Wat is Machine Learning as a Service en hoe helpt het je bedrijf?

Het concept van machine learning heeft als doel computers te laten leren zoals mensen dat doen. Sinds het begin, zo’n vijftig jaar geleden, is deze technologie geëvolueerd, waardoor we nu betere, verfijnde manieren hebben om bruikbare patronen in grote hoeveelheden data te vinden. Dit wordt bereikt door een algoritme toe te passen dat ‘if-then’-redeneringen uitsluit en verfijnt en specificeert. Maar wat kun je met ‘MLaaS’? 

In eenvoudige termen bestaat machine learning uit drie stappen:

1. Beschrijving: gegevens verzamelen en die beschrijven en presenteren in grafieken en rapporten.
2. Voorspelling: patronen vinden en voorspellingen doen met betrekking tot de uitkomsten.
3. Voorschrift: gebruikers kunnen vervolgens beslissen wat ze met de informatie moeten doen.

Een programma is niet langer verplicht om de regels die door een ingenieur worden gegenereerd te volgen. In plaats daarvan kan de machine na een aantal trainingsvoorbeelden zelf een model maken om patronen te definiëren. Als alle gegevens door de machine worden verwerkt en ingenieurs zich puur kunnen focussen op input en output, zijn de toepassingen van MLaaS vrijwel onbeperkt: van gezichtsherkenning tot diepgaand leren en bijna alles daartussenin.

Waarom krijgt machine-learning de laatste tijd dan zoveel aandacht? Nou, de verklaring is eigenlijk heel simpel: de rekenkracht die nodig is om big data te verwerken is pas onlangs ontwikkeld. Het was één van die ideeën waarvoor de technologie nog moest worden gerealiseerd. Net zoals we vroeger droomden van ruimtevaart, ademhalen onder water en met één klik op de knop onbeperkte toegang tot foto’s van katten. Wat een mooie tijd om in te leven, nietwaar?

Data is de motor van machine learning. Zie het als z’n voedsel – hoe meer data het verslindt hoe groter, complexer en intuïtiever het wordt. Veel toonaangevende cloudproviders bieden nu machine learning tools, waaronder Microsoft, Amazon, Google en IBM. Het grote voordeel van deze bedrijven ten opzichte van hun concurrenten is dat ze toegang hebben tot en hun eigen big data kunnen genereren. Tegen de grote hoeveelheden data die de grote cloudproviders elke dag genereren kunnen kleinere bedrijven of start-ups niet concurreren. Daarom bieden de technologiereuzen Machine Learning as a Service aan bedrijven over de hele wereld aan. Klanten kunnen kiezen uit talloze microdiensten die mogelijk worden gemaakt door machine learning.

Wat is MLaaS?

In een notendop is Machine Learning as a Service (MLaaS) een verzameling diensten die machine learning-tools bieden als onderdeel van cloud computing. MLaaS-providers bieden ontwikkelaars diensten die o.a. voorspellende analyses, data-transformaties en visualisaties, API’s voor gegevensmodellering, gezichtsherkenning, natuurlijke taalverwerking en machine-deep learning-algoritmen omvatten. MLaaS biedt vele voordelen, maar één van de belangrijkste is wel dat bedrijven snel kunnen beginnen met machine learning. Zonder moeizame, langdradige software-installaties en zonder hun eigen servers te hoeven aanbieden zoals dat met de meeste andere clouddiensten wel vereist zou zijn. Met MLaaS verwerken de datacenters van de betreffende aanbieder alle data.

Door AI-software en -diensten te gebruiken, kunnen bedrijven hun productmogelijkheden en -aanbod verbeteren, hun bestaande bedrijfsactiviteiten efficiënter maken, interactie met klanten eenvoudiger maken en AI-voorspellingsmogelijkheden gebruiken om hun bedrijfsstrategieën nauwkeuriger te bepalen. Met MLaaS krijgen ontwikkelaars toegang tot geavanceerde, kant en klare modellen en algoritmen die enorm veel tijd, vaardigheid en middelen zouden kosten om te ontwikkelen. Ze houden tijd over voor de ontwikkeling en kunnen zich focussen op de belangrijke onderdelen van elk project. Verder kost het veel tijd en geld om een team van ingenieurs en ontwikkelaars met de benodigde kennis en ervaring te krijgen om modellen voor machine learning te maken, en daar zijn er niet veel van. Het gemak en de doeltreffendheid van MLaaS-setups, met vanzelfsprekend hogere winstmarges, zijn uiteindelijk veel interessanter voor bedrijven.

Wie zijn de grote spelers van MLaaS?

De grote cloudproviders die het MLaaS-spel bepalen zijn Amazon, Microsoft, Google en IBM. Deze aanbieders bieden machine learning-diensten met elk hun eigen unieke uitdagingen en voordelen. Het slimste is om een keuze te maken aan de hand van de behoeften van uw bedrijf.

AWS Machine Learning

Amazon Web Services, de leider in het SaaS-veld, streeft naar een vergelijkbare status voor wat betreft MLaaS. Met hun AWS Machine Learning-oplossingen helpt Amazon gebruikers bij het maken van machine learning-modellen zonder daarvoor zelf de algoritmen te hoeven leren. Nadat je je modellen hebt gemaakt met de gebruiksvriendelijke visualisatiehulpmiddelen en -wizards, maken eenvoudige API’s voorspellingen voor de toepassing zonder code te genereren of enige vorm van infrastructuur te beheren. Amazon Machine Learning biedt een hoog niveau van automatisering, waaronder de mogelijkheid om gegevens uit meerdere bronnen te laden, onder andere CSV-bestanden, Amazon Redshift en Amazon RDS. Door middel van een numeriek en categorisch sorteerproces bepaalt de dienst de geschikte methode voor data-voorverwerking helemaal zelf.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure is eigenlijk een verzameling van diensten, maar we richten ons nu op het machine-learning aanbod. Azure biedt schaalbare machine learning voor gebruikers van elke omvang, geschikt voor AI-beginners en ervaren professionals. Het pakket bestaat uit een groot aantal hulpmiddelen die met name gericht zijn templatized algoritmen. ML Studio is Azure’s primaire MLaaS-dienst, waarin u in een eenvoudige browseromgeving met slepen en neerzetten werkt, zonder dat u hoeft te programmeren. Het bevat een groot aantal algoritmen met meer dan 100 methoden voor ontwikkelaars. Ook heeft u via ML Studio ook toegang tot de Cortina Intelligence Gallery, een community-gebaseerde verzameling van machine learning.

IBM Watson Machine Learning

Watson Machine Learning is een brede dienstverlener mogelijk gemaakt door IBM’s Bluemix. Dit pakket komt inclusief scorings- en trainingsmogelijkheden speciaal ontworpen om aan de behoeften van zowel ontwikkelaars als gegevenswetenschappers tegemoet te komen. De dienst werkt met modellen voor implementatie, operationalisatie en machine learning die waarde kunnen creëren voor bedrijven. WML is ook compatibel met Jupyter-notebooks in Python, Scala en R. Eén van de belangrijkste voordelen van deze dienst zijn de visuele modelleringstools die u helpen om snel patronen te identificeren en waardevolle inzichten te vergaren, zodat u sneller beslissingen kunt nemen.

Google Cloud Machine Learning Engine

Als aanvulling op zijn uitgebreide SaaS-assortiment, heeft Google een gigantische stap gezet in de dominantie van cloudservices door een geavanceerd MLaaS-platform te creëren. Google bouwt voort op haar bestaande SaaS-aanbod en biedt machine learning-diensten voor natuurlijke taalverwerking en API’s voor spraak, vertaling én voor video- en beeldherkenning aan. Google’s Cloud Machine Learning Engine is gebruiksvriendelijk en biedt diverse manieren om machineleermodellen te bouwen voor gegevens in alle soorten en groottes. Het platform is gebaseerd op TensorFlow en is geïntegreerd met alle Google-diensten waarbij de focus ligt op diepe neurale netwerktaken.

Hoe MLaaS bedrijven helpt hun aanbod te verbeteren

Veel concurrerende bedrijven gebruiken AI al bij hun activiteiten. Ze nemen een voorsprong op de concurrentie, omdat AI de machineleercapaciteiten een stuk eenvoudiger maakt. De geavanceerde cloudservices van de grote bedrijven op het MLaaS-speelbord (Microsoft, Google, Amazon, IBM) geven bedrijven nu de cruciale voordelen van machine learning, maar dan zonder het prijskaartje van hooggekwalificeerde AI-ontwikkelaars.

De MLaaS-microdiensten die de cloudservices bieden, zijn makkelijk te installeren en bieden enorme voordelen (mits correct gebruikt). De algoritmes voor machine learning verbeteren bedrijfsprocessen en -activiteiten, klantinteracties en de algemene bedrijfsstrategie.

Simpelweg informatie ontvangen die machine learning onthult, betekent nog niet dat je qua omzet een concurrent van Amazon wordt. Het gaat erom dat u weet hoe u alle gegevens correct gebruikt. De invloed op de ROI hangt af van je strategie en of die machine learning ondersteunt. De technologie levert data op basis van veel variabelen en consistenties. Door deze op een beheersbare manier te integreren in de bedrijfsvoering ontdekt u hoe waardevol deze Machine Learning echt voor je bedrijf kan zijn.