Czym jest sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) i jak działa?

Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) zapewnia firmom skuteczny sposób wykorzystania sztucznej inteligencji i jej mocy, zalet, narzędzi i technologii w celu wyeliminowania złożoności i przezwyciężenia kosztów opracowywania rozwiązań wewnętrznych.

Korzystając z narzędzi i technologii sztucznej inteligencji, możesz ulepszać swoje produkty i usługi, automatyzować czasochłonne zadania i usprawniać obsługę klienta.

Jeśli chcesz tworzyć własne rozwiązania przy użyciu tradycyjnych systemów, może to wiązać się z ogromnymi kosztami początkowymi, a proces jest również złożony i długi. Dlatego wiele firm nie preferuje tworzenia własnych rozwiązań programistycznych.

W tym celu AIaaS może być Twoim wybawieniem. Pomoże Ci przezwyciężyć te wyzwania i stworzyć zaawansowane aplikacje AI, od chatbotów i narzędzi monitorujących po złożone oprogramowanie analityczne, które jest opłacalne i nie wymaga programowania.

W tym artykule omówię AIaaS, jak to działa, jego zalety i niektórych z najlepszych dostawców AIaaS.

No to ruszamy!

Co to jest AIaaS?

Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) to koncepcja „wszystko jako usługa” (XaaS), która umożliwia firmom zewnętrznym i dostawcom usług w chmurze tworzenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i zlecanie ich firmom zewnętrznym.

Firmy mogą korzystać z tych rozwiązań opartych na AIaaS do wdrażania technik i rozwiązań AI w celu tworzenia zaawansowanych aplikacji bez ręcznego kodowania i ogromnych inwestycji.

AIaaS działa jak inne usługi oparte na chmurze, dostarczając produkty i usługi AI w modelu „jako usługa”. Pomoże Ci skutecznie gromadzić i przechowywać tyle danych, ile chcesz. AIaaS jest łatwy do wdrożenia, umożliwiając firmom i osobom indywidualnym eksperymentowanie z różnymi platformami chmury publicznej, algorytmami uczenia maszynowego i usługami.

Dzięki intuicyjnym, niskokodowym narzędziom i interfejsom API użytkownicy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji bez znajomości programowania.

AIaaS to świetne rozwiązanie dla firm, które chcą rozwijać, testować i wykorzystywać własne systemy AI. Tak więc bez ogromnych inwestycji w zasoby i talenty możesz uzyskać cenne informacje i możliwości skalowania i rozwoju.

Rodzaje rozwiązań AIaaS

Różne rodzaje usług AI, które możesz wybrać, obejmują:

Boty

Angażujący chatbot może symulować rozmowy z ludźmi, gdy jest sproszkowany przez algorytmy sztucznej inteligencji. Działa z wykorzystaniem koncepcji ML i NLP, co pomaga zrozumieć zapytania użytkowników i zapewnić im odpowiednie rozwiązania.

Wymaga to ogromnego wysiłku i zaawansowanego kodowania przez programistów, aby zbudować udane chatboty.

Rozwiązania AIaaS pomagają tworzyć potężne chatboty do inteligentnej interakcji z klientami oraz zapewniają szybsze i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów. Pomaga również zmniejszyć wskaźniki odpowiedzi i zwiększyć zadowolenie klientów.

Interfejs programowania aplikacji (API)

Rozwiązania AIaaS zapewniają niesamowite interfejsy API. Z definicji interfejsy API są jak pomost lub pośrednik, w którym dwie aplikacje mogą wchodzić ze sobą w interakcje i udostępniać dane.

Na przykład witryna rezerwacji hoteli, taka jak Airbnb, pobiera dane z witryn różnych hoteli i wyświetla najlepsze oferty i ceny w jednym wygodnym miejscu.

Obecnie interfejsy API są używane w aplikacjach podróżniczych NLP, mowie komputerowej, wizji komputerowej, mapowaniu wiedzy, tłumaczeniu, wyszukiwaniu, wykrywaniu emocji itp.

Jeśli więc chcesz tworzyć interfejsy API, możesz wykorzystać rozwiązania AIaaS bez pisania kodu. Cały proces zostanie zautomatyzowany i łatwiejszy, dzięki czemu będziesz mógł szybciej tworzyć aplikacje.

Nauczanie maszynowe

Korzystając z modeli AI i ML, programiści mogą tworzyć przydatne oprogramowanie, wyszukiwać wzorce w danych, usprawniać procesy i dokonywać prognoz.

AIaaS ułatwia firmom przyjęcie ML i AI. Możesz tworzyć wstępnie wytrenowane modele do ogólnego użytku lub wytrenowane modele, które pasują do konkretnego przypadku użycia. Wszystko to jest możliwe bez wiedzy ML, co jest dużą zaletą dla wielu firm.

Etykietowanie danych

Etykietowanie danych oznacza opisywanie dużej ilości danych w celu ich efektywnego uporządkowania. Ma wiele zastosowań, takich jak kategoryzowanie danych według rozmiaru, zapewnianie jakości danych i szkolenie sztucznej inteligencji.

Etykietowanie danych odbywa się za pomocą uczenia maszynowego typu „człowiek w pętli”, aby umożliwić maszynom i ludziom ciągłą interakcję ze sobą. W ten sposób sztuczna inteligencja może łatwo oceniać dane i osiągać lepsze wyniki w przyszłości.

Klasyfikacja danych

Klasyfikacja danych jest używana, gdy trzeba oznaczyć różne zestawy danych w ramach niektórych kategorii. Zwykle obejmuje to klasyfikację danych opartą na użytkownikach, kontekście i treści.

Możesz łatwo przeprowadzić klasyfikację danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, pod warunkiem jasnego zdefiniowania zarysu i kryteriów klasyfikacji danych. AIaaS może Ci w tym pomóc.

Jak działa AIaaS?

W przeciwieństwie do innych modeli „jako usługa”, takich jak IaaS, PaaS lub SaaS, AIaaS zapewnia rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji za pośrednictwem zewnętrznego dostawcy.

Architektura jest dość prosta i obejmuje zaawansowany sprzęt, oprogramowanie i systemy sztucznej inteligencji zbudowane do pracy z uczeniem maszynowym, NLP, wizją komputerową, robotyką i nie tylko. Obejmuje to również modele ML, frameworki, boty itp.

Ponadto AIaaS działa na platformach przetwarzania w chmurze, które umożliwiają firmom świadczenie lepszych usług swoim klientom. Umożliwia to osobom fizycznym i firmom łatwy dostęp do funkcji sztucznej inteligencji bez konieczności utrzymywania lub wdrażania kosztownej infrastruktury.

Algorytmy AI mogą być przeważnie dwojakiego rodzaju:

Algorytmy ML obejmujące regresję i klasyfikację
Algorytmy Deep Learning (DL) wykorzystujące sieci neuronowe

Kiedy algorytmy są stosowane w systemie komputerowym w określony sposób, może on zachowywać się jak człowiek, określając obiekty, prowadząc rozmowy, reagując na blokady drogowe, rozmawiając z ludźmi i nie tylko.

Firmy wykorzystują model AIaaS do pozyskiwania cennych informacji z zebranych i przeanalizowanych danych. W ten sposób AIaaS pomaga firmom:

Zrozumieć ich cennych klientów
Znajdź kluczowe punkty w świadczeniu usług i produkcji
Zrozum, dlaczego niektórzy kupują produkt/usługę, a inni nie

Komponenty AIaaS

# 1. Infrastruktura sztucznej inteligencji

Infrastruktura AI zależy od modeli AI i ML. Obliczenia i dane to dwa filary obu modeli.

Obliczenia AI: obliczenia AI obejmują przetwarzanie bezserwerowe, przetwarzanie wsadowe i maszyny wirtualne (VM). Metody te służą do automatyzacji zadań uczenia maszynowego i usprawnienia przetwarzania równoległego. Na przykład oprogramowanie XYZ ma mechanizm przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, który zawiera bibliotekę ML. Po przeszkoleniu modeli ML można ich używać w kontenerach i maszynach wirtualnych do wykonywania obliczeń.
Dane AI: Kiedy umieszczasz duży zestaw danych w algorytmach statystycznych, nazywa się to funkcjonalnym modelem ML. Ogólnie rzecz biorąc, modele te mają na celu zrozumienie wzorców w istniejących danych. Sama ilość tych danych decyduje o dokładnym odsetku prognoz. Na przykład wiele raportów medycznych szkoli sieci DL do dalszego wykorzystania w wykrywaniu nagłych przypadków medycznych, takich jak guzy lub nowotwory.

Uczenie maszynowe opiera się na danych wejściowych, które można zebrać z kilku źródeł. Dane pochodzące z danych nieustrukturyzowanych, relacyjnych baz danych, puli nieprzetworzonych danych, przechowywanych adnotacji i innych elementów to dane wejściowe dla modeli AI i ML.

Zaawansowane techniki uczenia maszynowego wymagają wykonywania złożonych obliczeń, które wymagają połączenia procesorów CPU i GPU oraz sieci neuronowych. Zarówno procesory, jak i procesory graficzne umożliwiają szybsze przetwarzanie, uzupełniając się nawzajem.

Dostawcy usług w chmurze udostępniają klastry kombinacji CPU-GPU wspierane maszynami wirtualnymi i kontenerami w konfiguracji AIaaS. Użytkownicy mogą używać tego układu do trenowania modeli.

#2. Usługi sztucznej inteligencji

Dostawcy chmury publicznej oferują interfejsy API, które są dostępne i nie wymagają niestandardowych modeli uczenia maszynowego. Usługi te czerpią korzyści z infrastruktury posiadanej przez dostawców chmury.

Przetwarzanie niestandardowe: chociaż w ogólnych przypadkach interfejsy API służą głównie celom, dostawcy usług w chmurze przechodzą na niestandardowe metody obliczeniowe i umożliwiają użytkownikom przetwarzanie kognitywne za pośrednictwem niestandardowych zestawów danych. Tutaj użytkownicy trenują usługi kognitywne przy użyciu swoich danych. To niestandardowe podejście minimalizuje stres związany z wyborem odpowiednich algorytmów i szkoleniem niestandardowych modeli.
Obliczenia kognitywne: te obliczenia obejmują analizę tekstu, analizę mowy, wyszukiwanie i tłumaczenie głosu. Usługi te są używane jako punkty końcowe REST i integrowane z różnymi aplikacjami za pomocą wywołania API.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja: dostawcy chmury pomagają programistom integrować boty na różnych platformach, korzystając z usług botów. Dzięki tej usłudze twórcy aplikacji mobilnych i internetowych mogą łatwo dodawać asystentów cyfrowych do swoich aplikacji.

#3. Narzędzia sztucznej inteligencji

Oprócz infrastruktury i interfejsów API dostawcy chmury oferują narzędzia, które pomagają programistom i analitykom danych w efektywnym wykorzystaniu pamięci masowej, baz danych i maszyn wirtualnych, ponieważ są one zsynchronizowane z platformami obliczeniowymi i danymi.

Kreatory: Analitycy danych mogą korzystać z kreatorów w celu wyeliminowania lub zminimalizowania złożoności szkolenia.
Narzędzia do przygotowywania danych: Wydajność narzędzi AI w dużym stopniu zależy od jakości danych. Aby mieć wysokiej jakości dane i modele uczenia maszynowego, potrzebujesz narzędzi do przygotowywania danych od dostawców usług w chmurze, aby z łatwością przekształcać, ładować i wyodrębniać dane. Dane wyjściowe są następnie przekazywane do potoku ML w celu oceny i szkolenia.
Struktury: Dostawcy chmury mogą oferować gotowe szablony z kilkoma platformami, takimi jak Apache MXNet, Torch, TensorFlow i inne, ponieważ konfigurowanie i konfigurowanie środowiska nauki o danych jest skomplikowane.

Cechy AIaaS

Wstępnie wytrenowane modele: AIaaS obejmuje szeroką gamę wstępnie wyszkolonych modeli, które są szkolone na szerokiej gamie zestawów danych i optymalizowane pod kątem wymaganych domen lub zadań.
Tworzenie niestandardowych modeli: AIaaS oferuje opcje opracowywania niestandardowych modeli, które usprawniają wdrażanie i integrację funkcji sztucznej inteligencji.

Przetwarzanie i analiza danych: dzięki AIaaS możesz przechowywać i przetwarzać dane, które umożliwiają Twojej firmie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych.
Wdrażanie i hosting modeli: AIaaS pomaga w łatwym opracowywaniu i wdrażaniu modeli AI i ML bez znajomości programowania.
Integracja API: AIaaS można łatwo zintegrować z istniejącymi systemami, przepływami pracy i aplikacjami. Dostawcy usług oferują interfejsy API i zestawy SDK ułatwiające integrację ze znanymi frameworkami i językami programowania.
Usługi wizji komputerowej: AIaaS oferuje usługi wizji komputerowej, które pomagają sztucznej inteligencji analizować wideo i obrazy.
Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna to istotna funkcja dla każdej firmy. AIaaS umożliwia modelom AI prognozowanie przyszłych wyników na podstawie dużych zbiorów danych.
Zautomatyzowane uczenie maszynowe: AIaaS oferuje zautomatyzowane funkcje ML, dzięki którym model AI może obsługiwać powtarzalne i czasochłonne zadania.
Monitorowanie i zarządzanie modelami: dzięki AIaaS możesz łatwo monitorować i skutecznie zarządzać swoimi modelami AI i ML. Pozwala to również na śledzenie wydajności tych modeli.

AIaaS kontra AIPaaS

AIaaS i AIPaaS to rozwiązania oparte na chmurze, których można używać podczas opracowywania i wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Jednak oba różnią się zakresem i funkcjonalnością.

AI-as-a-Service (AIaaS) to rozwiązanie oparte na chmurze, które oferuje gotowe aplikacje i modele AI, które można łatwo zintegrować z istniejącymi aplikacjami i procesami biznesowymi.

Zapewnia gotowe modele dla różnych operacji, takich jak rozpoznawanie obrazu, analiza predykcyjna i przetwarzanie języka naturalnego. Może to być dostępne za pośrednictwem interfejsów API, dzięki czemu programiści mogą łatwo zintegrować je ze swoimi aplikacjami.

Z drugiej strony AI Platform as a Service (AIPaaS) to rozwiązanie oparte na chmurze, które umożliwia naukowcom danych i programistom korzystanie z zasobów i narzędzi w celu projektowania, szkolenia, analizowania i wdrażania modeli AI. Obejmuje zestawy do tworzenia oprogramowania, struktury uczenia maszynowego, interfejsy API i inne narzędzia programistyczne.

Korzyści z AIaaS

Zaawansowana infrastruktura: skuteczna sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wymagają procesorów graficznych i maszyn równoległych. Bez AIaaS firma może być zmuszona do znacznych inwestycji początkowych. AIaaS pomaga firmom wykorzystać moc uczenia maszynowego przy niższych kosztach i ryzyku.
Użyteczność: Implementacja AIaaS jest łatwa; możesz tworzyć gotowe rozwiązania, aby czerpać korzyści z mocy sztucznej inteligencji bez posiadania głębokich umiejętności technicznych.
Wymaga niewielkiego lub żadnego kodowania: możesz korzystać z AIaaS, nawet jeśli w Twojej organizacji brakuje wewnętrznego zespołu ekspertów od kodowania. Wszystko, czego potrzebujesz, to infrastruktura bez kodu w Twojej firmie, bez konieczności kodowania podczas konfiguracji lub użytkowania.
Skalowalność: dzięki AIaaS możesz zacząć od łatwych projektów do zrozumienia i sprawdzenia, czy odpowiada to Twoim indywidualnym potrzebom. Gdy zdobędziesz doświadczenie we własnych danych, możesz zwiększać i zmniejszać skalę w miarę zmian wymagań projektu.
Opłacalność: Wdrożenie AIaaS zapewnia opłacalność. Płacisz tylko za funkcje, z których korzystasz, bez żadnych początkowych lub ukrytych inwestycji.

Przypadki użycia AIaaS

Rozpoznawanie obrazu: Systemy rozpoznawania obrazu wykrywają obrazy i identyfikują miejsca, przedmioty i osoby w celu wyciągnięcia wniosków. Dzięki AIaaS możesz łatwo tworzyć aplikacje do rozpoznawania obrazów oparte na sztucznej inteligencji.
Wykrywanie oszustw: systemy sztucznej inteligencji pomagają wykrywać nieautoryzowane działania i zapobiegać oszustwom.
Pojazdy autonomiczne: Pojazdy autonomiczne zwiększają bezpieczeństwo. Możesz użyć tej technologii w pojazdach i pozwolić im zobaczyć, wyczuć i zrozumieć otoczenie.
Przetwarzanie języka naturalnego: ten system wykorzystuje tekst i mowę generowaną komputerowo. Mogą wchodzić w interakcje z klientami w celu poprawy ich obsługi w czasie rzeczywistym.
Silnik rekomendacji: Sugeruje odpowiednie pozycje zgodnie z potrzebami klienta w oparciu o preferencje i wzorce.
Analityka: AIaaS jest bardzo pomocny w analityce, ponieważ może pomóc w analizowaniu ogromnych ilości danych, znajdowaniu wzorców, formułowaniu twierdzeń i przewidywaniu przyszłości.

Dostawcy sztucznej inteligencji jako usługi

# 1. Uczenie maszynowe Amazon Web Services (AWS).

Uzyskaj kompleksowy zestaw usług AL i ML dzięki Uczenie maszynowe AWS i szybciej wprowadzać innowacje. Uzyskaj wgląd w posiadane dane, jednocześnie obniżając koszty. AWS ML pomaga w drodze do wdrożenia ML dzięki zasobom wdrożeniowym i infrastrukturalnym.

AWS ML umożliwia rozwiązywanie problemów biznesowych, tworzenie nowych aplikacji przy pomocy generatywnej sztucznej inteligencji, rozwiązywanie problemów biznesowych, poprawianie obsługi klienta, przyspieszanie innowacji, optymalizację procesów biznesowych i nie tylko.

#2. Uczenie maszynowe Microsoft Azure

Korzystaj z usług sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej dla całego cyklu życia uczenia maszynowego Uczenie maszynowe Microsoft Azure. Pomaga w budowaniu, wdrażaniu i zarządzaniu krytycznymi biznesowymi modelami uczenia maszynowego na dużą skalę. Przyspiesza czas uzyskania korzyści dzięki operacjom uczenia maszynowego, zintegrowanym narzędziom i interoperacyjności typu open source.

Ta platforma edukacyjna AI jest specjalnie zaprojektowana dla odpowiedzialnych aplikacji AI w ML. Microsoft Azure ML pomaga wdrażać szybkie modele ML, zarządzać nimi i udostępniać je dla MLOps i między obszarami roboczymi. Ma wbudowane zabezpieczenia, zgodność i zarządzanie. Oferuje również orkiestrację przepływu pracy AI, światowej klasy wydajność, elastyczne ramy i narzędzia oraz zarządzaną kompleksową platformę.

#3. Platforma sztucznej inteligencji Google Cloud Platform (GCP).

Platforma Google Cloud oferuje innowacyjne produkty, usługi i rozwiązania AI i ML oparte na technologii i badaniach Google. Możesz wydajnie tworzyć generatywne aplikacje AI, generować szczegółowe informacje oraz odkrywać struktury i narzędzia.

Dzięki platformie GCP AI możesz szybko i odpowiedzialnie tworzyć aplikacje AI. Ponadto uzyskaj wgląd w dane dzięki całemu zestawowi narzędzi do analizy danych, zarządzania i uczenia maszynowego. Pozwala zrozumieć i zinterpretować modele ML.

#4. IBM Watsona

Odblokuj nowe poziomy sukcesu i produktywności dzięki IBM Watsona i wprowadzaj automatyzację i sztuczną inteligencję do przepływów pracy w Twojej firmie. Jest to gotowa do zastosowania w przedsiębiorstwach platforma sztucznej inteligencji nowej generacji, zaprojektowana w celu zwiększenia skuteczności sztucznej inteligencji w Twojej firmie.

Oferuje:

watsonx.ai: Pomaga z łatwością trenować, dostrajać, weryfikować i wdrażać modele ML.
watsonx.data: Pomaga skalować obciążenia sztucznej inteligencji w dowolnym miejscu dla wszystkich danych.
watsonx.governance: Pozwala to przyspieszyć odpowiedzialne, zrozumiałe i przejrzyste przepływy pracy AI.

Wniosek

AIaaS, będąc szybko rozwijającą się technologią, ma wiele zalet dla wczesnych użytkowników. AIaaS optymalizuje procesy biznesowe i umożliwia łatwe opracowywanie i wdrażanie modeli AI i ML bez wcześniejszej wiedzy na temat kodowania.

Jeśli więc chcesz stworzyć i wdrożyć tanie rozwiązanie oparte na chmurze, możesz skorzystać z dobrego rozwiązania AIaaS, takiego jak powyższe. Pomoże Ci zaprojektować zaawansowany model AI do wykonywania różnych zadań i usprawnić cały proces z wydajnością i opłacalnością.

Możesz także przeczytać Security as a Service (SECaaS).