机器学习利用统计分析来生成预测输出，而不需要显式编程。它采用一系列算法，学习解释数据集之间的关系，以实现其目标。不幸的是，大多数数据科学家并不是软件工程师，这可能使得随着公司的发展，难以扩展规模。幸运的是，数据科学家可以借助机器学习即服务（MLaaS）来轻松处理这些复杂问题。



什么是MLaaS？

机器学习即服务（MLaaS）最近受到了很多关注，因为它对数据科学、机器学习工程、数据工程和其他机器学习专业人员有很多好处。机器学习即服务（MLaaS）这个术语指的是一系列基于云的平台，它们使用机器学习技术来提供答案。

机器学习即服务（MLaaS）向用户提供机器学习资源。客户可以通过MLaaS享受机器学习的好处，而不需要承担建立内部机器学习团队或相关风险的开销。各种供应商提供了各种服务，包括预测分析、深度学习、应用程序编程接口、数据可视化和自然语言处理等。所有的计算都由服务提供商的数据中心负责。

虽然机器学习的概念已经存在了几十年，但直到最近才进入主流，而MLaaS代表了这项技术的下一代。MLaaS旨在降低在组织内部实施机器学习的复杂性和成本，从而实现更快速和更准确的数据分析。一些MLaaS系统专为特定任务设计，如图像识别或文本转语音合成，而另一些则考虑了更广泛、跨行业的应用场景，如销售和营销。

MLaaS是如何工作的？

MLaaS是一系列服务，提供了预先构建的、相当通用的机器学习工具，每个公司都可以根据自己的需求进行定制。数据可视化、APIs galore、人脸识别、NLP、PA、DL等都在这里供你选择。MLaaS算法的主要应用是发现数据模式。这些规律然后被用作数学模型的基础，然后用这些模型来根据新信息进行预测。

除了成为第一个全栈AI平台外，MLaaS还统一了各种系统，包括但不限于移动应用、业务数据、工业自动化和控制以及先进传感器如LiDar等。除了模式识别外，MLaaS还促进了概率推理。这提供了一个全面和可靠的ML解决方案，并且还有一个额外的好处，就是允许组织在设计一个符合其独特需求的工作流时，从多种方法中进行选择。”

使用MLaaS的好处是什么？

使用MLaaS的主要好处是不用担心从零开始搭建自己的基础设施。许多公司，尤其是中小型企业（SMEs），缺乏存储和处理大量数据的资源和能力。而且，还需要购买或建造大量的存储空间来存放所有这些信息，这增加了很多成本。但在这里，MLaaS的基础设施会接管数据的存储和管理。

由于MLaaS平台是云服务提供商，它们提供了云存储；它们提供了正确管理机器学习实验数据、数据管道的方法，使得数据工程师更容易访问和分析数据。

企业可以使用MLaaS提供商的预测分析和数据可视化解决方案。此外，它们还提供了各种其他用途的应用程序编程接口（API），如情感分析、人脸识别、信用风险评估、企业智能、医疗等。

使用MLaaS，数据科学家可以立即开始使用机器学习，而不需要像使用其他云计算服务那样等待漫长的软件安装或寻找自己的服务器。使用MLaaS，实际的计算发生在服务提供商的数据中心，这对企业来说非常方便。

顶级MLaaS平台

1、AWS机器学习

在云服务方面，AWS机器学习无所不能。它为企业铺平了道路，使其能够使用几乎无限的资源，包括计算能力和数据存储。甚至还有更先进的技术可供选择，比如MLaaS。

AWS机器学习提供的机器学习解决方案有——Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Sagemaker、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend和Amazon Transcribe。

2、 Google Cloud Machine Learning

开发者和数据科学家可以使用Google Cloud Machine Learning（GCP）AI平台来创建、快速训练和部署机器学习模型。这项服务的一个关键区别是Tensor Processing Unit，这是一种由Google专门为机器学习开发的芯片。

GCP提供的机器学习解决方案有——Build with AI、Conversational AI和Dialogflow CX

3、 Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studio是开发者和数据科学家在开发、快速训练和部署机器学习模型时可以使用的在线界面。尽管最初是在离线开始的，但Microsoft已经取得了很大的进步，赶上了领先的平台。

Sci-kit learn TensorFlow、Keras、MxNet和PyTorch是可以与Azure Machine Learning Studio一起使用的流行框架。

4、 IBM Watson Machine Learning

人们可以使用IBM Watson Machine Learning来创建、训练和发布机器学习模型。流行的框架如TensorFlow、Caffe、PyTorch和Keras提供了图形化工具，使模型构建变得轻而易举。

5、 BigML

BigML是一个全面的机器学习平台，提供了许多管理和创建机器学习模型的方法。该工具有助于在许多领域进行预测应用，包括航空、汽车、能源、娱乐、金融、食品和农业、医疗和物联网等。BigML通过网络界面、命令行界面和应用程序编程接口提供其服务。

全球市场和迄今为止的影响

市场研究提供商ReportLinker预测，到2028年，MLaaS市场将在全球范围内增长到362亿美元，2018年至2028年间的年复合增长率（CAGR）为31.6%。

推动MLaaS业务增长的主要因素包括对云计算的日益关注以及人工智能和认知计算的发展。随着越来越多的公司将其数据从本地存储迁移到云存储，对有效数据管理的需求也在增加。由于MLaaS平台本质上是云服务提供商，它们使得数据工程师更容易访问和处理数据，以进行机器学习实验和数据管道。

新冠肺炎造成了数百万人的死亡，全球经济和金融机构陷入了混乱。随着这场新冠肺炎大流行的出现，可以想象人工智能技术将有助于与之抗争。许多国家正在利用机器学习和人工智能实现的人口监测策略来监测和追踪新冠肺炎病例。

以下是推动MLaaS行业发展的驱动因素：

机器学习是人工智能的驱动力

大数据的兴起和云计算的需求

总结一下：

有许多不同的工具可以帮助创建ML。专业的工具可以提供机器学习开发环境，它们可以负责自动化、允许多版本，并提供一个全面的机器学习研究和开发环境。由于MLaaS可以无限扩展，然后又缩小到只有几次点击就能达到当前PC的大小，所以它是适应现代世界的复杂性和动态性的一个合适的解决方案。

如果你是一名数据科学家或工程师，你就知道你的日子有多忙碌。MLaaS提供了丰富的资源，帮助你在更短的时间内完成更多的工作。最主要的好处是，你不需要花钱购买全新的基础设施、计算机、安装或维护。

 

来源：https://www.marktechpost.com/2023/06/27/what-is-machine-learning-as-a-service-benefits-and-top-mlaas-platforms/