De komst van kunstmatige intelligentie (AI) stelde machines in staat menselijke of natuurlijke intelligentie te simuleren, waardoor het technologielandschap voor altijd veranderde.

Machine Learning (ML), een discipline van AI, stelt machines in staat om automatisch gegevens te begrijpen en te leren van ervaringen uit het verleden om patronen te identificeren en resultaten te voorspellen. Het geeft computers de vrijheid om autonoom te werken zonder afhankelijk te zijn van menselijke tussenkomst of expliciete programmering.

bron

ML maakt gebruik van algoritmen om inzichtelijke informatie te verzamelen uit enorme hoeveelheden onbewerkte gegevens. Daarom is het voor bedrijven essentieel geworden om ML te gebruiken om de kosten te verlagen, activiteiten te automatiseren en de omzetgroei aan te vullen.

Maar de meeste bedrijven komen vast te zitten in de pilotfase, ofwel omdat hun processen niet volledig zijn gecodificeerd of omdat ML-kritieke gegevensbronnen te technisch zijn om bruikbare resultaten te produceren.

Dus, hoe kunnen bedrijven ML met succes adopteren zonder enorme kosten te maken of toegewijde teams in te huren?

Via MLaaS.

Wat is MLaaS en hoe kan het uw bedrijf helpen verbeteren?

Heb je je ooit afgevraagd waarom Siri of Alexa zulke geweldige virtuele assistenten zijn? Of hoe Netflix precies de juiste selectie van films en shows voorstelt die bij uw smaak passen? Of beter nog, hoe Spotify een afspeellijst samenstelt die specifiek is voor jouw muzieksmaak?

Achter dit alles zit machine learning. Maar hoewel Apple, Amazon, Netflix en Spotify het zich kunnen veroorloven om hun verschillende ML-modellen te bouwen, kan uw bedrijf krap bij kas zitten. Dus hoe kunt u ML gebruiken om uw bedrijfsvoering te verbeteren? Door de essentiële ML-services uit te besteden aan MLaaS-serviceproviders.

Machine Learning as a Service (MLaaS) verwijst naar een reeks diensten die worden aangeboden door cloud computing-bedrijven. Deze services zijn gebundeld om machine learning-tools te bieden in een abonnementsmodel, zoals API's, NLP (natuurlijke taalverwerking), data-analyse, deep learning en gezichtsherkenning.

bron

MLaaS-serviceproviders bevrijden u van tijdrovende en dure processen, zoals modeltraining en evaluatie, toekomstige resultaten voorspellenen voorverwerking van gegevens. Het kan onmiddellijk worden geïmplementeerd, is schaalbaar volgens uw zakelijke vereisten en aangezien het op abonnementen is gebaseerd, hoeft u alleen te betalen voor de services die u gebruikt.

MLaaS kan door bedrijven worden ingezet om hun bedrijfsvoering op talloze manieren te verbeteren. Laten we er een paar bekijken.

Hoe kan MLaaS uw bedrijf helpen verbeteren?

MLaaS heeft meerdere use-cases voor bedrijven en biedt toegang tot snellere, nauwkeurigere en bruikbare inzichten om een ​​goede besluitvorming mogelijk te maken. Enkele veelvoorkomende use-cases zijn:

• Maak gebruik van NLP voor gegevensextractie

NLP is een deelgebied van machine learning waarmee computers menselijke taal kunnen herkennen, ontcijferen en exploiteren.

NLP inspecteert de taalstructuur van een zin en de betekenis van woorden om gegevens te extraheren en resultaten te produceren. Het leert en begrijpt menselijke taal om u te helpen bij het automatiseren van verschillende activiteiten.

U moet bijvoorbeeld de e-mail-ID, het telefoonnummer en het adres van een bepaalde leverancier uit verschillende documenten halen. U kunt de benodigde gegevens eenvoudig via NLP extraheren, wat anders te veel tijd en middelen zou kosten. NLP kan je ook helpen met documentclassificatie, tekstsamenvatting en meer.

De toenemende acceptatie van technologie in alle sectoren heeft bijgedragen aan de groei van NLP, met de wereldwijde NLP-marktomvang bereikt $ 341.5 miljard in 2030.

Vraagt ​​u zich af waar ML en bij uitbreiding NLP uw bedrijf nog meer mee kan helpen? Levity's gids voor machine learning als een service kan u helpen de toepassingen van MLaaS en zijn subsets beter te begrijpen.

• Verbeter de klantenservice door maatwerk

Klanten vormen de kern van een bedrijf en het verbeteren van hun ervaring is een geweldige manier om een ​​loyaal klantenbestand op te bouwen. Gepersonaliseerde oplossingen zorgen ervoor dat uw klanten zich gewaardeerd en begrepen voelen.

Met MLaaS kunt u snel klantgegevens analyseren en bruikbare inzichten verkrijgen om een ​​loyaal klantenbestand op te bouwen.

MLaaS helpt je om feedback van klanten van meerdere platforms te verzamelen en te organiseren. Dit zal u helpen om uw klanten een gepersonaliseerde ervaring te bieden om hen tevreden te houden met uw product of dienst.

• Verken onbewerkte gegevens om intuïtieve inzichten te krijgen

Als bedrijf verzamelt u in de loop van de tijd enorme hoeveelheden gegevens. Het analyseren van deze gegevens om intuïtieve inzichten te krijgen, vereist het begrijpen van de gegevens en het verbinden van de puzzelstukjes om het complete plaatje te krijgen.

U kunt gegevens verkennen met MLaaS om onnodige informatie te verwijderen. MLaaS presenteert uw gegevens visueel en in grafieken om u te helpen de trends te ontdekken en te analyseren of een zakelijke mogelijkheid het onderzoeken waard is.

bron

• Vergadernotities vastleggen via spraak-naar-tekstvertaling

Vergaderingen—intern of extern — zijn een integraal onderdeel van een bedrijf. Tijdens een vergadering worden verschillende cruciale agenda's besproken en soms is het moeilijk om de exacte discussie of de CTA's te onthouden.

Individuen noteren vaak aantekeningen om als een kant-en-klaar naslagwerk te dienen voor toekomstig gebruik. Maar het is niet de meest efficiënte manier om alles bij te houden wat tijdens een vergadering is besproken.

Met MLaaS kunnen u en uw medewerkers de procedure voor vergadernotities eenvoudig automatiseren met behulp van het spraak-naar-tekst vertaalsysteem. Dit zal alle betrokkenen helpen om meer aanwezig en gefocust te zijn in een vergadering.

• Identificeer automatisch nieuwe afbeeldingen via computervisie

Computer vision maakt gebruik van MLaaS om de visuele omgeving te begrijpen en te ontleden. Met behulp van deep learning-codes kunnen computers objecten waarnemen en categoriseren in een vooraf gedefinieerde haak, objecten uit een video of afbeelding identificeren en de beweging van een object in een video volgen.

Computervisie is gebaseerd op patroonherkenning. Hier zijn visuele gegevens nodig om computers te trainen in het analyseren en classificeren van foto's, het identificeren van objecten erin en het controleren op patronen.

Een bedrijf kan computervisie gebruiken om uren te besparen op handarbeid om items uit de inventaris te labelen. Als u bijvoorbeeld schoenen verkoopt, kost het veel tijd om schoenen handmatig te labelen op basis van verschillende factoren, waaronder type, ontwerp en maat.

Via MLaaS kunt u computervisie benutten en gebruiken afbeelding annotatie om automatisch nieuwe productafbeeldingen te identificeren en het product te classificeren volgens uw gedefinieerde tags.

• Verbeter de beveiliging met gezichtsherkenning

De meeste bedrijven beschermen hun gevoelige gegevens met wachtwoorden en codes waar slechts een select aantal bedrijven toegang toe heeft. Maar ze zijn niet volledig beveiligd, omdat met een wachtwoord beveiligde gegevens gemakkelijk kunnen worden gehackt. U moet dus uw systemen upgraden om al uw gegevens te beveiligen - gevoelig, geclassificeerd of anderszins.

Met MLaaS kunt u gezichtsherkenningsalgoritmen gebruiken om alleen toegang te verlenen aan personen die de cameratest hebben doorstaan. Op deze manier hebben goedgekeurde personen automatisch toegang tot gegevens, maar krijgen onbevoegden geen toegang tot vertrouwelijke gegevens.

bron

Naast beveiliging zorgt dit er ook voor dat uw medewerkers alleen toegang hebben tot de gegevens die ze nodig hebben en niet tot de hele database, wat hen uiteindelijk zou kunnen overweldigen.

• Verbeter de bedrijfscultuur door middel van medewerkerstevredenheidsonderzoeken

U kunt MLaaS ook gebruiken om de cultuur van uw bedrijf te verbeteren en te stimuleren. Dit bevordert niet alleen een gezonde werkomgeving, maar ook een productieve.

Begin met het uitvoeren van een medewerkerstevredenheidsonderzoek. Stel de verzamelde gegevens bloot aan sentimentanalyse. Dit onderzoek helpt u om uw medewerkers beter te begrijpen. U kunt de afdelingen vinden die tevreden zijn met hun werk, uw medewerkers en de bedrijfssfeer beter begrijpen, eventuele uitdagingen ontdekken waarmee uw medewerkers worden geconfronteerd, en meer.

U kunt vervolgens werken aan het verbeteren van de bedrijfscultuur om een ​​gezonde werkomgeving te behouden en de algehele werknemerservaring te verbeteren.

MLaaS heeft talloze toepassingen en kan u op tal van manieren helpen uw bedrijf te verbeteren. Nog enkele voorbeelden zijn voorspellende analyse, het ontwerpen van virtuele assistenten of AI-chatbots om kosten te besparen, het vaststellen van anomaliedetectie en het verbeteren en automatiseren van handmatige taken.

Maar waarom zou een bedrijf MLaaS gebruiken?

Waarom zou een bedrijf MLaaS moeten gebruiken?

Er zijn verschillende redenen waarom kleine en middelgrote ondernemingen MLaaS zouden moeten gebruiken:

• Een externe leverancier host MLaaS: bedrijven hoeven hun interne middelen niet extra te belasten, aangezien een externe leverancier MLaaS host. Ze kunnen meteen aan de slag met MLaaS zonder het proces van het opzetten van een uitgebreid systeem of het installeren van software.
• MLaaS beheert gegevens effectief: MLaaS-providers bieden cloudopslag en adequate manieren om gegevens te beheren voor machine learning-projecten. Dit stelt datawetenschappers in staat om gegevens effectief te benaderen en te verwerken.
• MLaaS is kostenefficiënt: het opzetten van een ML-model vanaf nul is duur voor een bedrijf. Er is hardware van het hoogste niveau vereist, wat kostbaar is en veel elektriciteit verbruikt. Met MLaaS hoeft u alleen maar te betalen voor de hardware die u gebruikt.
• Met MLaaS kunt u experimenteren zonder uitgebreide codes te schrijven: MLaaS-serviceproviders bieden tools voor API's, gegevensvisualisatie, voorspellende analyse en NLP om u te helpen sentimentanalyse uit te voeren en bruikbare inzichten te verkrijgen. Weinig MLaaS-providers bieden ook drag-and-drop-functionaliteit waarmee u en uw team kunnen experimenteren met verschillende tools zonder uitgebreide codes te hoeven schrijven.
• MLaaS heeft geen menselijke tussenkomst nodig: modellen voor machine learning leren autonoom en zijn niet afhankelijk van menselijke tussenkomst. Hoe meer gegevens ze krijgen, hoe beter ze worden in het analyseren van gegevens en het leveren van resultaten. Dit helpt ook bij het automatiseren van verschillende handmatige processen.

Adopteer MLaaS om uw bedrijf te verbeteren

MLaaS is de weg vooruit voor bedrijven. Naar verwachting zal ervaar een CAGR van 39.25% tussen 2020-2027.

Wanneer het strategisch wordt ingezet, kan MLaaS u een voorsprong geven op uw concurrenten. Het kan ook helpen bij het schalen en verbeteren van uw bedrijf, wat uiteindelijk uw inkomsten zal verhogen.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling. Klik Hier
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: Plato Data Intelligence: Platodata.ai