O que é Machine Learning como Serviço (MLaaS)?

O aprendizado de máquina está revolucionando quase todas as indústrias.

Se um processo pode ser executado digitalmente, o aprendizado de máquina (ML) eventualmente se tornará parte dele. Como um ramo da inteligência artificial, ele usa algoritmos para analisar grandes quantidades de dados a fim de derivar informações relevantes e melhorar automaticamente a partir da experiência.

Saúde, manufatura, finanças e comércio eletrônico são algumas das muitas indústrias que usam extensivamente ferramentas de ML. O ML pode automatizar tarefas monótonas e encontrar maneiras novas e eficientes de executar processos de negócios.

Dada a demanda por aprendizado de máquina, um novo tipo de serviço chamado aprendizado de máquina como serviço surgiu nos últimos anos. É uma plataforma de IA completa que ajuda a automatizar vários processos de negócios.

Amazon Sagemaker (parte dos serviços de aprendizado de máquina da Amazon), Microsoft Azure Machine Learning Studio e IBM Watson Machine Learning são alguns exemplos de MLaaS.

Pense em software como serviço (SaaS) ou plataforma como serviço (PaaS), mas com ferramentas de aprendizado de máquina em vez de software ou plataforma. Com o MLaaS, você não precisa se preocupar em reunir os recursos computacionais necessários, pois a computação real será realizada nos data centers do provedor de serviços.

Os provedores de MLaaS permitem que você aproveite os benefícios do aprendizado de máquina sem se preocupar com os riscos associados ao design de modelos de ML. Eles também capacitam você a usar serviços de aprendizado de máquina sem ter uma equipe interna de cientistas de dados e desenvolvedores de ML.

Na maioria dos casos, o MLaaS segue um modelo de pagamento por uso, que é como alugar um carro e pagar apenas pelo número de milhas que você dirige.

Como o MLaaS funciona

O aprendizado de máquina como serviço é construído sobre infraestrutura de nuvem e se assemelha a muitas das características de uma solução SaaS. Em vez de oferecer um buffet de ferramentas, um provedor de MLaaS pode oferecer apenas um único serviço, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina perfeitamente ajustado.

Com o MLaaS, todos os aspectos do processo de aprendizado de máquina são gerenciados por um único provedor, garantindo máxima eficiência. As características das plataformas de MLaaS variam dependendo do provedor que você escolher. Ainda assim, na maioria dos casos, você terá um ambiente em nuvem no qual pode preparar dados, treinar, testar, implantar e monitorar modelos de aprendizado de máquina.

Para entender melhor como o MLaaS funciona, vamos considerar um exemplo simples de uma cafeteria.

O proprietário da cafeteria aspira aumentar a receita usando o poder do aprendizado de máquina. No entanto, é improvável que o negócio da cafeteria tenha o talento interno necessário para implantar modelos de aprendizado de máquina. Portanto, é melhor confiar em um provedor terceirizado que ofereça aprendizado de máquina como serviço.

O provedor de MLaaS pode instalar vários dispositivos IoT para coletar dados sobre tendências de fluxo de clientes e também coletar dados da máquina POS. Fazer isso permite que o provedor de serviços entenda melhor os horários de pico, os sabores que os clientes mais gostam e os itens frequentemente comprados juntos.

O provedor de MLaaS empregará cientistas de dados e engenheiros para trabalhar nos dados coletados. Eles também podem oferecer aplicativos baseados na web com uma interface de arrastar e soltar que o proprietário do negócio pode usar sem precisar de expertise em aprendizado de máquina.

O provedor de MLaaS ajuda a transformar os dados coletados em informações úteis, ajudando o proprietário do negócio a tomar decisões precisas sobre estratégias de marketing e vendas. Os dados coletados também podem ajudar a prever quais combinações os clientes têm mais probabilidade de comprar.

O MLaaS também pode permitir que as empresas realizem análises de sentimento e entendam como os clientes as percebem, analisando menções sociais, postagens e avaliações. Em resumo, empresas, independentemente de seu tamanho, podem aplicar aprendizado de máquina com a ajuda do MLaaS.

Tipos de MLaaS

As soluções de MLaaS podem ser diferenciadas com base no tipo de serviços que oferecem. Em essência, essas soluções analisam grandes volumes de dados para descobrir padrões ocultos. A diferença no tipo de dados de entrada, nos algoritmos usados e na forma como a saída é utilizada dá origem a diferentes tipos de MLaaS.

Rotulagem de dados

Rotulagem de dados, também conhecida como anotação de dados ou marcação de dados, é o processo de rotular dados não rotulados. Dados rotulados são usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Software de rotulagem de dados difere com base no tipo de dados que suportam.

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da inteligência artificial e da ciência da computação que oferece aos computadores a capacidade de entender a linguagem escrita e falada. O NLP fez avanços significativos nos últimos anos devido aos rápidos avanços em aprendizado profundo, mais especificamente em redes neurais profundas.

Análise de sentimento ou mineração de opinião é uma aplicação popular do NLP que ajuda a determinar o sentimento social de produtos, serviços ou marcas, analisando feedbacks de clientes, avaliações e postagens em redes sociais.

Mineração de texto é outra aplicação do processamento de linguagem natural que permite aos usuários obter informações valiosas de texto estruturado e não estruturado. Software de análise de texto pode consumir dados de várias fontes, incluindo e-mails, pesquisas e avaliações de clientes, e oferecer visualizações e insights acionáveis.

Reconhecimento de imagem

Reconhecimento de imagem, uma tarefa de visão computacional, tenta entender o conteúdo de imagens e vídeos. Software de reconhecimento de imagem toma uma imagem como entrada e, com a ajuda de algoritmos de visão computacional, coloca uma caixa delimitadora ou rótulo na imagem.

Com o advento dos dispositivos IoT, coletar dados de imagem é fácil, facilitando o treinamento de algoritmos. Reconhecimento de objetos, restauração de imagens e reconhecimento facial são todos possíveis com software de reconhecimento de imagem.

Reconhecimento de fala

Reconhecimento de fala converte linguagem falada em texto. Software de reconhecimento de voz ajuda a converter arquivos de áudio e vídeo em texto e processar solicitações telefônicas no atendimento ao cliente. Assistentes virtuais como Siri e Google Assistant usam reconhecimento de voz para decodificar sua fala em uma forma compreensível pela máquina.

Aplicações do MLaaS

Como mencionado acima, empresas em quase todas as indústrias podem se beneficiar dos serviços de aprendizado de máquina. Até mesmo uma cafeteria pode confiar no poder do aprendizado de máquina e da ciência de dados para descobrir tendências de fluxo de clientes ou determinar qual novo sabor de café venderia mais.

Benefícios de usar ML como serviço

O MLaaS incentiva pequenas e médias empresas (PMEs) a usar aprendizado de máquina e obter insights acionáveis de seus dados. As plataformas de MLaaS eliminam a necessidade de ter uma infraestrutura especializada e cara e tornam a implantação da tecnologia de aprendizado de máquina mais acessível, escalável e acessível.

A seguir estão alguns dos benefícios notáveis de usar ML como serviço.

Hospedado pelo fornecedor

As PMEs não precisam se preocupar com suas capacidades internas, pois o software de aprendizado de máquina é hospedado pelo fornecedor, assim como os provedores de nuvem. Com o MLaaS, as empresas podem começar com aprendizado de máquina sem passar pelo processo de instalação de software ou configurar seus próprios servidores.

Mais especificamente, os serviços de ML simplificam os processos associados ao ciclo de vida do aprendizado de máquina, incluindo limpeza e preparação de dados, transformação de dados, treinamento e ajuste de modelos e controle de versão de modelos.

Gestão de dados

As plataformas de MLaaS podem ajudar você com a gestão de dados. Como os provedores de MLaaS são essencialmente provedores de nuvem, eles também oferecem armazenamento em nuvem e maneiras adequadas de gerenciar dados para projetos de aprendizado de máquina. Isso facilita o acesso e o processamento de dados pelos cientistas de dados, já que muitos deles podem não ter expertise em engenharia.

Custo-eficiente

Outra vantagem de usar serviços de MLaaS é a eficiência de custos. Configurar uma estação de trabalho de ML é caro. Você precisa de hardware de ponta, como unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto nível, que são caras e consomem grandes quantidades de eletricidade. Com o MLaaS, você paga pelo hardware apenas quando o utiliza.

Realizar experimentos sem codificação

Os provedores de MLaaS também oferecem ferramentas para visualização de dados e análise preditiva e APIs para inteligência de negócios e análise de sentimento. Curiosamente, alguns provedores de MLaaS oferecem interfaces com funcionalidade de arrastar e soltar, facilitando a realização de experimentos de aprendizado de máquina sem codificação.

Quando usar MLaaS

Suponha que você já esteja familiarizado com os serviços de um provedor de MLaaS, por exemplo, Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud Machine Learning Engine. Nesse caso, será mais fácil integrar seus serviços ao seu sistema existente.

Se sua empresa opera uma arquitetura baseada em microsserviços, o MLaaS pode ajudar na gestão adequada desses serviços. Suponha que você queira usar aprendizado de máquina como parte de um aplicativo que está desenvolvendo. Nesse caso, o MLaaS será uma boa escolha, pois você pode integrá-lo, na maioria dos casos, usando APIs.

O MLaaS também será benéfico se você tiver uma equipe interna relativamente pequena com menos expertise em ML. Este serviço pode aumentar seus esforços e ajudar a empregar aprendizado de máquina, mesmo que eles não tenham o hardware necessário. Para escolher o provedor de MLaaS certo, considere fatores como o tempo disponível, orçamento e as capacidades técnicas de sua equipe.

Quando não usar MLaaS

Se a quantidade de treinamento necessária for significativamente alta, construir uma infraestrutura interna pode ser uma opção mais barata. Da mesma forma, se a quantidade de dados de treinamento envolvida for gigantesca, o processo de desenvolvimento com soluções de MLaaS pode ser mais lento, pois os dados são armazenados e acessados na nuvem.

Se você lida com dados altamente sensíveis, pode ter que examinar cuidadosamente seu provedor de MLaaS. Claro, as plataformas de nuvem têm recursos de segurança de ponta a ponta notáveis. Mas sempre que os dados se movem de um lugar para outro, há sempre um fator de risco envolvido.

Além disso, se você deseja realizar várias personalizações em algoritmos de ML complexos, seria melhor optar por uma infraestrutura local.

Principais softwares de aprendizado de máquina

O software de aprendizado de máquina permite que você faça previsões e tome decisões baseadas em dados. Eles podem fornecer automação e recursos de IA para seus aplicativos e ajudar a resolver problemas de classificação e regressão.

Para se qualificar para inclusão na categoria de aprendizado de máquina, um produto deve:

• Ingerir entradas de dados de diferentes fontes de dados
• Resolver problemas com base em dados aprendidos
• Oferecer um algoritmo ou produto que aprenda e melhore utilizando dados
• Ser a fonte de capacidades de aprendizado inteligente para aplicativos

*Abaixo estão os cinco principais softwares de aprendizado de máquina do Relatório Grid® de Outono de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. Vertex AI

Vertex AI é uma plataforma do Google Cloud para construir, implantar e gerenciar modelos de ML. Oferece ferramentas para preparação de dados, treinamento, implantação e monitoramento. As principais características incluem fluxos de trabalho integrados, AutoML, treinamento personalizado, monitoramento de modelos e integração MLOps.

O que os usuários mais gostam:

"O Vertex AI facilita a preparação de dados, o treinamento de modelos e sua implantação. As ferramentas e serviços funcionam bem juntos, o que economiza tempo e esforço. O AutoML é especialmente útil para construir modelos rapidamente sem precisar de conhecimento profundo em aprendizado de máquina."

- Revisão do Vertex AI, Swati M.

O que os usuários não gostam:

"A curva de aprendizado íngreme pode ser um pouco avassaladora para novos usuários. A interface do usuário parece complicada e não tão intuitiva quanto algumas plataformas concorrentes, especialmente para aqueles sem experiência prévia em IA ou ciência de dados."

- Revisão do Vertex AI, Hariharan G.

2. Amazon Forecast

Amazon Forecast, um serviço de aprendizado de máquina gerenciado na AWS, capacita você a gerar previsões precisas facilmente. Ele automatiza as complexidades do aprendizado de máquina, tornando-o acessível a todos. Usando este processo de previsão simplificado, você pode melhorar seu planejamento e tomada de decisões, e, em última análise, impulsionar melhores resultados de negócios.

O que os usuários mais gostam:

"Com o Amazon Forecast, os usuários podem se beneficiar de um serviço totalmente gerenciado que utiliza algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para fornecer precisão excepcional em previsões de séries temporais."

- Revisão do Amazon Forecast, Amy R.

O que os usuários não gostam:

"O tamanho e as demandas deste programa estão ficando maiores e mais irritantes. O software ocupa muito espaço no meu sistema e complica a comunicação com outros programas. Possivelmente afeta a velocidade com que outros programas de igual importância são executados no meu sistema."

- Revisão do Amazon Forecast, Choy N.

3. Google Cloud TPU

Google Cloud TPU ajuda empresas a executar modelos de aprendizado de máquina usando os serviços de computação em nuvem do Google. Sua rede personalizada oferece 100 petaflops de desempenho, o que é poder computacional suficiente para transformar um negócio ou fazer a próxima descoberta em pesquisa de aprendizado profundo.

O que os usuários mais gostam:

"Adoro o fato de termos conseguido construir um serviço de IA de última geração voltado para a segurança de rede graças à execução otimizada dos modelos de aprendizado de máquina de ponta. O poder do Google Cloud TPU não tem igual: até 11,5 petaflops e 4 TB HBM. Melhor de tudo, a interface do Google Cloud Platform é direta e fácil de usar."

- Revisão do Google Cloud TPU, Isabelle F.

O que os usuários não gostam:

"O preço é muito alto, e alguns códigos do TensorFlow precisam ser adaptados para rodar em um sistema TPU. Às vezes é difícil rastrear erros devido a uma configuração oculta."

- Revisão do Google Cloud TPU, Obaib E.

4. Jarvis

Jarvis é uma plataforma de IA que ajuda a criar, lançar e escalar aplicativos de IA conversacional. Oferece módulos especializados para reconhecimento e síntese de fala, compreensão de linguagem natural (NLU) e integração de visão computacional.

O que os usuários mais gostam:

"Eu costumava trabalhar com Chatgpt, Grammarly, Google Translate e o navegador de busca separadamente. Mas quando soube do Jarvis, consegui tudo isso no mesmo lugar. Suporte GPT, suporte a tradutor, suporte a copywriting, suporte a navegador - tudo em um só lugar! É simples, eficaz e economiza tempo."

- Revisão do Jarvis, Athira N.

O que os usuários não gostam:

"O aspecto menos útil do Jarvis tem sido a dificuldade em personalizar os comandos especificamente para nosso caso de uso."

- Revisão do Jarvis, Davina P.

5. Aerosolve

AeroSolve é uma ferramenta de aprendizado de máquina gratuita criada pela Airbnb para ajudar empresas de viagens e hospitalidade a resolver problemas complexos como precificação e previsão. Oferece recursos avançados para dados baseados em localização, cálculos precisos e combinação de diferentes pontos de dados. Você também pode adicionar seu próprio conhecimento aos modelos.

O que os usuários mais gostam:

"Tem capacidades avançadas e é muito fácil de usar. A implementação e integração também são bastante suaves. O suporte ao cliente é decente."

- Revisão do Aerosolve, Rahul S.

O que os usuários não gostam:

"Comparado a algumas outras bibliotecas e plataformas de aprendizado de máquina populares, a comunidade de usuários do Aerosolve pode ser pequena."

- Revisão do Aerosolve, LV R.

O aprendizado de máquina é o caminho a seguir

Criar um modelo de aprendizado de máquina requer o talento e os recursos certos e tempo suficiente. Tais demandas podem ser irreais para PMEs, e assim, o aprendizado de máquina como serviço pode ajudar a atender a esses requisitos para tornar seus objetivos uma realidade. Em resumo, o ML como serviço permite que você vá de zero a herói no aprendizado de máquina sem esforço.

A IA ainda não alcançou sua representação na ficção científica. No entanto, ainda há muito que pode ser feito com ela. Leia mais sobre IA restrita aqui.

Este artigo foi publicado originalmente em 2023. Foi atualizado com novas informações.