AIaaS i Norge: Få AI-kraft uten koding – enkelt og kostnadseffektivt!

0 Shares

Kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS) tilbyr virksomheter en effektiv tilnærming til å utnytte kraften i kunstig intelligens (AI). Det gir tilgang til AI-fordeler, verktøy og teknologier, noe som eliminerer kompleksiteten og de høye kostnadene forbundet med intern utvikling av løsninger.

Ved å bruke AI-verktøy og -teknologier, kan du forbedre dine produkter og tjenester, automatisere tidkrevende oppgaver og styrke kundeservicen.

Å utvikle interne løsninger ved hjelp av tradisjonelle systemer kan føre til betydelige innledende kostnader. Prosessen er ofte komplisert og tidkrevende. Derfor velger mange virksomheter bort å bygge interne programvareløsninger.

Her kommer AIaaS inn som en løsning. Det hjelper deg å overvinne disse utfordringene og skape avanserte AI-applikasjoner, fra chatbots og overvåkningsverktøy til komplekse analyseprogrammer, på en kostnadseffektiv måte uten behov for omfattende koding.

I denne artikkelen utforsker vi AIaaS, hvordan det fungerer, fordelene det gir, og noen av de ledende AIaaS-leverandørene.

La oss dykke inn!

Hva er AIaaS?

Kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS) er en tjenestemodell (XaaS) som gjør det mulig for tredjepartsselskaper og skyleverandører å utvikle AI-drevne løsninger og tilby dem til bedrifter.

Virksomheter kan implementere disse AIaaS-baserte løsningene for å bruke AI-teknikker og utvikle avanserte applikasjoner uten behov for manuell koding eller store investeringer.

AIaaS opererer på samme måte som andre skybaserte tjenester og leverer AI-produkter og -tjenester gjennom en «som en tjeneste»-modell. Det muliggjør effektiv innsamling og lagring av store datamengder. AIaaS er enkelt å implementere, og det gir virksomheter og enkeltpersoner muligheten til å eksperimentere med ulike offentlige skyplattformer, maskinlæringsalgoritmer og tjenester.

Gjennom intuitive og lavkodeverktøy og API-er, kan brukere dra nytte av kraften i kunstig intelligens uten dyptgående kodekunnskap.

AIaaS er en ideell løsning for virksomheter som ønsker å utvikle, teste og ta i bruk sine egne AI-systemer. Dette gir tilgang til verdifull innsikt og muligheter for skalering og vekst uten behov for betydelige investeringer i ressurser og kompetanse.

Typer AIaaS-løsninger

Her er noen typer AI-tjenester du kan velge:

Bots

En engasjerende chatbot kan simulere samtaler med mennesker ved hjelp av AI-algoritmer. Den opererer ved å bruke maskinlæring (ML) og naturlig språkbehandling (NLP), som gjør det mulig å forstå brukerspørsmål og gi relevante løsninger.

Utvikling av effektive chatbots krever vanligvis betydelig innsats og avansert koding fra utviklere.

AIaaS-løsninger hjelper deg med å lage kraftige chatbots for å kommunisere intelligent med kunder og gi raskere og mer effektiv problemløsning. Dette kan bidra til å redusere responstider og forbedre kundetilfredsheten.

Application Programming Interface (API)

AIaaS-løsninger tilbyr kraftige API-er. Et API fungerer som en bro eller mellommann som lar to applikasjoner kommunisere og dele data.

For eksempel henter et hotellbestillingsnettsted som Airbnb data fra ulike hotellnettsteder og viser de beste tilbudene og prisene på ett praktisk sted.

I dag brukes API-er i reiseapplikasjoner innen områder som NLP, talegjenkjenning, datasyn, kunnskapskartlegging, oversettelse, søk og følelsesdeteksjon.

Hvis du ønsker å bygge API-er, kan du dra nytte av AIaaS-løsninger uten å skrive kode. Dette vil automatisere prosessen og gjøre den enklere, noe som gjør det raskere å utvikle applikasjoner.

Maskinlæring

Ved å bruke AI- og ML-modeller kan utviklere lage nyttig programvare, identifisere mønstre i data, effektivisere prosesser og lage prediksjoner.

AIaaS forenkler implementeringen av ML og AI for virksomheter. Du kan lage forhåndstrente modeller for generell bruk eller tilpassede modeller for spesifikke bruksområder. Dette er mulig uten ML-ekspertise, noe som er en stor fordel for mange virksomheter.

Datamerking

Datamerking innebærer å kommentere store datamengder for å organisere dem effektivt. Dette er nyttig for ulike formål, inkludert kategorisering av data etter størrelse, kvalitetssikring av data og opplæring av AI-modeller.

Datamerking utføres ved hjelp av «human-in-the-loop» maskinlæring, som gjør det mulig for maskiner og mennesker å samhandle kontinuerlig. Dette hjelper AI med å evaluere data på en effektiv måte og forbedre ytelsen over tid.

Dataklassifisering

Dataklassifisering innebærer å merke ulike datasett under bestemte kategorier. Dette omfatter vanligvis brukerbasert, kontekstbasert og innholdsbasert dataklassifisering.

Du kan enkelt utføre dataklassifisering ved hjelp av AI, forutsatt at kriteriene for klassifisering er klart definert. AIaaS kan assistere med dette.

Hvordan fungerer AIaaS?

I motsetning til andre «som en tjeneste»-modeller som IaaS, PaaS eller SaaS, tilbyr AIaaS AI-baserte løsninger gjennom en tredjepartsleverandør.

Arkitekturen er relativt enkel og består av avansert maskinvare, programvare og AI-systemer utviklet for å fungere med maskinlæring, NLP, datasyn, robotikk og mer. Dette inkluderer også ML-modeller, rammeverk og roboter.

Videre opererer AIaaS på skybaserte plattformer, noe som gjør det mulig for virksomheter å tilby bedre tjenester til sine kunder. Dette gir enkeltpersoner og bedrifter enkel tilgang til AI-funksjoner uten å måtte vedlikeholde eller distribuere kostbar infrastruktur.

AI-algoritmer kan i hovedsak deles inn i to typer:

ML-algoritmer, som inkluderer regresjon og klassifisering
Dyp læring (DL)-algoritmer, som bruker nevrale nettverk

Når algoritmer anvendes på et datasystem på en spesifikk måte, kan det fungere som et menneske ved å gjenkjenne objekter, føre samtaler, svare på spørsmål, chatte med mennesker og mer.

Virksomheter bruker AIaaS-modellen for å få verdifull innsikt fra data som er samlet inn og analysert. AIaaS hjelper virksomheter med å:

Forstå sine verdifulle kunder
Identifisere viktige punkter i tjenestelevering og produksjon
Forstå hvorfor noen kjøper et produkt/en tjeneste mens andre ikke gjør det

Komponenter av AIaaS

#1. AI-infrastruktur

AI-infrastruktur er avhengig av AI- og ML-modeller. Beregning og data utgjør de to grunnleggende elementene i begge modellene.

AI-beregning: Dette omfatter serverløs databehandling, batchbehandling og virtuelle maskiner (VM-er). Disse metodene brukes til å automatisere ML-oppgaver og forbedre parallell behandling. For eksempel kan en programvare inneholde en sanntids databehandlingsmotor som inkluderer et ML-bibliotek. Når ML-modellene er trent, kan de brukes i containere og VM-er for å utføre beregninger.
AI-data: Når store mengder data legges inn i statistiske algoritmer, kalles det en funksjonell ML-modell. Disse modellene er designet for å forstå mønstre i eksisterende data. Volumet av disse dataene avgjør nøyaktigheten i prediksjonene. For eksempel kan medisinske rapporter brukes til å trene DL-nettverk for å oppdage medisinske tilstander som svulster eller kreft.

ML er avhengig av inndata som samles inn fra forskjellige kilder, som ustrukturerte data, relasjonsdatabaser, rådata, lagrede notater med mer. Disse inndataene brukes i AI- og ML-modeller.

Avanserte maskinlæringsteknikker krever komplekse beregninger som trenger en kombinasjon av CPU-er og GPU-er, samt nevrale nettverk. Både CPU-er og GPU-er muliggjør raskere behandling ved å utfylle hverandre.

Skyleverandører tilbyr en klynge med CPU-GPU-kombinasjoner, støttet av virtuelle maskiner og containere i AIaaS-oppsettet. Brukere kan benytte denne ordningen for å trene modeller.

#2. AI-tjenester

Offentlige skyleverandører tilbyr API-er som er lett tilgjengelige og som ikke krever tilpassede ML-modeller. Disse tjenestene utnytter infrastrukturen som skyleverandørene eier.

Tilpasset databehandling: Selv om API-er tjener hovedformålet i generelle tilfeller, beveger skyleverandører seg mot tilpassede databehandlingsmetoder. Dette gir brukerne tilgang til kognitiv databehandling via tilpassede datasett. Her trener brukere kognitive tjenester ved hjelp av egne data. Denne tilpassede tilnærmingen minimerer behovet for å velge de riktige algoritmene og trene tilpassede modeller.
Kognitiv databehandling: Dette omfatter tekstanalyse, taleanalyse, søk og stemmeoversettelse. Disse tjenestene brukes som REST-endepunkter og integreres med ulike applikasjoner ved hjelp av et API-kall.
Konversasjonell AI: Skyleverandører hjelper utviklere med å integrere roboter på tvers av ulike plattformer ved hjelp av bottjenester. Med denne tjenesten kan mobil- og webutviklere enkelt legge til digitale assistenter i sine apper.

#3. AI-verktøy

I tillegg til infrastruktur og API-er, tilbyr skyleverandører verktøy for å hjelpe utviklere og dataforskere med å utnytte lagring, databaser og virtuelle maskiner på en effektiv måte, da disse er synkronisert med data- og databehandlingsplattformer.

Veivisere: Dataforskere kan bruke veivisere for å redusere kompleksiteten i opplæring.
Dataforberedelsesverktøy: Ytelsen til AI-verktøy er sterkt avhengig av datakvaliteten. For å ha kvalitetsdata og ML-modeller, trenger du dataforberedelsesverktøy fra skyleverandører for å enkelt transformere, laste inn og trekke ut data. Resultatene sendes deretter til ML-rørledningen for evaluering og opplæring.
Rammeverk: Skyleverandører kan tilby forhåndslagde maler med flere rammeverk som Apache MXNet, Torch, TensorFlow med mer, da det er komplisert å sette opp og konfigurere et datavitenskapsmiljø.

Funksjoner av AIaaS

Forhåndstrente modeller: AIaaS inkluderer et bredt utvalg av forhåndstrente modeller, trent på store datasett og optimalisert for relevante domener og oppgaver.
Tilpasset modellutvikling: AIaaS tilbyr tilpassede modellutviklingsalternativer som effektiviserer distribusjonen og integrasjonen av AI-funksjoner.

Databehandling og analyse: Med AIaaS kan du lagre og behandle data, noe som gjør at virksomheten din kan håndtere og analysere store datasett.
Modelldistribusjon og hosting: AIaaS hjelper deg med å utvikle og distribuere AI- og ML-modeller enkelt, uten behov for kodekunnskap.
API-integrasjon: AIaaS kan enkelt integreres med eksisterende systemer, arbeidsflyter og applikasjoner. Tjenesteleverandører tilbyr API-er og SDK-er for å forenkle integrasjon med kjente rammeverk og programmeringsspråk.
Datasynstjenester: AIaaS tilbyr datasynstjenester som hjelper AI med å analysere video og bilder.
Prediktiv analyse: Prediktiv analyse er en viktig funksjon for enhver virksomhet. AIaaS lar AI-modeller forutsi fremtidige utfall basert på store datasett.
Automatisert maskinlæring: AIaaS tilbyr automatiserte ML-funksjoner slik at en AI-modell kan håndtere repeterende og tidkrevende oppgaver.
Modellovervåking og -administrasjon: Med AIaaS kan du enkelt overvåke og administrere AI- og ML-modellene dine effektivt. Dette lar deg også spore ytelsen til disse modellene.

AIaaS vs. AIPaaS

AIaaS og AIPaaS er skybaserte løsninger som kan brukes ved utvikling og distribusjon av AI-baserte løsninger. De er imidlertid ulike i omfang og funksjonalitet.

AI som en tjeneste (AIaaS) er en skybasert løsning som tilbyr forhåndsbygde AI-applikasjoner og modeller som enkelt kan integreres i eksisterende forretningsapplikasjoner og prosesser.

Den gir forhåndsbygde modeller for ulike operasjoner som bildegjenkjenning, prediktiv analyse og naturlig språkbehandling. Disse er tilgjengelige via API-er, slik at utviklere enkelt kan integrere dem i applikasjonene sine.

AI Platform as a Service (AIPaaS), derimot, er en skybasert løsning som gir dataforskere og utviklere ressurser og verktøy for å designe, trene, analysere og distribuere AI-modeller. Dette inkluderer programvareutviklingssett, rammeverk for maskinlæring, API-er og andre utviklingsverktøy.

Fordeler med AIaaS

Avansert infrastruktur: Vellykket AI og ML krever GPU-er og parallelle maskiner. Uten AIaaS kan det kreve store initialinvesteringer for en bedrift. AIaaS hjelper bedrifter med å utnytte kraften i ML til lavere kostnader og redusert risiko.
Brukervennlighet: Implementering av AIaaS er enkelt. Du kan raskt lage ferdige løsninger for å utnytte kraften i AI uten å ha dyptgående teknisk kompetanse.
Krever lite eller ingen koding: Du kan bruke AIaaS selv om organisasjonen din mangler et internt team av kodeeksperter. Alt du trenger er en kodefri infrastruktur, uten behov for koding under oppsett eller bruk.
Skalerbarhet: Med AIaaS kan du starte med enkle prosjekter for å vurdere om det passer dine behov. Etter hvert som du blir mer erfaren med dine egne data, kan du skalere opp eller ned etter behov.
Kostnadseffektivt: Implementering av AIaaS gir kostnadseffektivitet. Du betaler bare for de funksjonene du bruker, uten innledende investeringer eller skjulte kostnader.

Brukstilfeller av AIaaS

Bildegjenkjenning: Bildegjenkjenningssystemer identifiserer bilder, steder, objekter og mennesker for å trekke konklusjoner. Med AIaaS kan du enkelt bygge AI-drevne bildegjenkjenningsapplikasjoner.
Oppdage svindel: AI-systemer hjelper med å oppdage uautoriserte aktiviteter og forhindre svindel.
Autonome kjøretøy: Autonome kjøretøy øker sikkerheten. Du kan bruke denne teknologien i kjøretøy slik at de kan se, sanse og forstå omgivelsene sine.
Naturlig språkbehandling: Dette systemet bruker datamaskingenerert tekst og tale. Det kan samhandle med kunder for å forbedre kundeopplevelsen i sanntid.
Anbefalingsmotor: Dette systemet foreslår relevante elementer basert på kundenes behov, preferanser og mønstre.
Analyse: AIaaS er svært nyttig for analyse, da det kan hjelpe deg med å analysere store mengder data, identifisere mønstre, gi prediksjoner og forutsi fremtiden.

AI-som-en-tjenesteleverandører

#1. Amazon Web Services (AWS) maskinlæring

Få tilgang til et omfattende utvalg av AI- og ML-tjenester med AWS maskinlæring og innover raskere. Få innsikt fra dine data samtidig som du reduserer kostnadene. AWS ML hjelper deg i din ML-reise med implementering og infrastrukturressurser.

AWS ML gir deg muligheten til å løse forretningsproblemer, bygge nye apper ved hjelp av generativ AI, forbedre kundeopplevelsen, akselerere innovasjon, optimalisere forretningsprosesser og mye mer.

#2. Microsoft Azure Machine Learning

Opplev AI-tjenester i bedriftsklasse for din ende-til-ende ML-livssyklus med Microsoft Azure Machine Learning. Det hjelper deg å bygge, distribuere og administrere forretningskritiske ML-modeller i stor skala med trygghet. Det fremskynder verdiøkning med ML-operasjoner, integrerte verktøy og åpen kildekode-interoperabilitet.

Denne AI-læringsplattformen er spesielt utviklet for ansvarlige AI-apper i ML. Microsoft Azure ML hjelper deg med å distribuere raske ML-modeller, administrere og dele dem for MLOps og på tvers av arbeidsområder. Den har innebygd sikkerhet, samsvar og styring. Den tilbyr også AI-arbeidsflytorkestrering, ytelse i verdensklasse, fleksible rammeverk og verktøy, og en administrert ende-til-ende-plattform.

#3. Google Cloud Platform (GCP) AI-plattform

Google Cloud Platform tilbyr innovative AI- og ML-produkter, tjenester og løsninger drevet av Googles teknologi og forskning. Du kan bygge generative AI-apper effektivt, generere innsikt og identifisere rammeverk og verktøy.

Med GCP AI-plattformen kan du bygge AI-applikasjoner på en ansvarlig og rask måte. I tillegg får du innsikt fra data med en komplett pakke av dataanalyse-, administrasjons- og ML-verktøy. Den lar deg forstå og tolke dine ML-modeller.

#4. IBM Watson

Lås opp nye nivåer av suksess og produktivitet med IBM Watson og implementer automatisering og kunstig intelligens i dine arbeidsflyter. Dette er en bedriftsklar og neste generasjons AI-plattform, utviklet for å forbedre effektiviteten av AI i din virksomhet.

Den tilbyr:

watsonx.ai: Hjelper deg med å trene, finjustere, validere og distribuere ML-modeller enkelt.
watsonx.data: Hjelper deg med å skalere AI-arbeidsbelastninger hvor som helst, for alle dine data.
watsonx.governance: Dette lar deg fremskynde ansvarlige, transparente og forklarbare AI-arbeidsflyter.

Konklusjon

AIaaS er en raskt voksende teknologi med mange fordeler for tidlige brukere. AIaaS optimaliserer dine forretningsprosesser og lar deg utvikle og distribuere AI- og ML-modeller enkelt, uten behov for forkunnskaper om koding.

Så hvis du ønsker å lage og distribuere en rimelig skybasert løsning, kan du vurdere en god AIaaS-løsning som de ovennevnte. Det vil hjelpe deg med å designe avanserte AI-modeller for å utføre ulike oppgaver og strømlinjeforme den generelle prosessen med effektivitet og kostnadseffektivitet.

Du kan også lese om Security as a Service (SECaaS).