MLaaS: простой способ получить доступ к машинному обучению
MLaaS (Machine Learning as a Service) — это тип услуги, которая предоставляет доступ к инструментам машинного обучения без найма сотрудников и развертывая ML-инфраструктуры. MLaaS помогают компаниям извлекать полезную информацию из собственных данных, загружая их в уже готовые платформы машинного обучения.
В отличие от традиционных SaaS-компаний (программное обеспечение как услуга), MLaaS не создают приложения, а предоставляют доступ к алгоритмам машинного обучения. Пользователи получают решение широкого спектра задач, включая обнаружение мошенничества, сегментирование клиентской базы, оптимизацию бизнес-процессов и тд.
Например, для распознавания изображения собак ML-разработчики не дают компьютеру инструкции о том, как выглядит животное. Вместо этого он обрабатывает тысячи изображений собак и находит их общие закономерности (шерсть, мокрый нос, четыре лапы и т.д.).
Исходя из этого, MLaaS подходит для решения большинства задач, которые есть в бизнесе: начиная от прогнозирования дохода и заканчивая распознаванием изображений. Единственный барьер, который стоит перед компаниями — это количество и качество данных. Для эффективной работы ML они должны быть релевантны и в достаточном объеме.
Рассмотрим самые популярные варианты использования MLaas.
Один из примеров прогнозирования с помощью MLaaS — моделирование затрат. Компания предоставляет поставщику ML-модели исторические данные, на основе которых она находит закономерности и прогнозирует будущие траты.
Модели машинного обучения находят закономерности, которые люди могли бы просто не увидеть. Это помогает получить, например, более точную информацию о денежных потоках, эффективности сотрудников, а также конкретного отдела компании.
Такой вариант использования MLaaS полезен для предприятий, которые не обладают ресурсами и опытом создания собственных систем кибербезопасности. Это также помогает компаниям предотвращать мошенничество без найма сотрудников и затрат на обслуживание оборудования.
Чтобы сегментировать клиентов с помощью MLaaS, необходимо предоставить данные о пользователях компании. Алгоритм машинного обучения проанализирует информацию и найдет общие закономерности, например, среднюю сумму покупок, местоположение, наличие бонусной карты и т.д.
Обработка данных. Включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных для дальнейшего анализа. Обычно процесс выполняется специалистами, которые обладают опытом работы с такими инструментами, как Apache Spark, Apache Flink и Hadoop.
Алгоритмы машинного обучения. Основа MLaaS. Позволяют компьютерам находить закономерности и прогнозировать будущее состояние определенных параметров. Существует три типа алгоритмов ML (контролируемое обучение, без присмотра и с подкреплением). Популярные инструменты: TensorFlow, PyTorch и Scikit-Learn.
API. Используется для интеграции с моделями машинного обучения. Поставщик MLaaS предоставляет API, с помощью которых заказчик получает доступ к инструментам.
Основой ML являются данные, и чем их больше, тем лучше. Компаниям, которые не обладают достаточной информацией, вряд ли стоит использовать MLaaS. В их случае модель машинного обучения вряд ли сможет найти закономерности и предоставить какой-либо прогноз или анализ.
Чем машинное обучение отличается от ИИ
Искусственный интеллект и машинное обучение воспринимаются как синонимы, однако на самом деле это разные понятия. Чтобы раз и навсегда разобраться в их отличиях, дадим определение каждому из них.
- Искусственный интеллект — это технология, которая имитирует работу человеческого разума и образа мышления.
- Машинное обучение — это разработка компьютерных алгоритмов, которые обучаются без стороннего программирования.
Например, для распознавания изображения собак ML-разработчики не дают компьютеру инструкции о том, как выглядит животное. Вместо этого он обрабатывает тысячи изображений собак и находит их общие закономерности (шерсть, мокрый нос, четыре лапы и т.д.).
Хронология развития искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения. Источник: linkedin.com
Таким образом, машинное обучение — это один из вариантов искусственного интеллекта, а не его второе название. ML-модели используются для прогнозирования, сегментации данных и поиска закономерностей. Более того, разработчики могут применять ML для создания ИИ.
Варианты использования MLaaS
MLaaS не предполагает управление ML-инфраструктурой, настройку серверов и установку программного обеспечения. Компаниям просто необходимо интегрировать соответствующие данные и дождаться, когда алгоритмы предоставят результат работы.
Исходя из этого, MLaaS подходит для решения большинства задач, которые есть в бизнесе: начиная от прогнозирования дохода и заканчивая распознаванием изображений. Единственный барьер, который стоит перед компаниями — это количество и качество данных. Для эффективной работы ML они должны быть релевантны и в достаточном объеме.
Рассмотрим самые популярные варианты использования MLaas.
Прогнозирование
Упрощенная схема прогнозирования с помощью ML. Источник: neuraldesigner.com
С помощью MLaaS компании могут прогнозировать будущие события, исходя из прошлого опыта. ML-модель обучается на основе исторических данных, а затем формирует предположения и прогнозы, относительно тех или иных параметров.
Один из примеров прогнозирования с помощью MLaaS — моделирование затрат. Компания предоставляет поставщику ML-модели исторические данные, на основе которых она находит закономерности и прогнозирует будущие траты.
Исследование данных
Исследования данных — это процесс, который предоставляет более глубокое понимание того, что происходит внутри определенного отдела или компании. Оно включает в себя изучение и взаимосвязь между переменными, а также их визуализацию.
Модели машинного обучения находят закономерности, которые люди могли бы просто не увидеть. Это помогает получить, например, более точную информацию о денежных потоках, эффективности сотрудников, а также конкретного отдела компании.
Рекомендательные системы
Алгоритм рекомендаций — это форма искусственного интеллекта, которая используется для прогнозирования будущих желаний пользователя. Это могут быть покупки, просмотры, прослушивания и тд. Такие системы работают за счет анализа поведения пользователя в прошлом и поиска возможных закономерностей.
Два подхода рекомендательных систем. Источник: towardsdatascience.com
Наиболее известный алгоритм рекомендаций — YouTube. Он добавляет видео на основе прошлых просмотров, лайков и комментариев пользователя. Возможно, система также учитывает интересы схожих участников платформы и поисковые запросы вне YouTube.
Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий — это процесс идентификации потенциально опасных событий, например мошенничества с кредитными картами или потери конфиденциальной информации. Инструменты MLaaS изучают модели поведения, которые приводили к мошенничеству в прошлом, чтобы находить их в реальном времени.
Такой вариант использования MLaaS полезен для предприятий, которые не обладают ресурсами и опытом создания собственных систем кибербезопасности. Это также помогает компаниям предотвращать мошенничество без найма сотрудников и затрат на обслуживание оборудования.
Сегментирование клиентской базы
Машинное обучение сегментирует клиентов на основе их поведения, демографии (пол, возраст, местонахождение) и активности покупок. Таким образом, компания получает представление о каждой из групп пользователей, что помогает оптимально распределить необходимые ресурсы для соответствующего сегмента.
Чтобы сегментировать клиентов с помощью MLaaS, необходимо предоставить данные о пользователях компании. Алгоритм машинного обучения проанализирует информацию и найдет общие закономерности, например, среднюю сумму покупок, местоположение, наличие бонусной карты и т.д.
Компоненты MLaaS
Хранилище данных. Благодаря хранилищу данных пользователь MLaaS сохраняет информацию в различных форматах, включая CSV, JSON и Excel. Популярные инструменты облачного хранения данных: Amazon S3, Google Cloud Storage и Microsoft Azure.
Обработка данных. Включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных для дальнейшего анализа. Обычно процесс выполняется специалистами, которые обладают опытом работы с такими инструментами, как Apache Spark, Apache Flink и Hadoop.
Алгоритмы машинного обучения. Основа MLaaS. Позволяют компьютерам находить закономерности и прогнозировать будущее состояние определенных параметров. Существует три типа алгоритмов ML (контролируемое обучение, без присмотра и с подкреплением). Популярные инструменты: TensorFlow, PyTorch и Scikit-Learn.
API. Используется для интеграции с моделями машинного обучения. Поставщик MLaaS предоставляет API, с помощью которых заказчик получает доступ к инструментам.
Заключение: когда следует использовать MLaaS?
MLaaS подойдет для компаний, которым необходимо обрабатывать большое количество данных с помощью машинного обучения. Например, MLaaS будет актуальным инструментом для обнаружения мошенничества или прогнозирования оттока клиентов.
Основой ML являются данные, и чем их больше, тем лучше. Компаниям, которые не обладают достаточной информацией, вряд ли стоит использовать MLaaS. В их случае модель машинного обучения вряд ли сможет найти закономерности и предоставить какой-либо прогноз или анализ.
