Umělá inteligence jako služba (AIaaS) představuje pro firmy efektivní cestu, jak využít potenciál umělé inteligence, včetně jejích silných stránek, výhod, nástrojů a technologií. Umožňuje jim překonat složitosti a finanční náročnost spojenou s vývojem vlastních řešení.
Díky AI nástrojům a technologiím lze vylepšit stávající produkty a služby, automatizovat rutinní úkoly a zlepšit interakci se zákazníky.
Vývoj vlastních řešení s využitím tradičních systémů může vyžadovat vysoké počáteční investice a celý proces bývá složitý a zdlouhavý. Právě proto mnoho podniků upřednostňuje alternativní cesty namísto vývoje vlastního softwaru.
V této situaci se AIaaS může stát cenným pomocníkem. Pomůže vám překonat uvedené obtíže a vytvářet pokročilé aplikace umělé inteligence, od chatbotů a monitorovacích systémů až po sofistikovaný analytický software, a to s vysokou efektivitou nákladů a bez nutnosti složitého kódování.
V tomto článku se podíváme na AIaaS, na to, jak funguje, jaké přináší výhody a představíme některé z nejlepších poskytovatelů těchto služeb.
Začínáme!
Co je to AIaaS?
Umělá inteligence jako služba (AIaaS) je koncept, který vychází z myšlenky „vše jako služba“ (XaaS). Umožňuje externím společnostem a poskytovatelům cloudových služeb vyvíjet řešení postavená na umělé inteligenci a následně je nabízet firmám.
Podniky mohou využít AIaaS řešení k implementaci technik a postupů umělé inteligence pro vytváření pokročilých aplikací, aniž by musely manuálně kódovat a investovat značné finanční prostředky.
AIaaS funguje podobně jako ostatní cloudové služby a nabízí produkty a služby umělé inteligence prostřednictvím modelu „jako služba“. Umožňuje efektivní sběr a ukládání libovolného množství dat. AIaaS je snadno implementovatelná a dává firmám i jednotlivcům možnost experimentovat s různými veřejnými cloudovými platformami, algoritmy strojového učení a dalšími službami.
Díky intuitivním nástrojům a rozhraním API s minimem kódu mohou uživatelé využít sílu umělé inteligence i bez hlubších znalostí programování.
AIaaS představuje ideální řešení pro společnosti, které chtějí vyvíjet, testovat a používat vlastní systémy umělé inteligence. Bez nutnosti rozsáhlých investic do zdrojů a lidského kapitálu tak mohou získat cenné poznatky a příležitosti pro růst a expanzi.
Druhy řešení AIaaS
Mezi různé typy AI služeb, z nichž můžete vybírat, patří:
Chatboti
Interaktivní chatbot dokáže simulovat konverzaci s lidmi díky algoritmům umělé inteligence. Pracuje na principu strojového učení (ML) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), což mu umožňuje porozumět uživatelským dotazům a nabízet relevantní řešení.
Vytvoření kvalitního chatbota vyžaduje značné úsilí a pokročilé dovednosti v kódování.
Řešení AIaaS vám mohou pomoci vytvořit efektivní chatboty pro inteligentní interakci se zákazníky a poskytovat rychlejší a efektivnější řešení problémů. To také přispívá ke snížení doby odezvy a zvýšení spokojenosti zákazníků.
Aplikační programovací rozhraní (API)
Řešení AIaaS nabízejí praktická API. API lze definovat jako most nebo prostředníka, který umožňuje dvěma aplikacím vzájemně komunikovat a sdílet data.
Například rezervační webová stránka, jako je Airbnb, shromažďuje data z různých hotelových webů a zobrazuje nejvýhodnější nabídky a ceny na jednom místě.
V současnosti se API využívají v cestovních aplikacích, NLP, počítačové řeči, počítačovém vidění, mapování znalostí, překladech, vyhledávání, detekci emocí a dalších oblastech.
Pokud potřebujete vytvořit API, můžete využít AIaaS řešení bez nutnosti psát jakýkoli kód. Celý proces bude automatizovaný a jednodušší, což vám umožní rychlejší vývoj aplikací.
Strojové učení
Pomocí modelů umělé inteligence a strojového učení mohou vývojáři vytvářet užitečný software, hledat vzorce v datech, optimalizovat procesy a provádět predikce.
AIaaS usnadňuje firmám adaptaci ML a AI. Můžete si vytvořit předtrénované modely pro obecné použití nebo trénovat modely pro konkrétní účely. To vše je možné i bez odborných znalostí v oblasti ML, což představuje velkou výhodu pro mnoho podniků.
Označování dat
Označování dat znamená anotaci velkého objemu dat za účelem jejich efektivní organizace. Používá se pro různé účely, jako je například kategorizace dat podle velikosti, zajištění kvality dat a trénování modelů umělé inteligence.
Označování dat se provádí za použití ML metod typu „člověk ve smyčce“, což umožňuje strojům i lidem vzájemnou interakci. Tímto způsobem může umělá inteligence snadno vyhodnocovat data a v budoucnu pracovat lépe.
Klasifikace dat
Klasifikace dat se používá, když potřebujete rozdělit různé datové sady do kategorií. Obvykle zahrnuje klasifikaci dat podle uživatele, kontextu a obsahu.
Klasifikaci dat lze snadno provádět s pomocí umělé inteligence, pokud jsou jasně definována kritéria pro klasifikaci dat. AIaaS vám s tím může pomoci.
Jak AIaaS funguje?
Na rozdíl od jiných modelů „jako služba“, jako jsou IaaS, PaaS nebo SaaS, AIaaS poskytuje řešení postavená na umělé inteligenci prostřednictvím externího dodavatele.
Architektura je poměrně jednoduchá a zahrnuje pokročilý hardware, software a systémy umělé inteligence navržené pro práci se strojovým učením, NLP, počítačovým viděním, robotikou a dalšími. Zahrnuje také modely strojového učení, rámce, roboty atd.
Kromě toho, AIaaS funguje na platformách cloud computingu, což firmám umožňuje poskytovat lepší služby svým zákazníkům. Jednotlivcům i firmám to usnadňuje přístup k funkcím umělé inteligence bez nutnosti správy nebo implementace nákladné infrastruktury.
Algoritmy umělé inteligence se obecně dělí na dva typy:
- Algoritmy strojového učení (ML), které zahrnují regresi a klasifikaci
- Algoritmy hlubokého učení (DL), které využívají neuronové sítě
Pokud se algoritmy aplikují na počítačový systém specifickým způsobem, může se začít chovat jako člověk – rozpoznávat objekty, vést konverzace, reagovat na překážky, chatovat s lidmi a podobně.
Společnosti využívají model AIaaS k získání cenných informací z dat, která shromažďují a analyzují. AIaaS pomáhá podnikům:
- Lépe porozumět svým zákazníkům
- Identifikovat klíčové body ve výrobě a poskytování služeb
- Pochopit, proč někteří zákazníci kupují produkt nebo službu, zatímco jiní ne
Komponenty AIAaS
#1. Infrastruktura AI
Infrastruktura umělé inteligence závisí na modelech AI a ML. Výpočetní výkon a data jsou dvě základní složky obou modelů.
- Výpočetní výkon AI: Zahrnuje bezserverové výpočty, dávkové zpracování a virtuální stroje (VM). Tyto metody se používají k automatizaci úloh ML a k efektivnějšímu paralelnímu zpracování. Například, software XYZ má motor pro zpracování dat v reálném čase, který zahrnuje knihovnu ML. Po natrénování modelů ML, je možné je použít v kontejnerech a virtuálních strojích pro výpočty.
- Data AI: Pokud vložíte velkou datovou sadu do statistických algoritmů, vytváříte funkční model ML. Tyto modely jsou obecně navrženy tak, aby pochopily vzorce v existujících datech. Přesnost predikcí je závislá na objemu dat. Například, velké množství lékařských zpráv slouží k trénování sítí hlubokého učení, které pak slouží k detekci mimořádných událostí, jako jsou tumory nebo rakovina.
ML spoléhá na vstupní data, která můžete shromažďovat z různých zdrojů. Modely AI a ML využívají data z nestrukturovaných zdrojů, relačních databází, souborů nezpracovaných dat, uložených anotací a dalších.
Pokročilé techniky strojového učení vyžadují komplexní výpočty, které vyžadují kombinaci CPU a GPU a neuronových sítí. CPU i GPU umožňují rychlejší zpracování díky vzájemnému doplňování se.
Poskytovatelé cloudových služeb v rámci AIaaS nabízejí klastry s kombinací CPU-GPU, podporované virtuálními stroji a kontejnery. Uživatelé mohou toto uspořádání využít k trénování modelů.
#2. Služby AI
Dodavatelé veřejného cloudu nabízejí rozhraní API, která jsou snadno dostupná a nevyžadují vlastní modely ML. Tyto služby těží z infrastruktury, kterou vlastní poskytovatelé cloudu.
- Vlastní výpočetní technika: Přestože API slouží primárně obecným účelům, poskytovatelé cloudových služeb směřují k metodám vlastních výpočtů, což uživatelům umožňuje využívat kognitivní výpočty s jejich vlastními datovými sadami. V tomto případě uživatelé trénují kognitivní služby pomocí vlastních dat. Tento přístup minimalizuje stres spojený s výběrem správných algoritmů a tréninkem vlastních modelů.
- Kognitivní výpočty: Zahrnují analýzu textu, řeči, vyhledávání a překlad hlasu. Tyto služby se používají jako koncové body REST a integrují se s různými aplikacemi pomocí API volání.
- Konverzační umělá inteligence: Poskytovatelé cloudových služeb pomáhají vývojářům integrovat roboty napříč různými platformami prostřednictvím služeb pro roboty. S touto službou mohou mobilní a weboví vývojáři snadno integrovat digitální asistenty do svých aplikací.
#3. Nástroje AI
Kromě infrastruktury a API nabízejí cloudoví poskytovatelé nástroje, které pomáhají vývojářům a datovým specialistům efektivně využívat úložiště, databáze a virtuální stroje. Tyto nástroje jsou synchronizovány s výpočetními platformami a datovými platformami.
- Průvodci: Data scientisté mohou využívat průvodce k odstranění nebo minimalizaci složitosti při trénování modelů.
- Nástroje pro přípravu dat: Výkon nástrojů AI velmi závisí na kvalitě dat. Aby byly modely ML kvalitní, je potřeba využívat nástroje pro přípravu dat od poskytovatelů cloudových služeb. Ty umožňují snadnou transformaci, načítání a extrahování dat. Výstup se následně předává do kanálu ML pro účely hodnocení a trénování.
- Rámce: Protože nastavení a konfigurace prostředí pro data science je složité, mohou cloudoví poskytovatelé nabízet předem připravené šablony s různými rámci, jako jsou Apache MXNet, Torch, TensorFlow a další.
Vlastnosti AIaaS
- Předtrénované modely: AIaaS zahrnuje širokou škálu předtrénovaných modelů, které jsou optimalizovány pro různé datové sady a oblasti použití.
- Vývoj vlastních modelů: AIaaS nabízí možnosti vývoje vlastních modelů, které usnadňují implementaci a integraci funkcí AI.
- Zpracování a analýza dat: AIaaS umožňuje ukládání a zpracování dat, což firmám umožňuje efektivně analyzovat velké datové sady.
- Nasazení modelu a hosting: AIaaS vám pomůže snadno vyvíjet a nasazovat modely AI a ML bez nutnosti hlubších znalostí programování.
- Integrace API: AIaaS lze snadno integrovat do stávajících systémů, pracovních postupů a aplikací. Poskytovatelé služeb nabízejí API a sady SDK pro snadnou integraci se známými frameworky a programovacími jazyky.
- Služby počítačového vidění: AIaaS nabízí služby počítačového vidění, které umožňují umělé inteligenci analyzovat video a obrázky.
- Prediktivní analýza: Prediktivní analýza je klíčová pro každou firmu. AIaaS umožňuje modelům AI předpovídat budoucí výstupy z velkých datových sad.
- Automatizované strojové učení: AIaaS nabízí automatické funkce ML, které umožňují modelu AI zvládat opakující se a časově náročné úkoly.
- Monitorování a správa modelů: S AIaaS můžete efektivně monitorovat a spravovat své modely AI a ML a sledovat jejich výkon.
AIaaS vs. AIPaaS
AIaaS a AIPaaS jsou cloudová řešení, která lze využít při vývoji a implementaci řešení založených na AI. Nicméně, liší se v rozsahu a funkcionalitě.
AI-as-a-Service (AIaaS) je cloudové řešení, které nabízí předpřipravené aplikace a modely umělé inteligence, které lze snadno integrovat do stávajících firemních aplikací a procesů.
Poskytuje předem připravené modely pro různé operace, jako je rozpoznávání obrazu, prediktivní analýza a zpracování přirozeného jazyka. Je přístupné přes rozhraní API, takže ho vývojáři mohou snadno integrovat do svých aplikací.
Na druhou stranu, AI Platform as a Service (AIPaaS) je cloudové řešení, které umožňuje datovým specialistům a vývojářům používat zdroje a nástroje k návrhu, trénování, analýze a implementaci modelů AI. Zahrnuje sady pro vývoj softwaru, frameworky strojového učení, API a další vývojové nástroje.
Výhody AIAaS
- Pokročilá infrastruktura: Úspěšné AI a ML vyžadují GPU a paralelní stroje. Bez AIaaS by firma musela vynaložit velké počáteční investice. AIaaS pomáhá podnikům využít sílu ML s nižšími náklady a riziky.
- Použitelnost: Implementace AIaaS je snadná. Můžete vytvářet hotová řešení a využívat potenciál AI bez hlubokých technických znalostí.
- Minimální nutnost kódování: AIaaS můžete používat i v případě, že vaše organizace nemá vlastní tým odborníků na kódování. Vše, co potřebujete, je infrastruktura bez kódu, která nevyžaduje programování při nastavování nebo používání.
- Škálovatelnost: S AIaaS můžete začít s jednoduchými projekty a zjistit, zda vám tento přístup vyhovuje. Jakmile získáte zkušenosti s vlastními daty, můžete škálovat podle toho, jak se mění požadavky vašeho projektu.
- Nákladová efektivita: Implementace AIaaS přináší nákladovou efektivitu. Platíte jen za funkce, které používáte, bez předem skrytých investic.
Případy použití AIAaS
- Rozpoznávání obrazu: Systémy rozpoznávání obrazu dokáží detekovat obrázky a identifikovat místa, předměty a osoby, aby z toho vyvodily závěry. S AIaaS můžete snadno vytvářet aplikace pro rozpoznávání obrazu založené na umělé inteligenci.
- Detekce podvodů: Systémy umělé inteligence pomáhají odhalovat neoprávněné aktivity a předcházet podvodům.
- Autonomní vozidla: Autonomní vozidla zvyšují bezpečnost. Tuto technologii lze použít ve vozidlech, která dokážou vnímat své okolí.
- Zpracování přirozeného jazyka: Tento systém využívá počítačově generovaný text a řeč. Může komunikovat se zákazníky a zlepšovat jejich zkušenost v reálném čase.
- Doporučovací systémy: Navrhují relevantní produkty podle potřeb zákazníků na základě jejich preferencí a nákupních vzorců.
- Analytika: AIaaS je velmi užitečné v analytice, dokáže analyzovat obrovské objemy dat, hledat vzorce, vytvářet tvrzení a předpovídat budoucí vývoj.
Poskytovatelé AI-as-a-Service
#1. Strojové učení Amazon Web Services (AWS)
S Strojovým učením AWS získáte komplexní sadu služeb AL a ML a můžete rychleji inovovat. Můžete získat přehled z dat a zároveň snížit náklady. AWS ML vám pomůže s implementací a poskytne potřebnou infrastrukturu.
AWS ML vám umožňuje řešit obchodní problémy, vytvářet nové aplikace s pomocí generativní AI, zlepšovat zákaznickou zkušenost, urychlovat inovace, optimalizovat obchodní procesy a další.
#2. Microsoft Azure Machine Learning
Vyzkoušejte si služby AI pro svůj kompletní životní cyklus ML s Microsoft Azure Machine Learning. Pomáhá vám bezpečně budovat, implementovat a spravovat kritické obchodní modely ML ve velkém měřítku. Díky operacím ML, integrovaným nástrojům a interoperabilitě s open-source kódem se zrychlí cesta k získání reálné hodnoty.
Tato platforma pro výuku AI je navržena pro zodpovědné aplikace AI v ML. Microsoft Azure ML vám pomůže rychle implementovat modely ML, spravovat je a sdílet pro MLO a různé pracovní prostory. Má vestavěné zabezpečení, dodržování předpisů a správu. Nabízí také orchestraci pracovních postupů AI, vysoký výkon, flexibilní frameworky a nástroje a spravovanou end-to-end platformu.
#3. Platforma umělé inteligence Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform nabízí inovativní produkty, služby a řešení AI a ML postavené na technologiích a výzkumu společnosti Google. Můžete efektivně vytvářet generativní AI aplikace, generovat přehledy a objevovat frameworky a nástroje.
S platformou GCP AI můžete zodpovědně a rychle vytvářet AI aplikace. Navíc, získáte přehled o datech pomocí kompletní sady nástrojů pro analýzu dat, správu a ML. Umožňuje vám porozumět a interpretovat vaše modely ML.
#4. IBM Watson
S IBM Watson dosáhnete nové úrovně úspěchu a produktivity a zavedete automatizaci a umělou inteligenci do firemních pracovních postupů. Jedná se o platformu nové generace pro AI, která je navržena ke zvýšení efektivity umělé inteligence ve vaší firmě.
Nabízí:
- watsonx.ai: Pomáhá snadno trénovat, ladit, ověřovat a implementovat modely ML.
- watsonx.data: Pomáhá škálovat pracovní zátěže AI pro všechna data.
- watsonx.governance: Umožňuje vám zrychlit zodpovědné, vysvětlitelné a transparentní pracovní postupy AI.
Závěr
AIaaS je rychle rostoucí technologie, která má pro první uživatele řadu výhod. Optimalizuje vaše obchodní procesy a umožňuje vám snadno vyvíjet a implementovat modely AI a ML i bez předchozích znalostí kódování.
Pokud chcete vytvořit a implementovat nízkonákladové cloudové řešení, můžete použít jedno z kvalitních AIaaS řešení. Pomůže vám navrhnout pokročilý model umělé inteligence pro provádění různých úkolů a zefektivnit celkový proces s efektivitou a hospodárností.
Můžete si také přečíst o Security as a Service (SECaaS).