In diesem Blog werden wir verstehen, was maschinelles Lernen als Service ist. Außerdem werden wir über die besten MLaaS-Plattformen diskutieren.

Maschinelles Lernen als Service (MLaaS) besteht aus mehreren Cloud-Computing-Diensten. Zu diesen Diensten gehören Tools für maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen als Service hilft Kunden, die Vorteile von ML zu nutzen. Dies geschieht ohne die Kosten, den Zeitaufwand und das Risiko, die mit einem internen Team für maschinelles Lernen verbunden sind.

MLaaS kann Infrastrukturprobleme verringern. Außerdem entfallen Probleme wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellbewertung usw. Predictive Analytics, Deep Learning, APIs, Datenvisualisierung, NLP usw. werden ebenfalls von Dienstleistern angeboten. Rechenzentren übernehmen den Teil der Berechnungen.

Was ist Machine Learning as a Service und wie funktioniert es?

MLaaS ist eine Sammlung von Diensten, die vorgefertigte, generische ML-Tools bereitstellen. Diese Tools lassen sich an die Bedürfnisse eines jeden Unternehmens anpassen. MLaaS-Algorithmen sind sehr hilfreich bei der Suche nach Datenmustern. Diese Muster helfen bei der Erstellung mathematischer Modelle, die dann zur Vorhersage neuer Daten verwendet werden.

Der entscheidende Punkt ist, dass die Nutzer keine Berechnungen durchführen müssen. Dies geschieht aus der Ferne in den Rechenzentren der Anbieter. MLaaS ist eine umfassende KI-Plattform, die mehrere Systeme miteinander verbindet. Zu diesen Systemen gehören mobile Anwendungen, Unternehmensdaten und fortschrittliche Sensoren wie LiDar.

MLaaS ermöglicht Mustererkennung mit probabilistischen Schlussfolgerungen. Dies bietet eine gründliche und solide ML-Lösung. Sie bietet auch die Flexibilität, verschiedene Methoden zu verwenden, um maßgeschneiderte Workflows zu erstellen, die auf die Bedürfnisse des Benutzers zugeschnitten sind.

MLaaS-Tools sind bei einer Reihe von Cloud-Anbietern erhältlich, darunter Microsoft, Amazon und IBM.

Vorteile von MLaaS-Plattformen für das Datenmanagement

Unternehmen verlagern ihre Daten von der lokalen Speicherung auf Cloud-Speicher-Systeme. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, diese Daten zu organisieren. MLaaS-Plattformen bieten Cloud-Speicher. Sie bieten auch Möglichkeiten zur Verwaltung von Daten für ML-Experimente und Daten-Pipelining. So erleichtern sie den Dateningenieuren den Zugriff auf die Daten und deren Verarbeitung.

ML-Tool-Zugang

Prädiktive Analysen und Datenvisualisierung sind die Tools, die MLaaS-Anbieter Unternehmen zur Verfügung stellen. Sie bieten auch APIs für Stimmungsanalysen, Gesichtserkennung und andere Anwendungen.

Die eigentlichen Berechnungen dieser Operationen abstrahieren MLaaS-Anbieter. Daher müssen sich Datenwissenschaftler auch nicht um sie kümmern. Einige der MLaaS-Anbieter bieten auch eine Drag-and-Drop-Schnittstelle an. Diese Drag-and-Drop-Schnittstelle hilft auch bei ML-Experimenten und der Erstellung von Modellen.

Benutzerfreundlichkeit

MLaaS ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ohne zeitaufwändige Prozesse mit ML zu beginnen. Sie müssen auch keine eigenen Server bereitstellen. Die Rechenzentren des Anbieters übernehmen bei MLaaS die eigentlichen Berechnungen. Das macht es auch für Unternehmen in jeder Hinsicht bequem.

Kosteneffizienz

Die Einrichtung eines ML-Arbeitsplatzes ist ein teurer Aufwand. Der für den Betrieb der ML-Station erforderliche Grafikprozessor ist sehr teuer. Außerdem benötigt der Chipsatz eine beträchtliche Menge an Strom, um zu funktionieren. Das treibt auch die Stromrechnung in die Höhe.
Außerdem muss man die Hardware nur dann bezahlen, wenn sie tatsächlich genutzt wird. Dies ist in der Entwicklungsphase sehr nützlich. Diese und andere Lösungen sind über MLaaS-Plattformen verfügbar.

Die besten MLaaS-Plattformen

ML von Amazon

Amazon ML ist die beste Option, wenn Sie eine automatisierte Lösung benötigen. Amazon ML ist eine ausgezeichnete Wahl für zeitkritische Aufgaben. Es kann Daten aus verschiedenen Quellen laden und alle Datenvorverarbeitungsvorgänge durchführen. Sie können ein Modell erstellen, das Vorhersagen für Ihre Anwendung generiert.

Sie müssen keinen Code schreiben oder die Infrastruktur mit Hilfe von Visualisierungstools und Assistenten verwalten. Diese Plattform unterstützt keine unüberwachten Lernmethoden. Sie müssen eine Zielvariable auswählen, um sie in einem Trainingssatz zu kennzeichnen. Amazon ML wählt die Lernmethode automatisch aus, nachdem es die Daten überprüft hat.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Azure ML Studio mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche könnte die beste Option für Sie sein. Fast alle ML-Operationen können über eine grafische Benutzeroberfläche durchgeführt werden. Wenn Sie mit ML beginnen, ist ML Studio eine ausgezeichnete Wahl für die Einführung von ML-Funktionen für Mitarbeiter, die damit noch nicht vertraut sind.

Google Wolke AutoML

Google Cloud AutoML bietet eine grafische Benutzeroberfläche. Sie ist hilfreich beim Hochladen von Datensätzen, beim Trainieren benutzerdefinierter Modelle und bei deren Bereitstellung über die REST-API-Schnittstelle. Cloud AutoML hilft Entwicklern mit begrenztem ML-Wissen und Know-how. Es hilft ihnen, hochwertige Modelle zu trainieren, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. AutoML bietet außerdem Dienste für Bild- und Videoverarbeitung, NLP und Übersetzungsmaschinen.

Microsoft Azure Machine Learning-Dienste

Azure Machine Learning Services ist die Cloud-Infrastruktur von Microsoft. Sie hilft bei der Erstellung, dem Experimentieren und der Bereitstellung von Modellen in großem Umfang. Sie funktioniert mit jedem Tool oder Framework, einschließlich TensorFlow. Die Azure ML Services-Plattform bietet eine Umgebung für verschiedene Funktionen. Sie ist auch für professionelle KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit Python-Kenntnissen hilfreich.

Modelle helfen bei der Produktion, indem ein Drittanbieterdienst wie Docker verwendet wird. Im Gegensatz zu Microsofts ML Studio gibt es keine integrierten Methoden. Die Entwicklung eigener Modelle ist also ein Muss. Auch für die Entwicklung von Bots bietet Azure ML eine vollständige Umgebung. Sie hilft bei der Entwicklung, dem Testen und der Bereitstellung von Bots mit verschiedenen Programmiersprachen.

Amazon SageMaker

Sagemaker ist die MLaaS-Plattform von Amazon für ML-Profis. Sie gibt Datenwissenschaftlern Tools an die Hand, mit denen sie Modelle schneller erstellen und einsetzen können. Diese Plattform enthält eine Reihe von vortrainierten ML-Modellen und integrierten ML-Algorithmen.
Die integrierten Algorithmen sind auch für große Mengen von Berechnungen und Datensätzen geeignet.

Die Chatbot-KI ermöglicht es Ihnen, konversationelle Schnittstellen in jede Anwendung einzubinden. Es nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Techniken der ASR. Mit Amazon ML können Sie sich auch mit der Vorbereitung und Modellierung von Datensätzen befassen.

Google Cloud Machine Learning Engine

Google Cloud Machine Learning Engine richtet sich an ML-Experten und erfahrene Ingenieure. Sie nutzt TensorFlow und die Cloud-Infrastruktur. TensorFlow ist ideal für Aufgaben mit tiefen neuronalen Netzen. Google Cloud ML enthält eine große Anzahl von vorgefertigten Algorithmen.

Es verfügt über eine Reihe von Bausteinkomponenten für Bild-/Videoanalyse, Sprache und Stimmungsanalyse. Außerdem ist ein in JupyterLaB integrierter Enterprise-Notebook-Service für die Verwaltung von ML-Frameworks verfügbar.

Vorkonfigurierte virtuelle Maschinen und Deep-Learning-Container sind ebenfalls enthalten. Diese helfen auch bei der schnellen Anwendungsentwicklung und beim Hosten von Modellen als gehostete Vorhersagemaschinen. Google bietet Dialog Flow an, eine linguistische und visuelle Plattform zur Erstellung von Bots. Sie hilft bei der Erstellung von Bots, die eine konversationelle Benutzeroberfläche für verschiedene Systeme entwerfen und integrieren. Dieses Tool kann eine Vielzahl von Eingaben analysieren, darunter Text- und Audiodaten.

Watson Machine Learning Studio von IBM

IBM Watson Machine Learning Studio ist sowohl für erfahrene Datenwissenschaftler als auch für Neueinsteiger geeignet. Es hilft ihnen, bei der Entwicklung von ML-Anwendungen zusammenzuarbeiten. Datenwissenschaftler können diese Plattform nutzen, um analytische Modelle zu entwickeln. Sie können das Modell auch mit ihren Daten trainieren und es in Anwendungen integrieren.

Analysten auf Unternehmensebene haben möglicherweise Schwierigkeiten mit der Benutzeroberfläche. Watson ML Studio bietet eine automatisierte Schnittstelle zur Datenverarbeitung und Modellerstellung. Für die Verarbeitung von Daten, die Vorbereitung von Modellen und deren Bereitstellung in der Produktion ist nur wenig bis gar keine Schulung erforderlich.

Fazit

Es ist wichtig, zunächst zu bestimmen, was Sie mit ML erreichen wollen. Dann können Sie eine der genannten Optionen auswählen, die Ihren Anforderungen am besten gerecht wird. Wichtig ist auch, dass Sie für Ihren Speicher denselben Anbieter wählen wie für Ihre MLaaS-Plattform. Dadurch sparen Sie auch Zeit bei der Konfiguration der Datenquellen.

Wenn Sie ML-Workflows aus verschiedenen Quellen ableiten, kommt es zu Komplikationen. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie jedoch bedenken, dass einige dieser Plattformen mit Speicherlösungen anderer Anbieter integriert werden können. Beispiel: Azure unterstützt neben seinen eigenen Speicherprodukten auch Hadoop. Bei MLaaS-Plattformen sind hingegen einige erhebliche Nachteile zu beachten. Bei der Auswahl der besten MLaaS-Plattform kommt es ganz auf Ihre Anforderungen an.