¿Qué es Machine Learning como Servicio? Beneficios y principales plataformas de MLaaS.

¿Qué es MLaaS y cuáles son sus beneficios y plataformas principales?

El aprendizaje automático utiliza análisis estadísticos para generar resultados de predicción sin requerir programación explícita. Emplea una cadena de algoritmos que aprenden a interpretar la relación entre conjuntos de datos para lograr su objetivo. Desafortunadamente, la mayoría de los científicos de datos no son ingenieros de software, lo que puede dificultar su escalabilidad para satisfacer las necesidades de una empresa en crecimiento. Los científicos de datos pueden manejar fácilmente estas complicaciones gracias al Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS).

¿Qué es MLaaS?

El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) ha ganado recientemente mucha tracción debido a sus beneficios para la ciencia de datos, la ingeniería de aprendizaje automático, la ingeniería de datos y otros profesionales de aprendizaje automático. El término “aprendizaje automático como servicio” se refiere a una amplia gama de plataformas basadas en la nube que emplean técnicas de aprendizaje automático para ofrecer respuestas.

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El término “aprendizaje automático como servicio” (MLaaS) se refiere a una serie de ofertas basadas en la nube que ponen a disposición de los usuarios recursos de aprendizaje automático. Los clientes pueden aprovechar los beneficios del aprendizaje automático con MLaaS sin incurrir en los costos de construir un equipo de aprendizaje automático interno o asumir los riesgos asociados. Una amplia variedad de servicios, incluyendo análisis predictivo, aprendizaje profundo, interfaces de programación de aplicaciones, visualización de datos y procesamiento de lenguaje natural, están disponibles en varios proveedores. Los centros de datos del proveedor se encargan de todo el cálculo.

Aunque el concepto de aprendizaje automático ha existido durante décadas, solo recientemente ha entrado en el mainstream, y MLaaS representa la próxima generación de esta tecnología. MLaaS tiene como objetivo reducir la complejidad y el costo de implementar el aprendizaje automático dentro de una organización, permitiendo un análisis de datos más rápido y preciso. Algunos sistemas de MLaaS están diseñados para tareas especializadas como el reconocimiento de imágenes o la síntesis de texto a voz, mientras que otros están construidos con usos más amplios y transversales en mente, como en ventas y marketing.

¿Cómo funciona MLaaS?

MLaaS es una colección de servicios que proporciona herramientas de aprendizaje automático preconstruidas y bastante generales que cada empresa puede adaptar a sus necesidades. La visualización de datos, las API, el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural, el análisis predictivo, el aprendizaje profundo y más están en el menú aquí. El descubrimiento de patrones de datos es la aplicación principal de los algoritmos de MLaaS. Estos patrones se emplean como base para modelos matemáticos, que se utilizan para crear predicciones basadas en nueva información.

Además de ser la primera plataforma de inteligencia artificial de pila completa, MLaaS unifica una amplia variedad de sistemas, incluyendo pero no limitado a aplicaciones móviles, datos empresariales, automatización y control industrial, y sensores de vanguardia como LiDar. Además del reconocimiento de patrones, MLaaS también facilita la inferencia probabilística. Esto ofrece una solución de ML completa y confiable, con el beneficio adicional de permitir que la organización elija entre varios enfoques al diseñar un flujo de trabajo adaptado a sus requisitos únicos.

¿Cuáles son los beneficios de MLaaS?

El principal beneficio de usar MLaaS es no preocuparse por armar su infraestructura desde cero. Muchas empresas, especialmente las pequeñas y medianas empresas (PYME), carecen de los recursos y la capacidad para almacenar y manejar grandes cantidades de datos. El gasto se ve agravado por la necesidad de comprar o construir un gran espacio de almacenamiento para alojar toda esta información. Aquí es donde la infraestructura de MLaaS se encarga del almacenamiento y la administración de datos.

Debido a que las plataformas de MLaaS son proveedores de la nube, ofrecen almacenamiento en la nube; brindan medios para administrar datos para experimentos de aprendizaje automático correctamente, canalización de datos, y así sucesivamente, lo que facilita el acceso y análisis de los datos para los ingenieros de datos.

Las empresas pueden utilizar las soluciones de análisis predictivo y visualización de datos de los proveedores de MLaaS. Además, proporcionan interfaces de programación de aplicaciones (API) para una amplia variedad de otros usos, como análisis de emociones, reconocimiento facial, evaluación de riesgos crediticios, inteligencia corporativa, atención médica, etc.

Con MLaaS, los científicos de datos pueden comenzar a usar el aprendizaje automático de inmediato en lugar de esperar largas instalaciones de software o buscar sus propios servidores, como ocurre con la mayoría de los otros servicios de computación en la nube. Con MLaaS, el cálculo real tiene lugar en los centros de datos del proveedor, lo que lo hace extremadamente práctico para las empresas.

Principales plataformas de MLaaS

1. AWS Machine Learning

Cuando se trata de servicios en la nube, AWS Machine Learning puede hacerlo todo. Abre el camino para que las empresas utilicen recursos casi ilimitados, incluida la potencia de cálculo y el almacenamiento de datos. Incluso hay tecnologías más avanzadas disponibles, como MLaaS.

Las soluciones de aprendizaje automático proporcionadas por AWS Machine Learning son: Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Sagemaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend y Amazon Transcribe.

2.      Google Cloud Machine Learning

Los desarrolladores y científicos de datos pueden utilizar la plataforma de inteligencia artificial Google Cloud Machine Learning (GCP) para crear, lanzar y administrar modelos de aprendizaje automático. El Tensor Processing Unit, un chip desarrollado por Google específicamente para el aprendizaje automático, es un diferenciador clave de este servicio.

Las soluciones de aprendizaje automático proporcionadas por GCP son: Build with AI, Conversational AI y Dialogflow CX

3.      Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studio es la interfaz en línea que los desarrolladores y científicos de datos pueden utilizar al desarrollar, entrenar rápidamente y desplegar modelos de aprendizaje automático. A pesar de haber comenzado en el mundo offline, Microsoft ha hecho grandes avances para ponerse al día con los principales jugadores de la web.

Sci-kit learns TensorFlow, Keras, MxNet y PyTorch son frameworks populares que se pueden utilizar con Azure Machine Learning Studio.

4.      IBM Watson Machine Learning

Se puede crear, entrenar y lanzar modelos de aprendizaje automático con IBM Watson Machine Learning. Frameworks populares como TensorFlow, Caffe, PyTorch y Keras proporcionan herramientas gráficas que hacen que la construcción de modelos sea muy sencilla.

5.      BigML

BigML es una plataforma de aprendizaje automático integral con muchos métodos para administrar y crear modelos de aprendizaje automático. La herramienta ayuda con aplicaciones predictivas en muchos campos, incluyendo aviación, automóviles, energía, entretenimiento, finanzas, alimentación y agricultura, atención médica y el Internet de las cosas. BigML ofrece sus servicios a través de una interfaz web, una interfaz de línea de comandos y una interfaz de programación de aplicaciones.

Mercado global e impacto hasta ahora

ReportLinker, un proveedor de investigación de mercado, predice que el mercado de aprendizaje automático como servicio crecerá a $36.2 mil millones a nivel mundial para 2028, expandiéndose a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31.6% entre 2018 y 2028.

Los principales factores de crecimiento para el negocio de aprendizaje automático como servicio incluyen el creciente interés en la informática en la nube y los avances en la inteligencia artificial y la informática cognitiva. La necesidad de una gestión de datos eficaz está aumentando a medida que más empresas trasladan sus datos del almacenamiento en las instalaciones a la nube. Dado que las plataformas de MLaaS son esencialmente proveedores de la nube, facilitan el acceso y procesamiento de datos para experimentos y tuberías de datos de aprendizaje automático.

Las instituciones económicas y financieras globales están en ruinas después de que el Covid-19 matara a millones de personas. Con el aumento de esta pandemia de COVID-19, es concebible que las tecnologías de inteligencia artificial ayuden en la lucha contra ella. Usando estrategias de monitoreo de población posibles gracias al aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se están monitoreando y rastreando casos de COVID-19 en numerosos países.

A continuación se presentan los impulsores que impulsan la industria de MLaaS:

• El aprendizaje automático como fuerza impulsora en la inteligencia artificial
• El aumento de Big Data y la necesidad de informática en la nube

En resumen:

Existen muchas herramientas diferentes para ayudar en la creación de ML. Los entornos de desarrollo de aprendizaje automático se pueden encontrar con herramientas especializadas que se encargan de la automatización, permiten muchas versiones y proporcionan un entorno completo de investigación y desarrollo de ML. Dado que se puede hacer crecer hasta el infinito y luego reducir al tamaño de una PC actual con solo unos pocos clics, MLaaS es una solución adecuada para la complejidad y la dinámica del mundo moderno.

Si eres un científico de datos o un ingeniero, sabes lo agitados que pueden ser tus días. MLaaS ofrece una gran cantidad de recursos para ayudarte a hacer más en menos tiempo. El beneficio clave es que no gastarás dinero en infraestructura, computadoras, configuración o mantenimiento nuevos.

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