Qu’est-ce que le Machine Learning en tant que Service ? Avantages et principales plateformes MLaaS

Machine Learning en tant que Service (MLaaS) - définition, avantages et principales plateformes.

Le Machine Learning utilise l’analyse statistique pour générer une sortie de prédiction sans nécessiter de programmation explicite. Il utilise une chaîne d’algorithmes qui apprennent à interpréter la relation entre les ensembles de données pour atteindre son objectif. Malheureusement, la plupart des scientifiques de données ne sont pas des ingénieurs logiciels, ce qui peut rendre difficile l’évolution pour répondre aux besoins d’une entreprise en croissance. Les scientifiques de données peuvent facilement gérer ces complications grâce au Machine Learning en tant que service (MLaaS).

 Qu’est-ce que MLaas ?

Le Machine Learning en tant que service (MLaaS) a récemment gagné en popularité en raison de ses avantages pour la science des données, l’ingénierie du Machine Learning, l’ingénierie des données et d’autres professionnels du Machine Learning. Le terme “Machine Learning en tant que service” fait référence à un large éventail de plateformes basées sur le cloud qui utilisent des techniques de Machine Learning pour offrir des réponses.

• Les GPU NVIDIA H100 établissent la norme pour l’IA générative dans le premier test de référence MLPerf.
• Des remèdes plus rapides Comment Insilico Medicine utilise l’IA générative pour accélérer la découverte de médicaments.
• La course pour éviter « le pire scénario pour l’apprentissage automatique »

 Le terme “Machine Learning en tant que service” (MLaaS) fait référence à une suite d’offres basées sur le cloud qui mettent à disposition des ressources de Machine Learning aux utilisateurs. Les clients peuvent bénéficier des avantages du Machine Learning avec MLaaS sans supporter les frais généraux de la création d’une équipe de Machine Learning interne ou les risques associés. Une grande variété de services, y compris l’analyse prédictive, le Deep Learning, les interfaces de programmation d’applications, la visualisation des données et le traitement du langage naturel, sont disponibles auprès de différents fournisseurs. Les centres de données du fournisseur de services s’occupent de tout le traitement.

 Bien que le concept de Machine Learning existe depuis des décennies, il n’est entré dans le courant dominant que récemment, et le MLaaS représente la prochaine génération de cette technologie. Le MLaaS vise à réduire la complexité et le coût de la mise en œuvre du Machine Learning au sein d’une organisation, permettant une analyse de données plus rapide et plus précise. Certains systèmes MLaaS sont conçus pour des tâches spécialisées telles que la reconnaissance d’images ou la synthèse de la parole, tandis que d’autres sont conçus pour des utilisations plus larges et intersectorielles, comme les ventes et le marketing.

Comment fonctionne le MLaaS ?

MLaaS est une collection de services qui fournit des outils de Machine Learning pré-construits et plutôt généraux que chaque entreprise peut adapter à ses besoins. La découverte de motifs de données est l’application principale des algorithmes MLaaS. Ces régularités sont ensuite utilisées comme base pour des modèles mathématiques, qui sont ensuite utilisés pour créer des prévisions basées sur de nouvelles informations.

En plus d’être la première plateforme d’IA complète, le MLaaS unifie une grande variété de systèmes, notamment mais non exclusivement des applications mobiles, des données d’entreprise, l’automatisation et le contrôle industriels, ainsi que des capteurs de pointe tels que LiDar. Outre la reconnaissance de motifs, le MLaaS facilite également l’inférence probabiliste. Cela offre une solution de ML complète et fiable, avec l’avantage supplémentaire de permettre à l’organisation de choisir parmi diverses approches lors de la conception d’un flux de travail adapté à ses besoins uniques.

Quels sont les avantages de MLaas ?

L’avantage principal de l’utilisation de MLaaS est de ne pas avoir à se soucier de mettre en place son infrastructure à partir de zéro. De nombreuses entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises (PME), manquent de ressources et de capacités pour stocker et gérer de grandes quantités de données. Les coûts sont aggravés par la nécessité d’acheter ou de construire un espace de stockage massif pour héberger toutes ces informations. Ici, l’infrastructure MLaaS prend en charge le stockage et l’administration des données.

 Étant donné que les plates-formes MLaaS sont des fournisseurs de services cloud, elles offrent un stockage cloud ; elles offrent des moyens de gérer les données pour les expériences de Machine Learning correctement, les pipelines de données, etc., ce qui facilite l’accès et l’analyse des données pour les ingénieurs de données.

 Les entreprises peuvent utiliser les solutions d’analyse prédictive et de visualisation de données des fournisseurs de MLaaS. De plus, ils fournissent des interfaces de programmation d’applications (API) pour une grande variété d’autres utilisations, telles que l’analyse des émotions, la reconnaissance faciale, l’évaluation du risque de crédit, l’intelligence d’entreprise, les soins de santé, etc.

 Avec MLaaS, les scientifiques de données peuvent commencer à utiliser le Machine Learning immédiatement au lieu d’attendre de longues installations de logiciels ou de sourcer leurs propres serveurs, comme c’est le cas avec la plupart des autres services informatiques en nuage. Avec MLaaS, le calcul réel a lieu dans les centres de données du fournisseur, ce qui est extrêmement pratique pour les entreprises.

Principales plateformes MLaaS

1.      AWS Machine Learning

Lorsqu’il s’agit de services cloud, AWS Machine Learning peut tout faire. Il ouvre la voie aux entreprises pour utiliser des ressources presque illimitées, y compris la puissance de calcul et le stockage de données. Il y a même des technologies plus avancées disponibles, comme le MLaaS.

Les solutions de Machine Learning fournies par AWS Machine Learning sont – Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Sagemaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend et Amazon Transcribe.

2. Google Cloud Machine Learning

Les développeurs et les scientifiques des données peuvent utiliser la plateforme d’IA Google Cloud Machine Learning (GCP) pour créer, lancer et gérer des modèles d’apprentissage automatique. L’unité de traitement de tenseurs, une puce développée par Google spécifiquement pour l’apprentissage automatique, est un élément clé de ce service.

Les solutions d’apprentissage automatique fournies par GCP sont – Build with AI, Conversational AI et Dialogflow CX

3. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studio est l’interface en ligne que les développeurs et les scientifiques de données peuvent utiliser pour développer, entraîner rapidement et déployer des modèles d’apprentissage automatique. Bien qu’ayant débuté dans le monde hors ligne, Microsoft a fait de grands progrès pour rattraper les principaux acteurs du Web.

Sci-kit learns TensorFlow, Keras, MxNet et PyTorch sont des cadres populaires qui peuvent être utilisés avec Azure Machine Learning Studio.

4. IBM Watson Machine Learning

On peut créer, entraîner et publier des modèles d’apprentissage automatique avec IBM Watson Machine Learning. Des cadres populaires comme TensorFlow, Caffe, PyTorch et Keras offrent des outils graphiques qui rendent la construction de modèles très facile.

5. BigML

BigML est une plateforme d’apprentissage automatique tout-en-un avec de nombreuses méthodes pour gérer et créer des modèles d’apprentissage automatique. L’outil aide à la création d’applications prédictives dans de nombreux domaines, notamment l’aviation, l’automobile, l’énergie, le divertissement, la finance, l’alimentation et l’agriculture, la santé et l’Internet des objets. BigML offre ses services via une interface web, une interface de ligne de commande et une interface de programmation d’applications.

Marché mondial et impact jusqu’à présent

ReportLinker, un fournisseur de recherche de marché, prédit que le marché de l’apprentissage automatique en tant que service atteindra 36,2 milliards de dollars dans le monde d’ici 2028, enregistrant un taux de croissance annuel (TCAC) de 31,6% entre 2018 et 2028.

Les principaux facteurs de croissance pour l’activité d’apprentissage automatique en tant que service comprennent l’intérêt croissant pour l’informatique en nuage et les développements en matière d’IA et de calcul cognitif. Le besoin de gestion efficace des données augmente à mesure que de plus en plus d’entreprises transfèrent leurs données de stockage sur site à la mémoire cloud. Étant donné que les plateformes MLaaS sont essentiellement des fournisseurs de cloud, elles facilitent l’accès et le traitement des données pour les ingénieurs de données en matière d’expérimentation d’apprentissage automatique et de pipelines de données.

Les institutions économiques et financières mondiales sont en ruine après que Covid-19 ait tué des millions de personnes. Avec l’avènement de cette pandémie de COVID-19, il est concevable que les technologies d’intelligence artificielle aideront dans la lutte contre elle. En utilisant des stratégies de surveillance de la population rendues possibles par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, les cas de COVID-19 sont surveillés et suivis dans de nombreux pays.

Voici les moteurs qui stimulent l’industrie MLaaS:

• L’apprentissage automatique en tant que moteur de l’intelligence artificielle
• L’essor du Big Data et la nécessité de l’informatique en nuage

Pour résumer:

De nombreux outils différents existent pour aider à la création de ML. Les environnements de développement d’apprentissage automatique peuvent être trouvés avec des outils spécialisés qui prennent en charge l’automatisation, permettent de nombreuses versions et fournissent un cadre complet de recherche et développement d’ML. Étant donné qu’il peut être développé à l’infini, puis ramené à la taille d’un PC actuel en seulement quelques clics, MLaaS est une solution appropriée pour la complexité et la dynamique du monde moderne.

Si vous êtes un scientifique des données ou un ingénieur, vous savez à quel point vos journées peuvent être chargées. MLaaS offre une multitude de ressources pour vous aider à en faire plus en moins de temps. Le principal avantage est que vous ne dépenserez pas d’argent pour une infrastructure, des ordinateurs, une configuration ou une maintenance flambant neufs.

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!