MLaaS (Aprendizaje automático como servicio): Lo que debes conocer

El Aprendizaje Automático ha sido uno de los dominios de más rápido crecimiento en la tecnología de la información y ha encontrado aplicaciones en casi todas las industrias que se puedan imaginar. Dondequiera que haya datos, el Aprendizaje Automático está involucrado, y ya no es un hecho oculto que el Aprendizaje Automático puede ayudarle a hacer maravillas con la minería y la gestión de datos. Con el mundo generando un billón de bytes de datos cada hora, es casi imposible calcular esos datos sin la ayuda del Machine Learning, y cuando se combina la accesibilidad de la computación en la nube con la eficiencia del Machine Learning, las posibilidades se vuelven infinitas.

 

Machine Learning as a Service o MLaaS es el dominio de la computación en la nube que proporciona herramientas de Machine Learning para hacerlo más eficaz y eficiente. Puede que estés familiarizado con muchas plataformas de este tipo que utilizas en tu vida diaria, pero nunca te has dado cuenta de que funcionan con Machine Learning. Tomemos el mayor ejemplo que tenemos delante, YouTube. ¿Te has preguntado alguna vez cómo empiezas con un vídeo educativo y acabas con un vídeo de gatos peleándose sin descanso?

 

Esas recomendaciones que recibes, los vídeos que ves en tu lista de reproducción automática, todos y cada uno de ellos se deben a los algoritmos de Machine Learning que emplea YouTube para analizar tus patrones y preferencias. ¿No es increíble? Bueno, esto es solo la punta del iceberg de los servicios que ofrece el Machine Learning, y en este artículo, vamos a profundizar en el océano de innovaciones que es el Machine Learning as a Service (MLaaS), así que asegúrate de leerlo hasta el final.

 

¿Para qué sirve el MLaaS? Comprender el motivo que hay detrás

Con el aumento de la demanda y el uso de Machine Learning en la industria, casi todas las personas quieren incluir algoritmos de Machine Learning en su negocio para obtener mejores conocimientos sobre sus audiencias potenciales. Para ayudar a estas personas con soluciones de Machine Learning fáciles de usar y para atraerlas hacia sus plataformas en la nube, muchos gigantes de la industria han desplegado plataformas en la nube con herramientas de Machine Learning incluidas en sus servicios en la nube para hacerlas más accesibles a las masas. Esta idea dio origen al aprendizaje automático como servicio o MLaaS.

 

El aprendizaje automático como servicio es una plataforma en la nube integrada con los servicios de computación en la nube. Esta combinación ayuda a los clientes a iniciarse instantáneamente en los fundamentos del Machine Learning con la ayuda de herramientas fáciles de utilizar y con las que es fácil interactuar. Todos los cálculos y el procesamiento se realizan a través del back-end únicamente por el proveedor. Esto ayuda al usuario no solamente a comprender las últimas tendencias de los datos, sino que también puede aprovechar al máximo los datos no procesados para obtener mejores resultados.

 

Estas plataformas en la nube ofrecen muchas herramientas de aprendizaje automático para diversos procesos, como el análisis predictivo, la transformación de datos, el análisis avanzado de textos, la visualización de datos, etc. Todas estas herramientas pueden ser muy útiles para una organización si se dedican específicamente a un dominio en el que se manejan muchos datos.

 

El motivo principal de la implementación del Aprendizaje Automático como Servicio se puede resumir en los siguientes puntos:

 

  • Hacer que las herramientas de Machine Learning sean accesibles y fáciles de emplear
  • Permitir a las empresas sacar el máximo provecho de sus datos
  • Atraer a las empresas para que trasladen su trabajo a las plataformas en la nube
  • Reducir los costes operativos de las pequeñas empresas introduciendo herramientas de aprendizaje automático fáciles de usar
  • Ahorrar tiempo a los desarrolladores, ya que en MLaaS no tienen que ocuparse del entrenamiento y la evaluación de los modelos
  • Para ayudar a las grandes organizaciones a ordenar sus datos si ya están tratando con Big Data

La lista puede seguir y seguir. El Aprendizaje Automático como Servicio ha abierto muchas puertas de innovaciones y casos de uso para cada tipo de propietario de negocio para ayudarles a crecer más rápidamente; y, lo creas o no, si sabes cómo manejar los datos, entonces no hay casi nada que pueda impedirte alcanzar alturas que no puedes imaginar. Las oportunidades son infinitas.

 

¿Cuáles son las plataformas MLaaS más utilizadas y por qué?

El aprendizaje automático como plataforma ha sido un dominio emergente en el campo de la tecnología y casi todos los gigantes de la industria han probado sus manos en él. Algunas de las plataformas de aprendizaje automático como servicio más utilizado son AWS MLaaS de Amazon, Cloud Machine Learning Engine de Google y Azure Machine Learning de Microsoft. Aunque todas las plataformas son diferentes en términos de uso y accesibilidad, todas ellas trabajan sobre el mismo principio (es decir, hacer que el aprendizaje automático sea accesible para las masas). Todos estos servicios son asequibles y muy eficaces cuando se emplean de forma eficiente.

 

Para entender lo que los hace diferentes y similares, echemos un vistazo a los 3 principales tipos de plataformas MLaaS y los identifiquemos de acuerdo con los requisitos y la perspectiva de un usuario.

 

  1. Amazon Machine Learning (integrado con AWS)

Esta plataforma es una plataforma multifuncional que ofrece casi todas las herramientas de Machine Learning que pueden ser de utilidad para un cliente; sin embargo, hay algunos inconvenientes de esta plataforma. El proceso de automatización de esta plataforma tiene algunas deficiencias importantes que la convierten en una herramienta de Machine Learning más complicada. Amazon Web Services o AWS es una de las plataformas en la nube más utilizadas, y lo bueno de los servicios de Amazon Machine Learning es que puede ayudarte a completar tus tareas en poco tiempo, ya que el procesamiento es bastante eficiente gracias a la vasta infraestructura en la nube. Debes tener en cuenta que es un servicio de pago.

 

  1. Microsoft Azure Machine Learning

Otro de los grandes actores en la industria del Machine Learning as a Service es el líder mundial de la informática y la tecnología, Microsoft. Azure Machine Learning de Microsoft es una de las únicas plataformas que da a sus usuarios un control manual total en casi todas las herramientas de Machine Learning, lo que hace que sea aún mejor para obtener resultados para los clientes. También es a veces complicado para los nuevos usuarios, ya que no están familiarizados con lo que se debe y no se debe hacer en esta plataforma. Una de las principales ventajas que puedes obtener si trabajas en Azure es la disponibilidad de enormes cantidades de soluciones de Machine Learning que están almacenadas y listas para ser accedidas en la Galería de Inteligencia de Cortana. Microsoft ofrece versiones gratuitas y de pago de su plataforma, por lo que se sugiere que si eres principiante debes probarlo.

 

  1. Motor de aprendizaje automático en la nube de Google CMLE

Tienes que estar viviendo bajo una roca si no estás familiarizado con el alcance y el poder de Google en el mundo actual. Google ha sido el gigante en casi todos los campos de la tecnología, y no se queda atrás en Machine Learning. El CMLE es una creación de Google, que no solo ha simplificado el uso de Machine Learning para el usuario común, sino que también ha proporcionado algunas de las características avanzadas que pueden ayudarle a hacer crecer su negocio.

 

Los servicios de entrenamiento y predicción de CMLE son fiables y pueden utilizarse juntos o incluso por separado. Algunas de las características más interesantes que ofrece CMLE son los modelos portátiles que pueden descargarse fácilmente; el empleo del entrenamiento distribuido, lo que significa que si los datos son demasiado complejos para ser manejados por una sola máquina, puede lanzar fácilmente un entorno de múltiples máquinas para completarlo; y HyperTune, que le ayuda a automatizar el proceso de ajuste de los parámetros de aprendizaje profundo para que los resultados que se necesitan puedan adquirirse mucho más rápido.

 

Estas son las plataformas más utilizadas de MLaaS; sin embargo, plataformas como BigML, PredictionIO, IBM Watson, Tensor Flow, etc., son también algunas grandes plataformas para comenzar su viaje de Machine Learning. La razón principal para utilizar todas estas plataformas es asegurar que no se desperdicie ni una pizca de datos y que se pueda recoger toda la información posible sobre el cliente, que puede ayudar a diseñar mejor los productos y las campañas.

 

El futuro del aprendizaje automático como plataforma: Veredicto final

Como ya habrás comprendido, el MLaaS ha llegado para quedarse a largo plazo. Mientras estamos en la transición de convertirnos en una generación híbrida a una inteligente, ya podemos ver que el Machine Learning y la Inteligencia Artificial se han apoderado drásticamente de nuestras vidas. Desde un simple teléfono inteligente hasta un complicado motor neuronal, cualquier cosa y todo puede mejorarse con la ayuda del aprendizaje automático y sus aplicaciones. Con la cantidad de datos que existen debido al uso de las redes sociales y otros múltiples factores, es posible saber todo sobre una persona únicamente analizando sus hábitos virtuales y cómo utiliza Internet.

 

El aprendizaje automático como plataforma puede ayudar a los fabricantes y a los propietarios de empresas a analizar la respuesta de sus clientes para que puedan enmendar sus líneas de productos, así como las campañas de orientación. Es realmente irreal creer que ahora los propietarios de negocios serán capaces de servir a la gente común mediante la comprensión de lo que sus clientes quieren exactamente, lo que no solo les ayudará a mejorar sus servicios, ya que también ayudará al consumidor en la obtención de mejores bienes y servicios.

 

Traducción: Equipo AEFOL – Sant Cugat, 20 de enero 2022

Fuente: https://elearningindustry.com/machine-learning-as-a-service-mlaas-insight-future

 

Comentar el Artículo

¿Conectamos en LinkedIn?¡Seguir!
+ +