人工知能 (AI) の出現により、マシンは人間または自然な知性をシミュレートできるようになり、テクノロジーの展望が永遠に変わりました。

AI の一分野である機械学習 (ML) は、機械が自動的にデータを把握し、過去の経験から学習してパターンを識別し、結果を予測できるようにします。 これにより、人間の介入や明示的なプログラミングに依存することなく、コンピューターが自律的に動作する自由が与えられます。

ソース

ML はアルゴリズムを活用して、膨大な量の生データから洞察に満ちた情報を収集します。 そのため、企業が ML を採用してコストを削減し、運用を自動化し、収益の増加を補うことが不可欠になっています。

しかし、ほとんどの企業は、プロセスが完全に体系化されていないか、ML に不可欠なデータ ソースが技術的すぎて実用的なアウトプットを生成できないために、パイロット フェーズで行き詰っています。

では、巨額のコストを負担したり、専任チームを雇ったりすることなく、企業が ML をうまく導入するにはどうすればよいでしょうか?

MLaaS 経由。

MLaaS とは何か、ビジネスの改善にどのように役立つか?

Siri や Alexa が優れた仮想アシスタントである理由を考えたことはありますか? または、Netflix がどのようにして、あなたの好みに合った適切な映画や番組を提案してくれるのでしょうか? それとも、Spotify がどのようにあなたの音楽の好みに合わせたプレイリストを作成しているのでしょうか?

機械学習がこのすべての背後にあります。 しかし、Apple、Amazon、Netflix、Spotify は独自の ML モデルを構築する余裕がありますが、あなたのビジネスは資金不足になる可能性があります。 では、ML を活用して業務を改善するにはどうすればよいでしょうか? 必須の ML サービスを MLaaS サービス プロバイダーにアウトソーシングする。

サービスとしての機械学習 (MLaaS) は、クラウド コンピューティング企業が提供する一連のサービスを指します。 これらのサービスは、サブスクリプション ベースのモデルで API、NLP (自然言語処理)、データ分析、ディープ ラーニング、顔認識などの機械学習ツールを提供するためにバンドルされています。

ソース

MLaaS サービス プロバイダーにより、モデルのトレーニングや評価など、時間と費用がかかるプロセスから解放されます。 将来の結果を予測する、およびデータの前処理。 すぐに実装でき、ビジネス要件に応じて拡張できます。また、サブスクリプション ベースであるため、使用したサービスに対してのみ支払う必要があります。

企業は MLaaS を使用して、さまざまな方法で業務を改善できます。 それらのいくつかを見てみましょう。

MLaaS はビジネスの改善にどのように役立つでしょうか?

MLaaS には、企業向けの複数のユースケースがあり、より迅速で正確で実用的な洞察へのアクセスを提供し、健全な意思決定を可能にします。 その一般的な使用例のいくつかは次のとおりです。

• データ抽出に NLP を活用する

NLP は、コンピューターが人間の言語を認識、解読、および活用できる機械学習のサブフィールドです。

NLP は、文の言語構造と単語の意味を調べて、データを抽出し、結果を生成します。 人間の言葉を学習して理解し、さまざまなアクティビティを自動化するのに役立ちます。

たとえば、特定のベンダーの電子メール ID、電話番号、住所をいくつかのドキュメントから抽出する必要があります。 NLP を使用して必要なデータを簡単に抽出できますが、それ以外の場合は時間とリソースがかかりすぎます。 NLP は、ドキュメントの分類、テキストの要約などにも役立ちます。

業界全体でのテクノロジーの採用の増加は、NLP の成長に貢献してきました。 世界の NLP 市場規模は 341.5 年までに 2030 億ドルに達する.

他に ML と拡張された NLP がビジネスに役立つことを知りたいですか? サービスとしての機械学習に関する Levity のガイド MLaaS とそのサブセットのアプリケーションをより明確に理解するのに役立ちます。

• カスタマイズによる顧客サービスの強化

顧客はビジネスの中核を成すものであり、顧客のエクスペリエンスを向上させることは、忠実な顧客基盤を構築するための優れた方法です。 パーソナライズされたソリューションにより、顧客は価値があり、理解されていると感じることができます。

MLaaS を使用すると、顧客データをすばやく分析し、実用的な洞察を得て、忠実な顧客ベースを構築できます。

MLaaS は、複数のプラットフォームから顧客のフィードバックを収集して整理するのに役立ちます。 これにより、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供して、製品やサービスに満足してもらうことができます。

• 生データを探索して直感的な洞察を得る

ビジネスでは、時間の経過とともに膨大なデータが蓄積されます。 このデータを分析して直感的な洞察を得るには、データを理解し、パズルのピースをつなぎ合わせて全体像を把握する必要があります。

MLaaS を使用してデータを探索し、不要な情報を取り除くことができます。 MLaaS は、データを視覚的に表示し、グラフで表示して、傾向を発見し、ビジネス チャンスを検討する価値があるかどうかを分析するのに役立ちます。

ソース

• 音声からテキストへの翻訳によって会議メモをキャプチャする

ミーティング—内部または外部—は、ビジネスの不可欠な部分です。 会議ではいくつかの重要な議題が議論されますが、正確な議論や CTA を思い出すのが難しい場合があります。

個人は、将来の使用に備えてすぐに参照できるように、メモを書き留めることがよくあります。 しかし、会議中に議論されたすべてを追跡する最も効率的な方法ではありません。

MLaaS を使用すると、音声からテキストへの翻訳システムを使用して、会議メモの手順を簡単に自動化できます。 これにより、関係者全員がより出席し、会議に集中することができます。

• コンピューター ビジョンを通じて新しい画像を自動的に識別する

コンピューター ビジョンでは、MLaaS を使用して視覚環境を理解し、分析します。 コンピューターはディープ ラーニング コードを利用して、オブジェクトを認識して事前に定義されたブラケットに分類し、ビデオや写真からオブジェクトを識別し、ビデオ内のオブジェクトの動きを追跡できます。

コンピュータ ビジョンは、パターン認識に基づいています。 ここでは、コンピューターを訓練して写真を分析および分類し、写真内のオブジェクトを識別し、パターンをチェックするために視覚データが必要です。

企業はコンピューター ビジョンを利用して、在庫からアイテムにタグを付けるための手作業に費やす時間を削減できます。 たとえば、靴を販売している場合、種類、デザイン、サイズなどのさまざまな要因に応じて手動で靴にタグを付けるには、かなりの時間がかかります。

MLaaS を通じて、コンピューター ビジョンを活用し、 画像注釈 新しい製品画像を自動的に識別し、定義したタグに従って製品を分類します。

• 顔認証でセキュリティを強化

ほとんどの企業は、ごく少数の選ばれた人だけがアクセスできるパスワードとコードを使用して、機密データを保護しています。 ただし、パスワードで保護されたデータは簡単にハッキングされる可能性があるため、完全に保護されているわけではありません。 したがって、システムをアップグレードして、すべての機密データ、機密データ、またはその他のデータを保護する必要があります。

MLaaS を使用すると、顔認識アルゴリズムを利用して、カメラのテストに合格した個人のみにアクセスを許可できます。 このようにして、承認された個人は自動的にデータにアクセスできますが、承認されていない個人が機密データにアクセスすることはありません。

ソース

セキュリティに加えて、これにより、従業員がデータベース全体ではなく、必要なデータのみにアクセスできるようになり、圧倒される可能性があります.

• 従業員満足度調査による企業文化の改善

MLaaS を利用して、会社の文化を改善し推進することもできます。 これにより、健康的な職場環境だけでなく、生産的な職場環境も促進されます。

従業員満足度調査を実施することから始めます。 収集したデータを感情分析に公開します。 この調査は、従業員をよりよく理解するのに役立ちます。 仕事に満足している部門を見つけたり、従業員や会社の雰囲気をよりよく理解したり、従業員が直面している可能性のある課題を発見したりできます。

その後、企業文化の改善に取り組み、健全な職場環境を維持し、従業員の全体的なエクスペリエンスを向上させることができます。

MLaaS には無数のアプリケーションがあり、さまざまな方法でビジネスを改善するのに役立ちます。 その他の例には、予測分析、仮想アシスタントの設計、または コストを節約する AI チャットボット、異常検出の確立、手動タスクの改善と自動化。

しかし、なぜ企業は MLaaS を使用する必要があるのでしょうか?

企業が MLaaS を採用する必要があるのはなぜですか?

中小企業が MLaaS を採用すべき理由はいくつかあります。

• サードパーティ ベンダーが MLaaS をホストする: サードパーティ ベンダーが MLaaS をホストするため、企業は内部リソースに余分な負担をかける必要はありません。 複雑なシステムのセットアップやソフトウェアのインストールのプロセスを経ることなく、すぐに MLaaS を開始できます。
• MLaaS が効果的にデータを管理する: MLaaS プロバイダーは、機械学習プロジェクトのデータを管理するためのクラウド ストレージと適切な方法を提供します。 これにより、データ サイエンティストはデータに効果的にアクセスして処理できます。
• MLaaS はコスト効率に優れています。ゼロから ML モデルを確立することは、ビジネスにとってコストがかかります。 最上位のハードウェアが必要ですが、これにはコストがかかり、大量の電力を消費します。 MLaaS では、使用するハードウェアの料金を支払うだけです。
• MLaaS を使用すると、大規模なコードを記述せずに実験できます: MLaaS サービス プロバイダーは、API、データの視覚化、予測分析、および NLP のためのツールを提供し、センチメント分析を実行して実用的な洞察を導き出すのに役立ちます。 また、ドラッグ アンド ドロップ機能を提供する MLaaS プロバイダーはほとんどありません。この機能を使用すると、膨大なコードを書かなくても、さまざまなツールを試すことができます。
• MLaaS は人間の介入を必要としません。機械学習モデルは自律的に学習し、人間の介入に依存しません。 提供されるデータが多いほど、データの分析と結果の提供が向上します。 これは、いくつかの手動プロセスの自動化にも役立ちます。

MLaaS を採用してビジネスを改善する

MLaaS はビジネスの前進です。 期待される 39.25 年から 2020 年の間に 2027% の CAGR を経験する.

MLaaS を戦略的に使用すると、競合他社より優位に立つことができます。 また、ビジネスのスケーリングと改善にも役立ち、最終的に収益が増加します。

• コインスマート。 ヨーロッパで最高のビットコインと暗号通貨取引所。 ここをクリック
• Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
• 出典：プラトンデータインテリジェンス： Platodata.ai