MLaaS: простий спосіб отримати доступ до машинного навчання
MLaaS (Machine Learning as a Service) — це тип послуги, яка надає доступ до інструментів машинного навчання без необхідності наймати працівників і розгортати ML-інфраструктуру. MLaaS допомагає компаніям отримувати корисну інформацію з власних даних, завантажуючи їх у вже готові платформи машинного навчання.
На відміну від традиційних SaaS-компаній (програмне забезпечення як послуга), MLaaS не створює застосунки, а надає доступ до алгоритмів машинного навчання. Користувачі отримують інструмент для розв'язання широкого спектра завдань, зокрема виявлення шахрайства, сегментування клієнтської бази, оптимізація бізнес-процесів тощо.
Штучний інтелект — це технологія, яка імітує роботу людського розуму та способу мислення.
Машинне навчання — це розроблення комп'ютерних алгоритмів, які навчаються без стороннього програмування.
Наприклад, для розпізнавання зображення собак ML-розробники не дають комп'ютеру інструкцій щодо вигляду тварини. Натомість він обробляє тисячі зображень собак і знаходить їх загальні закономірності (шерсть, мокрий ніс, чотири лапи тощо).
Зважаючи на це, MLaaS може розв’язувати більшість бізнес-завдань: від прогнозування доходу до розпізнавання зображень. Єдиний бар'єр для компаній — це кількість та якість даних. Для ефективної роботи ML вони мають бути релевантними й надаватися у достатній кількості.
Розглянемо найпопулярніші варіанти використання MLaas.
Один із прикладів прогнозування за допомогою MLaaS — моделювання витрат. Компанія надає постачальнику ML-моделі історичні дані, на основі яких вона знаходить закономірності та прогнозує майбутні витрати.
Моделі машинного навчання знаходять закономірності, яких люди можуть не побачити. Це допомагає отримати, наприклад, більш точну інформацію про грошові потоки, ефективність співробітників, а також конкретний відділ компанії.
Такий варіант використання MLaaS корисний для підприємств, які не мають ресурсів і досвіду створення власних систем кібербезпеки. Це також допомагає компаніям запобігати шахрайству, не наймаючи працівників та заощаджуючи на обслуговуванні обладнання.
Щоб сегментувати клієнтів за допомогою MLaaS, необхідно надати дані про користувачів компанії. Алгоритм машинного навчання проаналізує інформацію та знайде загальні закономірності, наприклад середню суму, що була витрачена на купівлю, або локацію чи наявність бонусної картки тощо.
Обробка даних. Включає очищення, перетворення та підготовку даних для подальшого аналізу. Зазвичай до процесу залучають фахівців, які мають досвід роботи з такими інструментами, як Apache Spark, Apache Flink і Hadoop.
Алгоритми машинного навчання. Основа MLaaS. Дають змогу комп'ютерам знаходити закономірності та прогнозувати майбутній стан певних параметрів. Існує три типи алгоритмів ML (контрольоване навчання, без нагляду та з підкріпленням). Популярні інструменти: TensorFlow, PyTorch і Scikit-Learn.
API. Використовуються для інтеграції з моделями машинного навчання. Постачальник MLaaS надає API, за допомогою яких замовник отримує доступ до інструментів.
Основою ML є дані. Що більше їх, то краще. Компаніям, які не мають достатньої кількості інформації, навряд чи варто використовувати MLaaS, бо модель машинного навчання навряд зможе знайти закономірності та зробити будь-який прогноз чи аналіз.
Чим машинне навчання відрізняється від ШІ
Штучний інтелект та машинне навчання зазвичай сприймають як синоніми, проте насправді це не так. Щоб раз і назавжди з’ясувати відмінності між цими поняттями, дамо визначення кожному з них.
Штучний інтелект — це технологія, яка імітує роботу людського розуму та способу мислення.
Машинне навчання — це розроблення комп'ютерних алгоритмів, які навчаються без стороннього програмування.
Наприклад, для розпізнавання зображення собак ML-розробники не дають комп'ютеру інструкцій щодо вигляду тварини. Натомість він обробляє тисячі зображень собак і знаходить їх загальні закономірності (шерсть, мокрий ніс, чотири лапи тощо).
Хронологія розвитку штучного інтелекту, машинного та глибокого навчання. Джерело: linkedin.com
Отже, машинне навчання — це один із варіантів штучного інтелекту, а не його друга назва. ML-моделі використовуються для прогнозування, сегментації даних та пошуку закономірностей. Ба більше, розробники можуть застосовувати ML для створення ШІ.
Варіанти використання MLaaS
MLaaS не передбачає управління ML-інфраструктурою, налаштування серверів та встановлення програмного забезпечення. Компаніям просто необхідно інтегрувати відповідні дані та дочекатися, коли алгоритми дадуть результат роботи.
Зважаючи на це, MLaaS може розв’язувати більшість бізнес-завдань: від прогнозування доходу до розпізнавання зображень. Єдиний бар'єр для компаній — це кількість та якість даних. Для ефективної роботи ML вони мають бути релевантними й надаватися у достатній кількості.
Розглянемо найпопулярніші варіанти використання MLaas.
Прогнозування
Спрощена схема прогнозування за допомогою ML. Джерело: neuraldesigner.com
За допомогою MLaaS компанії можуть прогнозувати майбутні події, спираючись на вже здобутий досвід. ML-модель навчається на основі історичних даних, а потім формує припущення та прогнози щодо тих чи інших параметрів.
Один із прикладів прогнозування за допомогою MLaaS — моделювання витрат. Компанія надає постачальнику ML-моделі історичні дані, на основі яких вона знаходить закономірності та прогнозує майбутні витрати.
Дослідження даних
Дослідження даних — це процес, який надає більш глибоке розуміння того, що відбувається всередині певного відділу чи компанії. Воно включає вивчення, встановлення взаємозв'язку між змінними, а також їх візуалізацію.
Моделі машинного навчання знаходять закономірності, яких люди можуть не побачити. Це допомагає отримати, наприклад, більш точну інформацію про грошові потоки, ефективність співробітників, а також конкретний відділ компанії.
Рекомендаційні системи
Алгоритм рекомендацій — це форма штучного інтелекту, яка використовується для прогнозування майбутніх бажань користувача. Це можуть бути купівля, перегляди, прослуховування тощо. Такі системи працюють, аналізуючи попередню поведінку користувача та шукаючи можливі закономірності.
Два підходи рекомендаційних систем. Джерело: towardsdatascience.com
Найбільш відомий алгоритм рекомендацій — YouTube. Він додає відео на основі попередніх переглядів, лайків і коментарів користувача. Можливо, система також враховує інтереси подібних учасників платформи та пошукові запити поза YouTube.
Виявлення аномалій
Виявлення аномалій — це процес ідентифікації потенційно небезпечних подій, наприклад шахрайства з кредитними картками чи втрати конфіденційної інформації. Інструменти MLaaS вивчають моделі поведінки, які раніше призводили до шахрайства, щоб знаходити їх в реальному часі.
Такий варіант використання MLaaS корисний для підприємств, які не мають ресурсів і досвіду створення власних систем кібербезпеки. Це також допомагає компаніям запобігати шахрайству, не наймаючи працівників та заощаджуючи на обслуговуванні обладнання.
Сегментування клієнтської бази
Машинне навчання сегментує клієнтів на основі їхньої поведінки, демографії (стать, вік, місцеперебування) та активності купівлі. В такий спосіб компанія отримує уявлення про кожну групу користувачів, що допомагає оптимально розподілити необхідні ресурси для відповідного сегмента.
Щоб сегментувати клієнтів за допомогою MLaaS, необхідно надати дані про користувачів компанії. Алгоритм машинного навчання проаналізує інформацію та знайде загальні закономірності, наприклад середню суму, що була витрачена на купівлю, або локацію чи наявність бонусної картки тощо.
Компоненти MLaaS
Сховище даних. Завдяки сховищу даних користувач MLaaS зберігає інформацію у різних форматах, включно з CSV, JSON і Excel. Популярні інструменти хмарного зберігання даних: Amazon S3, Google Cloud Storage та Microsoft Azure.
Обробка даних. Включає очищення, перетворення та підготовку даних для подальшого аналізу. Зазвичай до процесу залучають фахівців, які мають досвід роботи з такими інструментами, як Apache Spark, Apache Flink і Hadoop.
Алгоритми машинного навчання. Основа MLaaS. Дають змогу комп'ютерам знаходити закономірності та прогнозувати майбутній стан певних параметрів. Існує три типи алгоритмів ML (контрольоване навчання, без нагляду та з підкріпленням). Популярні інструменти: TensorFlow, PyTorch і Scikit-Learn.
API. Використовуються для інтеграції з моделями машинного навчання. Постачальник MLaaS надає API, за допомогою яких замовник отримує доступ до інструментів.
Висновок: коли слід використовувати MLaaS
MLaaS буде корисний для компаній, яким необхідно обробляти велику кількість даних за допомогою машинного навчання. Наприклад, MLaaS буде актуальним інструментом для виявлення шахрайства або прогнозування відпливу клієнтів.
Основою ML є дані. Що більше їх, то краще. Компаніям, які не мають достатньої кількості інформації, навряд чи варто використовувати MLaaS, бо модель машинного навчання навряд зможе знайти закономірності та зробити будь-який прогноз чи аналіз.
