עידן ה-AI/ML בענן

שירותי AI/ML בענן

חברות במגוון תעשיות משתמשות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לפתור בעיות עסקיות מורכבות ולשפר את המוצרים שלהן. כיום, עם עלייתם של שירותי AI/ML בענן וכלי קוד פתוח, אנו יכולים לפתח ולהשתמש ביכולות ופתרונות AI/ML, המבוססים על אלגוריתמים ומודלים מוכחים, המאפשרים לנו ליצור תובנות ותחזיות, לסווג נתונים, לזהות הונאה, ויותר.

מגוון רחב של שירותים

ספקי ענן מחלקים את שירותי ה-AI/ML שלהם לשתי קטגוריות:

שירותי משימות ספציפיים

שירותי משימות ספציפיים מתוכננים כיישומים עצמאיים או ממשקי API על גבי מודלים שהוכשרו מראש. כל ספק ענן מציע מגוון שירותים המאפשרים למפתחים להוסיף אינטליגנציה ליישומים שלהם מבלי לפתח או להכשיר מודלים משלהם למידת מכונה. שירותים אלו כוללים:

• זיהוי תמונה: Amazon Rekognition, Google vision, Azure Computer Vision
• ניתוח וידאו: Amazon Rekognition Video, Google Video Intelligence, Azure Computer Vision API
• דיבור לטקסט: Amazon Transcribe, Google Speech, Azure Bing Speech
• טקסט לדיבור: Amazon Polly, Google Text-to-Speech, Azure Bing Speech
• מותאם אישית: Amazon Personalize, Google Recommendations, Azure Personalizer
• תחזית: Amazon Forecast, Azure Time Series Insights.

שירותי AI כללי

שירותי AI/ML מיוחדים נועדו להתמודד עם סט מוגבל של משימות. כדי לפרוס ולהכשיר את המודלים המותאמים אישית שלנו, אנו זקוקים לשירותי למידת מכונה למטרות כלליות (ML). לדוגמה, Amazon SageMaker, Google Cloud ML Engine ו-Azure Machine Learning Workbench הם שירותי ML למטרות כלליות.

מהן היתרונות של שירותי AI/ML בענן?

MLaaS. ספקי ענן מציעים פתרונות Machine Learning as a Service שאינם דורשים ידע מעמיק ב-AI, תיאוריית למידת מכונה או כישורי מדעי נתונים. עלות. עומסי עבודה מבוססי ענן המשתמשים בבינה מלאכותית או למידת מכונה יכולים להפיק תועלת ממודל התשלום לפי שימוש. גמישות וסקיילביליות. עם שירותי ענן, אתה יכול בקלות להתנסות ביכולות למידת מכונה ולהגדיל את קנה המידה כאשר הפרויקט נכנס לייצור והביקוש עולה. יתרון תחרותי. עם שירותי ענן AI/ML, הארגון שלך יכול לצמוח ולהתעלות לרמות חדשות בקלות יחסית.

אתגרים של שירותי AI/ML בענן

נעילת ספק. יש חברות שחוששות שאם הן יתחילו להשתמש ביותר מדי שירותים מספק אחד, יהיה קשה לעבור. כתוצאה מכך, הם עלולים להיות חשופים לעליית מחירים מספקי שירותי ענן.

שילוב נתונים. הרבה פרויקטים של למידת מכונה מסתמכים על נתונים שמגיעים מהרבה מקומות שונים. איסוף הנתונים האלה והפיכתם כך שהם ניתנים לשימוש יכולה להיות משימה קשה, בין אם אתה משתמש בפלטפורמת למידת מכונה בענן או בסוג אחר של פתרון ML.

קישוריות. AI/ML במשאבים מבוססי ענן דורש קישוריות אינטרנט מתמדת. קישוריות ירודה לאינטרנט עלולה לעכב את היתרונות של משאבי למידת מכונה מבוססי ענן.

גלה עוד על העצמת המוצר שלך עם פתרונות AI/ML המובילים