ingegneristiche.

Conveniente

Un altro vantaggio dell'utilizzo dei servizi MLaaS è l'efficienza dei costi. Impostare una workstation ML è costoso. Richiedi hardware di fascia alta come unità di elaborazione grafica (GPU) di alto livello, che sono costose e consumano grandi quantità di elettricità. Con MLaaS, paghi per l'hardware solo quando lo usi.

Esegui esperimenti senza codifica

I fornitori di MLaaS offrono anche strumenti per la visualizzazione dei dati e l'analisi predittiva e API per l'intelligenza aziendale e l'analisi del sentiment. Interessante, alcuni fornitori di MLaaS offrono interfacce con funzionalità di trascinamento e rilascio, rendendo più facile eseguire esperimenti di machine learning senza codifica.

Quando utilizzare MLaaS

Supponiamo che tu sia già familiare con i servizi di un fornitore di MLaaS, ad esempio Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Machine Learning Engine. In tal caso, sarà più facile integrare i loro servizi con il tuo sistema esistente.

Se la tua azienda gestisce un'architettura basata su microservizi, allora MLaaS può aiutare con la gestione adeguata di quei servizi. Supponiamo che tu voglia utilizzare il machine learning come parte di un'applicazione che stai sviluppando. In questo caso, MLaaS sarà una buona scelta poiché puoi integrarlo, nella maggior parte dei casi, utilizzando API.

MLaaS sarà anche vantaggioso se hai un team interno relativamente piccolo con meno competenze ML. Questo servizio può aumentare i loro sforzi e aiutare a impiegare il machine learning, anche se non hanno l'hardware necessario. Per scegliere il giusto fornitore di MLaaS, considera fattori tra cui, il tempo disponibile, il budget e le capacità tecniche del tuo team.

Quando non utilizzare MLaaS

Se la quantità di addestramento richiesta è significativamente alta, costruire un'infrastruttura interna potrebbe essere un'opzione più economica. Allo stesso modo, se la quantità di dati di addestramento coinvolti è gigantesca, il processo di sviluppo con soluzioni MLaaS potrebbe essere più lento poiché i dati sono archiviati e accessibili dal cloud.

Se gestisci dati altamente sensibili, potresti dover scrutinare pesantemente il tuo fornitore di MLaaS. Ovviamente, le piattaforme cloud hanno notevoli caratteristiche di sicurezza end-to-end. Ma ogni volta che i dati si spostano da un luogo all'altro, c'è sempre un fattore di rischio coinvolto.

Inoltre, se desideri eseguire diverse personalizzazioni su algoritmi ML complessi, sarebbe meglio optare per un'infrastruttura on-premise.

I migliori software di machine learning

Il software di machine learning ti consente di fare previsioni e decisioni basate sui dati. Possono fornire funzionalità di automazione e AI alle tue applicazioni e aiutare a risolvere problemi di classificazione e regressione.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria del machine learning, un prodotto deve:

• Ingerire input di dati da diverse fonti di dati
• Risolvere problemi basati sui dati appresi
• Offrire un algoritmo o un prodotto che apprende e migliora utilizzando i dati
• Essere la fonte di capacità di apprendimento intelligente per le applicazioni

*Di seguito sono riportati i cinque principali software di machine learning dal Grid® Report di G2 dell'autunno 2024. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Vertex AI

Vertex AI è una piattaforma Google Cloud per costruire, distribuire e gestire modelli ML. Offre strumenti per la preparazione dei dati, l'addestramento, la distribuzione e il monitoraggio. Le caratteristiche principali includono flussi di lavoro integrati, AutoML, addestramento personalizzato, monitoraggio dei modelli e integrazione MLOps.

Cosa piace di più agli utenti:

"Vertex AI rende facile preparare i dati, addestrare i modelli e distribuirli. Gli strumenti e i servizi funzionano bene insieme, il che risparmia tempo e sforzi. AutoML è particolarmente utile per costruire modelli rapidamente senza bisogno di una conoscenza approfondita del machine learning."

- Recensione di Vertex AI, Swati M.

Cosa non piace agli utenti:

"La curva di apprendimento ripida può essere un po' opprimente per i nuovi utenti. L'interfaccia utente sembra complicata e non così intuitiva come alcune piattaforme concorrenti, specialmente per coloro che non hanno esperienza precedente in AI o data science."

- Recensione di Vertex AI, Hariharan G.

2. Amazon Forecast

Amazon Forecast, un servizio di machine learning gestito su AWS, ti consente di generare previsioni accurate facilmente. Automatizza le complessità del machine learning, rendendolo accessibile a tutti. Utilizzando questo processo di previsione semplificato, puoi migliorare la tua pianificazione e il processo decisionale, e alla fine ottenere risultati aziendali migliori.

Cosa piace di più agli utenti:

"Con Amazon Forecast, gli utenti possono beneficiare di un servizio completamente gestito che utilizza algoritmi statistici e di machine learning per fornire un'eccezionale accuratezza nelle previsioni delle serie temporali."

- Recensione di Amazon Forecast, Amy R.

Cosa non piace agli utenti:

"Le dimensioni e le richieste di questo programma stanno diventando sempre più grandi e fastidiose. Il software occupa molto spazio sul mio sistema e rende complicata la comunicazione con altri programmi. Potrebbe influire sulla velocità con cui vengono eseguiti altri programmi di pari importanza nel mio sistema."

- Recensione di Amazon Forecast, Choy N.

3. Google Cloud TPU

Google Cloud TPU aiuta le aziende a eseguire modelli di machine learning utilizzando i servizi di cloud computing di Google. La sua rete personalizzata offre 100 petaflops di prestazioni, che è sufficiente potenza computazionale per trasformare un'azienda o fare la prossima scoperta nella ricerca sul deep learning.

Cosa piace di più agli utenti:

"Amo il fatto che siamo stati in grado di costruire un servizio AI all'avanguardia orientato alla sicurezza della rete grazie all'esecuzione ottimale dei modelli di machine learning all'avanguardia. La potenza di Google Cloud TPU è senza pari: fino a 11,5 petaflops e 4 TB HBM. Soprattutto, l'interfaccia di Google Cloud Platform è semplice e facile da usare."

- Recensione di Google Cloud TPU, Isabelle F.

Cosa non piace agli utenti:

"Il prezzo è troppo alto e alcuni codici di TensorFlow devono essere adattati per eseguirli su un sistema TPU. A volte è difficile tracciare gli errori a causa di una configurazione nascosta."

- Recensione di Google Cloud TPU, Obaib E.

4. Jarvis

Jarvis è una piattaforma AI che aiuta a creare, lanciare e scalare applicazioni AI conversazionali. Offre moduli specializzati per il riconoscimento e la sintesi vocale, la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e l'integrazione della visione artificiale.

Cosa piace di più agli utenti:

"Lavoravo con Chatgpt, Grammarly, Google Translate e il browser di ricerca separatamente. Ma quando ho saputo di Jarvis, ho ottenuto tutto questo nello stesso posto. Supporto GPT, supporto traduttore, supporto copywriting, supporto browser-- tutto in un unico posto! È semplice, efficace e fa risparmiare tempo."

- Recensione di Jarvis, Athira N.

Cosa non piace agli utenti:

"L'aspetto meno utile di Jarvis è stata la difficoltà nel personalizzare i comandi specificamente per il nostro caso d'uso."

- Recensione di Jarvis, Davina P.

5. Aerosolve

AeroSolve è uno strumento di machine learning gratuito costruito da Airbnb per aiutare le aziende nel settore dei viaggi e dell'ospitalità a risolvere problemi complessi come la determinazione dei prezzi e le previsioni. Offre funzionalità avanzate per dati basati sulla posizione, calcoli precisi e combinazione di diversi punti dati. Puoi anche aggiungere la tua conoscenza ai modelli.

Cosa piace di più agli utenti:

"Ha capacità avanzate ed è molto facile da usare. L'implementazione e l'integrazione sono anche abbastanza fluide. Il supporto clienti è decente."

- Recensione di Aerosolve, Rahul S.

Cosa non piace agli utenti:

"Rispetto ad alcune altre librerie e piattaforme di machine learning popolari, la comunità di utenti di Aerosolve potrebbe essere piccola."

- Recensione di Aerosolve, LV R.

Il machine learning è la strada da seguire

Creare un modello di machine learning richiede il giusto talento e risorse e un ampio tempo. Tali richieste possono essere irrealistiche per le PMI, e quindi, il machine learning come servizio può aiutare a soddisfare questi requisiti per realizzare i loro obiettivi. In breve, ML come servizio ti consente di passare senza sforzo da zero a eroe nel machine learning.

L'AI deve ancora raggiungere la sua rappresentazione nella fantascienza. Tuttavia, c'è ancora molto che può essere fatto con essa. Leggi di più su l'AI ristretta qui.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2023. È stato aggiornato con nuove informazioni.