机器学习即服务是什么？优势和顶级MLaaS平台
机器学习利用统计分析来生成预测输出，无需显式的编程。它采用一系列算法，学习解释数据集之间的关系来实现其目标。不幸的是，大多数数据科学家并不是软件工程师，这使得随着企业的发展需求而扩展变得困难。数据科学家可以轻松处理这些问题，这要归功于机器学习即服务（MLaaS）。
什么是MLaaS？
机器学习即服务（MLaaS）近年来由于其对数据科学、机器学习工程、数据工程和其他机器学习专业人士的好处而受到广泛关注。术语“机器学习即服务”指的是一系列基于云的平台，采用机器学习技术提供答案。
“机器学习即服务”（MLaaS）这个术语指的是一套基于云的服务，使机器学习资源对用户可用。客户可以在不承担建立内部机器学习团队或承担相关风险的开销的情况下从MLaaS中获得机器学习的好处。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。服务提供商的数据中心负责所有计算。
尽管机器学习的概念已经存在几十年了，但它直到最近才进入主流，而MLaaS代表了这项技术的下一代。MLaaS旨在降低在组织内实施机器学习的复杂性和成本，从而实现更快、更准确的数据分析。一些MLaaS系统专为特定任务（如图片识别或文本转语音合成）而设计，而其他系统则考虑到更广泛的、跨行业的用途，例如在销售和营销方面。
MLaaS是如何工作的？
MLaaS是一组服务，提供预构建的、相当通用的机器学习工具，每个公司都可以根据自己的需要进行定制。数据可视化、各种API、面部识别、自然语言处理、PA、DL等都在这里提供。数据模式发现是MLaaS算法的主要应用。这些规律然后作为数学模型的基础，然后根据新信息进行预测。
除了成为第一个完整的AI平台外，MLaaS还统一了各种系统，包括但不限于移动应用程序、业务数据、工业自动化和控制以及像LiDar这样的先进传感器。除了模式识别，MLaaS还促进了概率推断。这提供了全面可靠的机器学习解决方案，还有一个额外的好处，即允许组织从各种方法中选择，以设计一个适合其独特需求的工作流程。
MLaaS的好处是什么？
使用MLaaS的主要好处是不必担心从头开始构建基础设施。许多企业，特别是中小型企业，缺乏存储和处理大量数据的资源和能力。这一开销还加剧了购买或建造大规模存储空间来存储所有这些信息的需求。在这里，MLaaS基础设施负责数据存储和管理。
因为MLaaS平台是云提供商，他们提供云存储；他们提供正确管理用于机器学习实验、数据管道等数据的手段，使数据工程师能够更轻松地访问和分析数据。
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，他们为各种其他用途提供应用程序编程接口（API），例如情绪分析、面部识别、信用风险评估、企业情报、医疗保健等。
使用MLaaS，数据科学家可以立即开始使用机器学习，而不必等待漫长的软件安装或寻找自己的服务器，这是大多数其他云计算服务的情况。在MLaaS中，实际的计算发生在提供商的数据中心中，这对企业非常方便。
顶级MLaaS平台
1. AWS机器学习
在云服务方面，AWS机器学习可以胜任所有任务。它为企业提供了使用几乎无限的资源，包括计算能力和数据存储。还有更先进的技术可用，例如MLaaS。
AWS机器学习提供的机器学习解决方案包括Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Sagemaker、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend和Amazon Transcribe。
2. Google Cloud Machine Learning
开发人员和数据科学家可以使用谷歌云机器学习（GCP）AI平台创建、启动和管理机器学习模型。Tensor Processing Unit是Google专门为机器学习开发的芯片，是该服务的一个关键区别。
由GCP提供的机器学习解决方案包括：构建AI、对话式AI和Dialogflow CX
3. Microsoft Azure ML Studio
Microsoft Azure ML Studio是开发人员和数据科学家在开发、训练和部署机器学习模型时可以使用的在线界面。尽管起步是在离线世界中，但Microsoft已经取得了很大的进展，以赶上领先的网络玩家。
Sci-kit learns TensorFlow、Keras、MxNet和PyTorch是流行的框架，可以与Azure Machine Learning Studio一起使用。
4. IBM Watson Machine Learning
使用IBM Watson Machine Learning可以创建、训练和发布机器学习模型。像TensorFlow、Caffe、PyTorch和Keras这样的流行框架提供了图形化工具，使模型构建变得轻松。
5. BigML
BigML是一个全面的机器学习平台，具有许多管理和创建机器学习模型的方法。该工具可帮助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、医疗保健和物联网。BigML通过Web界面、命令行界面和应用程序编程接口提供其服务。
全球市场和影响
市场研究提供商ReportLinker预测，机器学习作为服务市场将在2028年全球增长到362亿美元，2018年至2028年的年增长率（CAGR）为31.6%。
机器学习作为服务业务的主要增长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数据从本地存储转移到云存储，对有效数据管理的需求正在增加。由于MLaaS平台本质上是云提供商，它们使数据工程师更容易访问和处理机器学习实验和数据管道的数据。
全球经济和金融机构在Covid-19杀死了数百万人后陷入了破碎状态。随着COVID-19大流行的兴起，人工智能技术将有助于对抗它。使用机器学习和人工智能可能实现的人口监测策略，正在许多国家监测和追踪COVID-19实例。
以下是推动MLaaS行业的驱动因素:
- 机器学习作为人工智能的驱动力
- 大数据的崛起和云计算的需求
总之:
有许多不同的工具可用于帮助创建ML。机器学习开发环境可以使用专门的工具，以处理自动化、允许多个版本并提供全面的ML研究和开发环境。由于它可以增长到无限大，然后通过只单击几下缩小到当前PC的大小，因此MLaaS是现代世界复杂性和动态的合适解决方案。
如果您是数据科学家或工程师，则知道您的日子可能会变得很忙。MLaaS提供了丰富的资源，以帮助您在更短的时间内完成更多的工作。关键的好处是，您不会花费资金购买全新的基础架构、计算机、设置或维护。
