Hva er AI as a Service (AIaaS) og hvordan fungerer det?

Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS) gir bedrifter en effektiv måte å utnytte AI og dens kraft, fordeler, verktøy og teknologier for å eliminere kompleksiteten og overvinne kostnadene ved å utvikle interne løsninger.

Ved å bruke AI-verktøy og -teknologier kan du forbedre produktene og tjenestene dine, automatisere tidkrevende oppgaver og forbedre kundeservicen.

Hvis du ønsker å lage interne løsninger ved bruk av tradisjonelle systemer, kan det medføre store forhåndskostnader, og prosessen er også kompleks og lang. Dette er grunnen til at mange bedrifter ikke foretrekker å bygge interne programvareløsninger.

Til dette kan AIaaS være din redningsmann. Det vil hjelpe deg med å overvinne disse utfordringene og lage avanserte AI-apper, fra chatboter og overvåkingsverktøy til kompleks analyseprogramvare med kostnadseffektivitet og uten at du trenger å kode.

I denne artikkelen vil jeg diskutere AIaaS, hvordan det fungerer, dets fordeler og noen av de beste AIaaS-leverandørene.

Her går vi!

Hva er AIaaS?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) er et alt-som-en-tjeneste-konsept (XaaS) som lar tredjepartsselskaper og skyleverandører bygge AI-drevne løsninger og sette dem ut til bedrifter.

Bedrifter kan bruke disse AIaaS-baserte løsningene til å implementere AI-teknikker og løsninger for å lage avanserte applikasjoner uten manuell koding og store investeringer.

AIaaS fungerer som andre skybaserte tjenester, og tilbyr AI-produkter og -tjenester via en «som en tjeneste»-modell. Det kan hjelpe deg effektivt å samle inn og lagre så mye data du vil. AIaaS er enkelt å implementere, og gjør det mulig for bedrifter og enkeltpersoner å eksperimentere med ulike offentlige skyplattformer, maskinlæringsalgoritmer og tjenester.

Gjennom intuitive og lavkodeverktøy og API-er kan brukere utnytte kraften til kunstig intelligens uten å ha kodekunnskap.

AIaaS er en flott løsning for selskaper som er villige til å utvikle, teste og bruke sine egne AI-systemer. Så uten massive investeringer i ressurser og talent kan du få verdifull innsikt og muligheter til å skalere og vokse.

Typer AIaaS-løsninger

Ulike typer AI-tjenester du kan velge inkluderer:

Bots

En engasjerende chatbot kan simulere samtaler med mennesker når den er pudret av AI-algoritmer. Det fungerer ved å bruke konseptet ML og NLP, som hjelper deg med å forstå brukerspørsmål og gi passende løsninger på dem.

Dette krever en enorm innsats og avansert koding av utviklere for å bygge vellykkede chatbots.

AIaaS-løsninger hjelper deg med å lage kraftige chatbots for å samhandle med kunder smart og gi raskere og mer effektiv problemløsning. Det bidrar også til å redusere svarprosenten og øke kundetilfredsheten.

Application Programming Interface (API)

AIaaS-løsninger gir fantastiske APIer. Per definisjon er API-er som en bro eller mellommann der to applikasjoner kan samhandle med hverandre og dele data.

For eksempel trekker et hotellbestillingsnettsted som Airbnb ut data fra forskjellige hotellsider og viser de beste tilbudene og prisene på ett praktisk sted.

I dag brukes APIer i reiseapplikasjoner NLP, datatale, datasyn, kunnskapskartlegging, oversettelse, søk, følelsesdeteksjon, etc.

Så hvis du vil bygge APIer, kan du utnytte AIaaS-løsninger uten å skrive noen kode. Hele prosessen vil bli automatisert og enklere, slik at du kan produsere applikasjoner raskere.

Maskinlæring

Ved å bruke AI- og ML-modeller kan utviklere lage nyttig programvare, finne mønstre i data, strømlinjeforme prosesser og lage spådommer.

AIaaS gjør det enklere for bedrifter å ta i bruk ML og AI. Du kan lage forhåndstrente modeller for generell bruk eller opplærte modeller for å passe til din spesifikke brukssituasjon. Alt dette er mulig uten noen ML-ekspertise, noe som er en stor fordel for mange virksomheter.

Datamerking

Datamerking betyr å kommentere et stort datavolum for å organisere dem effektivt. Den har flere brukstilfeller, for eksempel kategorisering av data etter størrelse, sikring av datakvalitet og opplæring av AI.

Datamerking gjøres ved hjelp av human-in-the-loop ML for å gjøre det mulig for maskiner så vel som mennesker å kontinuerlig samhandle med hverandre. På denne måten kan AI enkelt evaluere data og yte bedre i fremtiden.

Dataklassifisering

Dataklassifisering brukes når du skal merke ulike sett med data under enkelte kategorier. Dette inkluderer vanligvis brukerbasert, kontekstbasert og innholdsbasert dataklassifisering.

Du kan enkelt utføre dataklassifisering med bruk av AI, forutsatt at omrisset og kriteriene for dataklassifisering er klart definert. AIaaS kan hjelpe deg med dette.

Hvordan fungerer AIaaS?

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

Arkitekturen er ganske enkel som inkluderer avansert maskinvare, programvare og AI-systemer bygget for å fungere med maskinlæring, NLP, datasyn, robotikk og mer. Det involverer også ML-modeller, rammeverk, roboter, etc.

Videre opererer AIaaS på cloud computing-plattformer som gjør det mulig for bedrifter å tilby bedre tjenester til sine kunder. Dette lar enkeltpersoner og bedrifter enkelt få tilgang til AI-funksjoner uten å vedlikeholde eller distribuere kostbar infrastruktur.

AI-algoritmer kan stort sett være av to typer:

• ML-algoritmer som inkluderer regresjon og klassifisering
• Deep Learning (DL) algoritmer som bruker nevrale nett

Når algoritmer brukes på et datasystem på en bestemt måte, kan det fungere som et menneske ved å bestemme objekter, føre samtaler, svare på veisperringer, chatte med mennesker og mer.

Bedrifter bruker AIaaS-modellen for å få verdifull innsikt fra innsamlet og analysert data. Dermed hjelper AIaaS bedrifter:

• Forstå deres verdifulle kunder
• Finn avgjørende punkter i tjenestelevering og produksjon
• Forstå hvorfor noen kjøper et produkt/tjeneste mens noen ikke gjør det

Komponenter av AIaaS

#1. AI-infrastruktur

AI-infrastruktur avhenger av AI- og ML-modeller. Beregning og data er de to pilarene i begge modellene.

• AI compute: AI compute inkluderer serverløs databehandling, batchbehandling og virtuelle maskiner (VM-er). Disse metodene brukes til å automatisere ML-oppgaver og forbedre parallell behandling. For eksempel har programvaren XYZ en sanntidsdatabehandlingsmotor som inneholder et ML-bibliotek. Ved opplæring av ML-modellene kan de brukes i containere og VM-er for å utføre beregninger.
• AI-data: Når du legger et stort sett med data inn i statistiske algoritmer, kalles det den funksjonelle ML-modellen. Generelt er disse modellene designet for å forstå mønstre i eksisterende data. Selve volumet av disse dataene bestemmer den nøyaktige prosentandelen av spådommer. For eksempel trener flere medisinske rapporter DL-nettverk til å brukes videre til å oppdage medisinske nødsituasjoner som svulster eller kreft.

ML er avhengig av inndata som du kan samle inn fra flere kilder. Data som kommer fra ustrukturerte data, relasjonsdatabaser, en samling av rådata, lagrede merknader og mer er inngangene til AI- og ML-modellene.

Avanserte maskinlæringsteknikker krever å utføre komplekse beregninger som trenger en blanding av CPUer og GPUer, og nevrale nettverk. Både CPUer og GPUer muliggjør raskere prosessering ved å utfylle hverandre.

Skyleverandører gir en klynge av CPU-GPU-kombinasjoner støttet med virtuelle maskiner og containere i AIaaS-oppsettet. Brukere kan bruke denne ordningen til å trene modeller.

#2. AI-tjenester

Offentlige skyleverandører tilbyr APIer som er tilgjengelige og ikke krever tilpassede ML-modeller. Disse tjenestene trekker ut fordeler fra infrastrukturen som skyleverandørene eier.

• Tilpasset databehandling: Selv om API-er tjener hovedformålet i generelle tilfeller, skifter skyleverandører mot tilpassede databehandlingsmetoder og lar brukere møte kognitiv databehandling via tilpassede datasett. Her trener brukere kognitive tjenester ved hjelp av dataene deres. Denne tilpassede tilnærmingen minimerer stresset med å velge de riktige algoritmene og trene tilpassede modeller.
• Kognitiv databehandling: Denne databehandlingen inkluderer tekstanalyse, taleanalyse, søk og stemmeoversettelse. Disse tjenestene brukes som REST-endepunkter og integrert med ulike applikasjoner ved hjelp av et API-kall.
• Conversational AI: Skyleverandører hjelper utviklere med å integrere roboter på tvers av plattformene ved å bruke bottjenester. Med denne tjenesten kan mobil- og nettutviklere enkelt legge til digitale assistenter i appene sine.

#3. AI-verktøy

Bortsett fra infrastruktur og API-er, tilbyr skyleverandører verktøy for å hjelpe utviklere og dataforskere med å effektivt utnytte lagring, databaser og VM-er siden disse er synkronisert med data- og dataplattformer.

• Veivisere: Dataforskere kan bruke veivisere for å eliminere eller minimere kompleksiteten i opplæringen.
• Dataforberedelsesverktøy: Ytelsen til AI-verktøy avhenger sterkt av datakvaliteten. Og for å ha kvalitetsdata og ML-modeller, trenger du dataforberedelsesverktøy fra skyleverandører for å enkelt transformere, laste inn og trekke ut data. Utdataene sendes deretter til ML-rørledningen for evaluering og opplæringsformål.
• Rammer: Skyleverandører kan tilby forhåndslagde maler med flere rammeverk, for eksempel Apache MXNet, Torch, TensorFlow og mer, siden det å sette opp og konfigurere datavitenskapsmiljøet er komplisert.

Funksjoner av AIaaS

• Forhåndsutdannede modeller: AIaaS inkluderer et bredt utvalg av forhåndstrente modeller som er trent på et stort utvalg datasett og optimalisert for nødvendige domener eller 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 som gjør at virksomheten din kan behandle og analysere store datasett.
• Modelldistribusjon og hosting: AIaaS hjelper deg med å utvikle og distribuere AI- og ML-modellen din enkelt uten kodekunnskap.
• API-integrasjon: AIaaS kan enkelt integreres med eksisterende systemer, arbeidsflyter og applikasjoner. Tjenesteleverandører tilbyr API-er og SDK-er for å lette 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 bedrift. AIaaS lar AI-modeller forutsi fremtidige utfall fra 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 du kan bruke mens du utvikler og distribuerer AI-baserte løsninger. Begge er imidlertid forskjellige når det gjelder omfang og funksjonalitet.

AI-as-a-Service (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 forskjellige operasjoner, for eksempel bildegjenkjenning, prediktiv analyse og naturlig språkbehandling. Dette kan være tilgjengelig via APIer slik at utviklere enkelt kan integrere dem i applikasjonene sine.

På den annen side er AI Platform as a Service (AIPaaS) en skybasert løsning som lar dataforskere og utviklere bruke ressursene og verktøyene for å designe, trene, analysere og distribuere AI-modeller. Det inkluderer programvareutviklingssett, rammeverk for maskinlæring, APIer og andre utviklingsverktøy.

Fordeler med AIaaS

• Avansert infrastruktur: Vellykket AI og ML trenger GPUer og parallelle maskiner. Uten AIaaS kan et selskap måtte foreta tunge initialinvesteringer. AIaaS hjelper bedrifter å utnytte MLs kraft til lavere kostnader og risiko.
• Brukervennlighet: Implementering av AIaaS er enkelt; du kan lage ferdige løsninger for å dra nytte av kraften til AI uten å ha dype tekniske ferdigheter.
• Krever lite eller ingen koding: Du kan bruke AIaaS selv om organisasjonen din mangler et internt team med kodeeksperter. Alt du trenger er en kodefri infrastruktur i bedriften din, uten å kreve noen koding under oppsett eller bruk.
• Skalerbarhet: Med AIaaS kan du starte med enkle prosjekter for å forstå og lære om dette passer dine individuelle behov. Etter hvert som du blir erfaren med dine egne data, kan du skalere opp og ned etter hvert som prosjektkravene endres.
• Kostnadseffektiv: Implementering av AIaaS gir kostnadseffektivitet. Du trenger bare å betale for funksjonene du bruker uten forhåndsinvesteringer eller skjulte investeringer.

Brukstilfeller av AIaaS

• Bildegjenkjenning: Bildegjenkjenningssystemer oppdager bilder og identifiserer steder, objekter og personer for å trekke konklusjoner. Med AIaaS kan du enkelt bygge AI-drevne bildegjenkjenningsapplikasjoner.
• Oppdage svindel: AI-systemer hjelper til med å oppdage uautoriserte aktiviteter og forhindre svindel.
• Autonome kjøretøy: Autonome kjøretøy øker sikkerheten. Du kan bruke denne teknologien i kjøretøy og la dem se, sanse og finne ut omgivelsene.
• Naturlig språkbehandling: Dette systemet bruker datamaskingenerert tekst og tale. De kan samhandle med kunder for å forbedre kundeopplevelsen i sanntid.
• Anbefalingsmotor: Dette foreslår de relevante elementene i henhold til dine kundebehov basert på preferanser og mønstre.
• Analytics: AIaaS er svært nyttig i analyse, da det kan hjelpe deg med å analysere enorme datavolumer, finne mønstre, komme med påstander og forutsi fremtiden.

AI-som-en-tjenesteleverandører

#1. Amazon Web Services (AWS) maskinlæring

Få et omfattende sett med AL- og ML-tjenester med AWS maskinlæring og innovere raskere. Få innsikt fra dataene du har samtidig som du reduserer kostnadene. AWS ML hjelper deg i din ML-adopsjonsreise med implementering og infrastrukturressurser.

AWS ML lar deg løse forretningsproblemene dine, bygge nye apper ved hjelp av generativ AI, adressere forretningsproblemer, forbedre kundeopplevelsen, akselerere innovasjon, optimalisere forretningsprosesser og mer.

#2. Microsoft Azure Machine Learning

Opplev AI-tjenester i bedriftsklasse for din ende-til-ende ML-livssyklus med Microsoft Azure Machine Learning. Den hjelper deg med å bygge, distribuere og administrere kritiske forretnings-ML-modeller i stor skala med tillit. Det akselererer tid-til-verdi 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 cross-workspace. Den har innebygd sikkerhet, samsvar og styring. Den tilbyr også AI-arbeidsflytorkestrering, ytelse i verdensklasse, fleksible rammer og verktøy, og 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 oppdage rammer og verktøy.

Med GCP AI-plattformen kan du bygge AI-applikasjoner ansvarlig og raskt. Få i tillegg innsikt fra dataene med hele pakken med dataanalyse, administrasjon og ML-verktøy. Den lar deg forstå og tolke ML-modellene dine.

#4. IBM Watson

Lås opp nye nivåer av suksess og produktivitet med IBM Watson og infuser automatisering og kunstig intelligens i arbeidsflytene dine. Det er den bedriftsklare og neste generasjons AI-plattformen designet for å forbedre effektiviteten til AI i virksomheten din.

Den tilbyr:

• watsonx.ai: Det hjelper deg med å trene, stille inn, validere og distribuere ML-modeller med letthet.
• watsonx.data: Det hjelper deg å skalere AI-arbeidsmengder hvor som helst for alle dataene.
• watsonx.governance: Dette lar deg akselerere ansvarlige, forklarbare og transparente AI-arbeidsflyter.

Konklusjon

AIaaS er en raskt voksende teknologi, og har mange fordeler for tidlige brukere. AIaaS optimerer forretningsprosessene dine og lar deg utvikle og distribuere AI- og ML-modeller med letthet uten noen forkunnskaper om koding.

Så hvis du vil lage og distribuere en rimelig skybasert løsning, kan du bruke en god AIaaS-løsning som ovenfor. Det vil hjelpe deg med å designe en avansert AI-modell for å utføre ulike oppgaver og strømlinjeforme den generelle prosessen med effektivitet og kostnadseffektivitet.

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