In questo blog capiremo cos'è l'apprendimento automatico come servizio. Discuteremo anche delle migliori piattaforme MLaaS.

L'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) è costituito da diversi servizi di cloud computing. Questi servizi includono strumenti di apprendimento automatico. L'apprendimento automatico come servizio aiuta i clienti a ottenere i vantaggi del ML. Ciò avviene senza i costi, i tempi e i rischi associati a un team di machine learning interno.

L'MLaaS può ridurre le preoccupazioni relative all'infrastruttura. Elimina anche problemi come la pre-elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli, la valutazione dei modelli, ecc. Anche l'analisi predittiva, il deep learning, le API, la visualizzazione dei dati, l'NLP, ecc. sono disponibili presso i fornitori di servizi. I centri dati gestiscono la parte di calcolo.

Cos'è il Machine Learning as a Service e come funziona?

MLaaS è un insieme di servizi che forniscono strumenti di ML generici e pronti all'uso. Questi strumenti si adattano alle esigenze di qualsiasi organizzazione. Gli algoritmi MLaaS sono molto utili per trovare modelli di dati. Questi modelli aiutano a costruire modelli matematici, che vengono poi utilizzati per prevedere nuovi dati.

Il punto chiave è che gli utenti non devono eseguire alcun calcolo. Il tutto avviene in remoto dai centri dati dei provider. MLaaS è una piattaforma AI full-stack che unifica più sistemi. Questi sistemi sono applicazioni mobili, informazioni aziendali e sensori avanzati come LiDar.

L'MLaaS consente il riconoscimento dei modelli con un ragionamento probabilistico. In questo modo si ottiene una soluzione di ML completa e solida. Ha anche la flessibilità di utilizzare diversi metodi per creare flussi di lavoro personalizzati in base alle esigenze dell'utente.

Gli strumenti MLaaS sono disponibili presso diversi fornitori di cloud, tra cui Microsoft, Amazon e IBM.

Vantaggi delle piattaforme MLaaS per la gestione dei dati

Le aziende stanno migrando i loro dati dall'archiviazione on-premise ai sistemi di archiviazione cloud. Nasce quindi l'esigenza di organizzare questi dati. Le piattaforme MLaaS forniscono archiviazione in cloud. Offrono inoltre la possibilità di gestire i dati per gli esperimenti di ML e il pipelining dei dati. In questo modo, facilitano l'accesso e l'elaborazione dei dati da parte dei data engineer.

Accesso agli strumenti di ML

L'analisi predittiva e la visualizzazione dei dati sono gli strumenti che i fornitori di MLaaS mettono a disposizione delle aziende. Forniscono anche API per l'analisi del sentiment, il riconoscimento dei volti e altre applicazioni.

I calcoli effettivi di queste operazioni astraggono dai fornitori di MLaaS. Pertanto, anche i data scientist non devono preoccuparsene. Alcuni fornitori di MLaaS offrono anche un'interfaccia drag-and-drop. Questa interfaccia drag-and-drop aiuta anche nella sperimentazione del ML e nella costruzione dei modelli.

Facilità d'uso

Il MLaaS consente agli scienziati dei dati di iniziare a lavorare con il ML senza dover ricorrere a processi dispendiosi in termini di tempo. Inoltre, non devono fornire i propri server. I centri dati del provider gestiscono il calcolo effettivo con MLaaS. Questo rende la soluzione conveniente per le aziende in ogni momento.

Efficienza dei costi

Mettere insieme una workstation di ML è uno sforzo costoso. La GPU necessaria per far funzionare la stazione di ML ha un costo molto elevato. Inoltre, il chipset richiede una quantità significativa di energia per funzionare. Questo comporta un'impennata della bolletta elettrica.
Inoltre, si deve pagare l'hardware solo quando viene effettivamente utilizzato. Questo è molto utile durante la fase di sviluppo. Queste e altre soluzioni sono disponibili tramite le piattaforme MLaaS.

Le migliori piattaforme MLaaS

ML di Amazon

Amazon ML è l'opzione migliore se avete bisogno di una soluzione automatizzata. Amazon ML è una scelta eccellente per le attività sensibili al tempo. Può caricare dati da diverse fonti ed eseguire tutte le operazioni di pre-elaborazione dei dati. È possibile creare un modello che genera previsioni per la vostra applicazione.

Non è necessario scrivere codice o gestire l'infrastruttura utilizzando strumenti di visualizzazione e procedure guidate. Questa piattaforma non supporta metodi di apprendimento non supervisionati. È necessario selezionare una variabile target per etichettarla in un set di allenamento. Amazon ML seleziona automaticamente il metodo di apprendimento dopo aver esaminato i dati.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Azure ML Studio, con la sua interfaccia drag-and-drop, potrebbe essere l'opzione migliore per voi. Quasi tutte le operazioni di ML possono essere eseguite tramite un'interfaccia grafica. Se state iniziando a lavorare con il ML, ML Studio è una scelta eccellente per introdurre le funzionalità di ML a dipendenti non abituati.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML offre un'interfaccia grafica. È utile per caricare set di dati, addestrare modelli personalizzati e distribuirli tramite l'interfaccia API REST. Cloud AutoML aiuta gli sviluppatori con conoscenze e competenze di ML limitate. Li aiuta ad addestrare modelli di alta qualità, adattati alle loro esigenze aziendali. AutoML offre anche servizi di elaborazione di immagini e video, NLP e motori di traduzione.

Servizi di apprendimento automatico di Microsoft Azure

Azure Machine Learning Services è l'infrastruttura cloud di Microsoft. Aiuta a costruire, sperimentare e distribuire modelli su scala. Funziona con qualsiasi strumento o framework, compreso TensorFlow. La piattaforma Azure ML Services fornisce un ambiente per varie funzioni. È utile anche per gli sviluppatori di intelligenza artificiale professionisti e i data scientist che conoscono Python.

I modelli possono essere messi in produzione utilizzando un servizio di terze parti come Docker. Non ci sono metodi integrati, a differenza di ML Studio di Microsoft. Per questo motivo, è necessario creare un modello personalizzato. Anche per lo sviluppo di bot, Azure ML offre un ambiente completo. Aiuta a sviluppare, testare e distribuire bot utilizzando vari linguaggi di programmazione.

Amazon SageMaker

Sagemaker è la piattaforma MLaaS di Amazon per i professionisti del ML. Offre agli scienziati dei dati strumenti che li aiutano a costruire e distribuire modelli più velocemente. Questa piattaforma è dotata di una serie di modelli ML pre-addestrati e di algoritmi ML integrati.
Gli algoritmi integrati sono ideali anche per grandi quantità di calcoli e set di dati.

La sua chatbot AI consente di incorporare interfacce di conversazione in qualsiasi applicazione. Utilizza tecniche di deep learning avanzate di ASR. Amazon ML consente inoltre di approfondire la preparazione e la modellazione dei set di dati.

Google Cloud Machine Learning Engine

Google Cloud Machine Learning Engine si rivolge agli esperti di ML e agli ingegneri esperti. Utilizza TensorFlow e l'infrastruttura cloud. TensorFlow è ideale per le attività di rete neurale profonda. Google Cloud ML include un gran numero di algoritmi precostituiti.

Dispone di una serie di componenti a blocchi per l'analisi di immagini/video, lingua e sentiment analysis. Dispone inoltre di un servizio di notebook aziendale integrato JupyterLaB per la gestione dei framework ML.

Sono incluse anche macchine virtuali preconfigurate e container per il deep learning. Questi aiutano anche a sviluppare rapidamente le applicazioni e a ospitare i modelli come motori di predizione in hosting. Google offre Dialog Flow, una piattaforma di costruzione di bot linguistici e visivi. Aiuta a creare bot che progettano/integrano un'interfaccia utente conversazionale in vari sistemi. Questo strumento è in grado di analizzare una varietà di input, compresi i dati testuali e audio.

Watson Machine Learning Studio di IBM

IBM Watson Machine Learning Studio è destinato sia ai data scientist esperti che ai neofiti. Li aiuta a collaborare allo sviluppo di applicazioni di ML. I data scientist possono utilizzare questa piattaforma per sviluppare modelli analitici. Possono anche addestrare il modello con i loro dati e integrarlo nelle applicazioni.

Gli analisti di livello aziendale potrebbero avere difficoltà con la sua interfaccia utente. Watson ML Studio offre un'interfaccia automatizzata per l'elaborazione dei dati e la creazione di modelli. L'elaborazione dei dati, la preparazione dei modelli e la loro messa in produzione richiedono una formazione minima.

Conclusione

È fondamentale determinare innanzitutto ciò che si vuole ottenere con il ML. È quindi possibile selezionare una delle opzioni menzionate che soddisfano al meglio le proprie esigenze. È inoltre importante scegliere lo stesso provider per lo storage e per la piattaforma MLaaS. Questo vi aiuterà a risparmiare tempo nella configurazione delle fonti di dati.

Quando si ricava il flusso di lavoro ML da fonti diverse, sorgono delle complicazioni. Prima di fare una scelta, però, è bene tenere presente che alcune di queste piattaforme possono integrarsi con lo storage di altri fornitori. Esempio: Azure supporta Hadoop oltre ai propri prodotti di storage. Mentre le piattaforme MLaaS presentano alcuni svantaggi significativi da considerare. Tutto dipende dalle vostre esigenze per scegliere la migliore piattaforma MLaaS.