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Machine Learning as a Service: como funciona e quais as vantagens?

Machine Learning, Inteligência Artificial e Big Data são tendências que percorrem o mundo e que se infiltram em todas as indústrias.

 

Machine Learning as a Service: como funciona e quais as vantagens?

 

 

Conhecida há décadas, a Inteligência Artificial não é uma tecnologia inovadora. Junto com a ascensão do Big Data, oferece novas oportunidades para as empresas. O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, pode automatizar ações por meio da análise de dados e pode ser aplicado em áreas como e-commerce, relações com clientes, segurança ou saúde, por exemplo.

O princípio da aprendizagem de máquina é potencialmente aplicável a qualquer tipo de negócio. A coleta de dados e a análise preditiva podem ser úteis, independentemente do tamanho do negócio e de sua indústria, para aumentar a capacidade de resposta e aumentar os lucros.


Machine Learning as a Service

Com o Machine Learning as a service (MLaaS), a ciência de dados está sendo trazida às massas. Vamos entender como funciona: O Machine Learning, um ramo da Inteligência Artificial (IA), é o processo de usar algoritmos de autointeração para analisar grandes quantidades de dados, aprendendo com as informações e processando-as com supervisão mínima.

Devido a alta demanda por serviços de Machine Learning, as ofertas do MLaaS surgiram recentemente para atender a essa necessidade. O MLaaS é um conjunto de serviços oferecidos a empresas que lhes dão acesso a tecnologias de Machine Learning sem contratar um cientista de dados, permitindo que eles avaliem e aprendam com dados usando computadores e algoritmos para obter insights aprofundados sobre seus dados.

Com o advento da Computação em Nuvem, esses serviços podem ser terceirizados e, portanto, estão disponíveis para uso em vários setores para fornecer informações ou serviços exclusivos a seus clientes. O Machine Learning deixou de ser exclusivo para grandes empresas. Agora, mais empresas podem acessar os benefícios da tecnologia.

Assim, muitas empresas de pequeno e médio porte estão empregando a solução MLaaS para otimizar sua cadeia de suprimentos, antecipando a demanda das mercadorias e recomendando o tempo e a quantidade de suprimentos necessários para satisfazer os desejos dos consumidores.


Benefícios do Machine Learning as a Service

Assim como o Software as a Service, o software de Machine Learning geralmente é hospedado pelo fornecedor, o que significa que as SMBs não precisam se preocupar com recursos internos. Muitas empresas simplesmente não possuem a infraestrutura para abrigar essa quantidade de dados e também não possuem recursos internos para gerenciar os dados.

Além disso, hospedar esses dados é extremamente custoso e a maioria das empresas não pode investir nisso. As empresas do MLaaS lidam com o alojamento e o gerenciamento dos dados, tirando o fardo do SMB. Muitas organizações do MLaaS oferecem tecnologia personalizada e escalonável, na qual o SMB pode escolher quais recursos são necessários.

A tecnologia que as pequenas e médias empresas podem utilizar é ilimitada, tornando essas empresas muito mais competitivas no mercado.


O que o serviço realmente oferece?

O MLaaS pode tornar a infraestrutura de Machine Learning de alto desempenho mais acessível. Além disso, uma organização pode facilmente aplicar ferramentas de Machine Learning a dados em nuvem sem movê-lo.

O fornecimento de ferramentas de desenvolvimento fornecidas pelos provedores MLaaS pode simplificar o processo de incorporação de aprendizado de máquina em aplicativos, garantindo a disponibilidade de soluções comprovadas de tecnologia ML através da criação fácil e rápida de modelos ML.

O MLaaS também pode permitir a implementação de modelos de aprendizado de máquina como serviços da Web, juntamente com alta escalabilidade e desempenho computacional. A integração com outros serviços de nuvem do mesmo provedor, como serviços de armazenamento, é outro benefício importante do MLaaS.

A tecnologia está capacitando profissionais de negócios sem especialização em codificação ou graus avançados para usar o aprendizado de máquina. Recentemente, o Google anunciou o AutoML, que, segundo ele, "tornará a IA acessível a todos os negócios".

No entanto, o aprisionamento do fornecedor pode ser um impedimento para a captação de MLaaS, já que o custo de troca para outro fornecedor pode ser alto. Além disso, integrar dados de fontes de dados diferentes e colocar esses dados em um estado utilizável pode ser uma tarefa difícil, consumindo muito tempo.


Quem pode se beneficiar do MLaaS?


Organizações de grande porte têm potencial suficiente para colocar recursos em seus sistemas de Machine Learning. Mas organizações, pesquisadores e desenvolvedores de pequena escala, apesar de tudo, têm dificuldades em disputar com a pura curva de aprendizado para entender e se adaptar em como o Machine Learning funciona.

A maioria das organizações financeiramente estáveis em grande escala também está tirando o máximo proveito da plataforma, mas a tendência parece estar crescendo positivamente.

Ao definir uma interface bem definida, os clientes podem abordar o processo de Machine Learning de maneira eficiente a qualquer momento e em qualquer lugar. Os clientes não devem se preocupar com as fontes de execução e processamento, concentrando-se amplamente nas informações em si.

O serviço de MLaaS está agora espalhado pela Europa, América do Norte, Oriente Médio, Ásia e África. O mercado do MLaaS se estende a administrações como gerenciamento de risco, detecção de fraude, RA e RV, para dar alguns exemplos.

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