Vad är AI as a Service (AIaaS) och hur fungerar det?

Artificiell intelligens-som-en-tjänst (AIaaS) ger ett effektivt sätt för företag att utnyttja AI och dess kraft, fördelar, verktyg och teknologier för att eliminera komplexiteten och övervinna kostnaderna för att utveckla egna lösningar.

Med hjälp av AI-verktyg och -tekniker kan du förbättra dina produkter och tjänster, automatisera tidskrävande uppgifter och förbättra kundservicen.

Om du vill skapa egna lösningar med traditionella system kan det medföra enorma initiala kostnader, och processen är också komplex och lång. Det är därför många företag inte föredrar att bygga in-house mjukvarulösningar.

Till detta kan AIaaS vara din räddare. Det hjälper dig att övervinna dessa utmaningar och skapa avancerade AI-appar, från chatbots och övervakningsverktyg till komplex analysmjukvara med kostnadseffektivitet och utan att du behöver koda.

I den här artikeln kommer jag att diskutera AIaaS, hur det fungerar, dess fördelar och några av de bästa AIaaS-leverantörerna.

Nu kör vi!

Vad är AIaaS?

Artificiell intelligens som en tjänst (AIaaS) är ett allt-som-en-tjänst-koncept (XaaS) som låter tredjepartsföretag och molnleverantörer bygga AI-drivna lösningar och lägga ut dem på företag.

Företag kan använda dessa AIaaS-baserade lösningar för att implementera AI-tekniker och lösningar för att skapa avancerade applikationer utan manuell kodning och stora investeringar.

AIaaS fungerar som andra molnbaserade tjänster och tillhandahåller AI-produkter och tjänster via en ”as a service”-modell. Det kan hjälpa dig att effektivt samla in och lagra så mycket data du vill. AIaaS är lätt att implementera, vilket gör det möjligt för företag och privatpersoner att experimentera med olika offentliga molnplattformar, maskininlärningsalgoritmer och tjänster.

Genom intuitiva och lågkodade verktyg och API:er kan användare utnyttja kraften i artificiell intelligens utan att ha kunskap om kodning.

AIaaS är en bra lösning för företag som är villiga att utveckla, testa och använda sina egna AI-system. Så utan massiva investeringar i resurser och talang kan du få värdefulla insikter och möjligheter att skala och växa.

Typer av AIaaS-lösningar

Olika typer av AI-tjänster som du kan välja inkluderar:

Bots

En engagerande chatbot kan simulera konversationer med människor när den pudras av AI-algoritmer. Det fungerar genom att använda konceptet ML och NLP, som hjälper till att förstå användarfrågor och tillhandahålla lämpliga lösningar på dem.

Detta kräver en enorm ansträngning och avancerad kodning av utvecklare för att bygga framgångsrika chatbots.

AIaaS-lösningar hjälper dig att skapa kraftfulla chatbots för att interagera med kunder smart och ge snabbare och mer effektiv problemlösning. Det hjälper också till att minska svarsfrekvensen och öka kundnöjdheten.

Application Programming Interface (API)

AIaaS-lösningar ger fantastiska API:er. Per definition är API:er som en brygga eller mellanhand där två applikationer kan interagera med varandra och dela data.

Till exempel, en hotellbokningswebbplats som Airbnb extraherar data från olika hotellsajter och visar de bästa erbjudandena och priserna på ett bekvämt ställe.

Idag används API:er i reseapplikationer NLP, datortal, datorseende, kunskapskartläggning, översättning, sökning, känsloupptäckt, etc.

Så om du vill bygga API:er kan du utnyttja AIaaS-lösningar utan att skriva någon kod. Hela processen kommer att bli automatiserad och enklare, så att du kan producera applikationer snabbare.

Maskininlärning

Med hjälp av AI- och ML-modeller kan utvecklare skapa användbar programvara, hitta mönster i data, effektivisera processer och göra förutsägelser.

AIaaS gör det lättare för företag att ta till sig ML och AI. Du kan skapa förutbildade modeller för allmän användning eller utbildade modeller för att passa ditt specifika användningsfall. Allt detta är möjligt utan någon ML-expertis, vilket är en stor fördel för många företag.

Datamärkning

Datamärkning innebär att annotera en stor mängd data för att organisera den effektivt. Det har flera användningsfall, som att kategorisera data efter storlek, säkerställa datakvalitet och träna AI.

Datamärkning görs med hjälp av human-in-the-loop ML för att göra det möjligt för såväl maskiner som människor att kontinuerligt interagera med varandra. På så sätt kan AI enkelt utvärdera data och prestera bättre i framtiden.

Dataklassificering

Dataklassificering används när du behöver tagga olika uppsättningar data under vissa kategorier. Detta inkluderar vanligtvis användarbaserad, kontextbaserad och innehållsbaserad dataklassificering.

Du kan enkelt utföra dataklassificering med hjälp av AI, förutsatt att dispositionen och kriterierna för dataklassificering är tydligt definierade. AIaaS kan hjälpa dig med detta.

Hur fungerar AIaaS?

Till skillnad från andra ”as a service”-modeller som IaaS, PaaS eller SaaS, tillhandahåller AIaaS AI-baserade lösningar via en tredjepartsleverantör.

Arkitekturen är ganska enkel och inkluderar avancerad hårdvara, mjukvara och AI-system byggda för att fungera med maskininlärning, NLP, datorseende, robotik och mer. Det involverar också ML-modeller, ramverk, bots, etc.

Dessutom arbetar AIaaS på molnbaserade plattformar som gör det möjligt för företag att tillhandahålla bättre tjänster till sina kunder. Detta tillåter individer och företag att enkelt få tillgång till AI-funktioner utan att underhålla eller distribuera kostsam infrastruktur.

AI-algoritmer kan oftast vara av två typer:

  • ML-algoritmer som inkluderar regression och klassificering
  • Deep Learning (DL) algoritmer som använder neurala nät

När algoritmer tillämpas på ett datorsystem på ett visst sätt kan det agera som en människa genom att fastställa objekt, föra konversationer, svara på vägspärrar, chatta med människor och mer.

Företag använder AIaaS-modellen för att få värdefulla insikter från insamlad och analyserad data. Således hjälper AIaaS företag:

  • Förstå deras värdefulla kunder
  • Hitta avgörande punkter i tjänsteleverans och produktion
  • Förstå varför vissa köper en produkt/tjänst medan andra inte gör det

Komponenter i AIaaS

#1. AI-infrastruktur

AI-infrastruktur beror på AI- och ML-modeller. Beräkna och data är de två pelarna i båda modellerna.

  • AI compute: AI compute inkluderar serverlös datoranvändning, batchbearbetning och virtuella maskiner (VM). Dessa metoder används för att automatisera ML-uppgifter och förbättra parallell bearbetning. Till exempel har programvaran XYZ en databehandlingsmotor i realtid som innehåller ett ML-bibliotek. Efter träning av ML-modellerna kan de användas i containrar och virtuella datorer för att utföra beräkningar.
  • AI-data: När du lägger en stor uppsättning data i statistiska algoritmer kallas det för den funktionella ML-modellen. I allmänhet är dessa modeller utformade för att förstå mönster i befintlig data. Den stora volymen av dessa data avgör den exakta procentandelen av förutsägelser. Till exempel tränar flera medicinska rapporter DL-nätverk för att användas vidare för att upptäcka medicinska nödsituationer som tumörer eller cancer.

ML förlitar sig på indata som du kan samla in från flera källor. Data som kommer från ostrukturerad data, relationsdatabaser, en pool av rådata, lagrade kommentarer och mer är indata för AI- och ML-modellerna.

Avancerade maskininlärningstekniker kräver att du utför komplexa beräkningar som kräver en blandning av CPU:er och GPU:er och neurala nätverk. Både CPU:er och GPU:er möjliggör snabbare bearbetning genom att komplettera varandra.

Molnleverantörer ger ett kluster av CPU-GPU-kombinationer med stöd av virtuella maskiner och behållare i AIaaS-installationen. Användare kan använda detta arrangemang för att träna modeller.

#2. AI-tjänster

Offentliga molnleverantörer erbjuder API:er som är tillgängliga och som inte kräver anpassade ML-modeller. Dessa tjänster utvinner fördelar från den infrastruktur som molnleverantörerna äger.

  • Anpassad beräkning: Även om API:er tjänar det primära syftet i allmänna fall, övergår molnleverantörer till anpassade beräkningsmetoder och tillåter användare att möta kognitiv beräkning via anpassade datauppsättningar. Här tränar användare kognitiva tjänster med hjälp av deras data. Detta anpassade tillvägagångssätt minimerar stressen med att välja rätt algoritmer och träna anpassade modeller.
  • Kognitiv beräkning: Denna beräkning inkluderar textanalys, talanalys, sökning och röstöversättning. Dessa tjänster används som REST-slutpunkter och integreras med olika applikationer med hjälp av ett API-anrop.
  • Conversational AI: Molnleverantörer hjälper utvecklare att integrera bots över plattformarna genom att använda bottjänster. Med den här tjänsten kan mobil- och webbutvecklare enkelt lägga till digitala assistenter i sina appar.

#3. AI-verktyg

Förutom infrastruktur och API:er erbjuder molnleverantörer verktyg för att hjälpa utvecklare och datavetare att effektivt utnyttja lagring, databaser och virtuella datorer eftersom dessa är synkroniserade med dator- och dataplattformar.

  • Wizards: Dataforskare kan använda guider för att eliminera eller minimera komplexiteten i utbildningen.
  • Dataförberedande verktyg: Prestandan för AI-verktyg beror mycket på datakvaliteten. Och för att ha kvalitetsdata och ML-modeller behöver du databeredningsverktyg från molnleverantörer för att enkelt kunna transformera, ladda och extrahera data. Resultatet skickas sedan vidare till ML-pipeline för utvärdering och utbildningsändamål.
  • Ramar: Molnleverantörer kan erbjuda färdiga mallar med flera ramverk, såsom Apache MXNet, Torch, TensorFlow och mer, eftersom det är komplicerat att sätta upp och konfigurera datavetenskapsmiljön.

Funktioner i AIaaS

  • Förtränade modeller: AIaaS innehåller ett brett utbud av förtränade modeller som är tränade på ett stort antal datauppsättningar och optimerade för nödvändiga domäner eller uppgifter.
  • Anpassad modellutveckling: AIaaS erbjuder anpassade modellutvecklingsalternativ som effektiviserar distributionen och integrationen av AI-funktioner.
  • Databearbetning och analys: Med AIaaS kan du lagra och bearbeta data som gör att ditt företag kan bearbeta och analysera stora datamängder.
  • Modelldistribution och värd: AIaaS hjälper dig att utveckla och distribuera din AI- och ML-modell enkelt utan kodningskunskap.
  • API-integration: AIaaS kan enkelt integreras med befintliga system, arbetsflöden och applikationer. Tjänsteleverantörer erbjuder API:er och SDK:er för att underlätta integration med kända ramverk och programmeringsspråk.
  • Computer Vision Services: AIaaS erbjuder datorvisionstjänster som hjälper AI att analysera video och bilder.
  • Prediktiv analys: Prediktiv analys är en viktig funktion för varje företag. AIaaS tillåter AI-modeller att förutsäga framtida resultat från stora datamängder.
  • Automatiserad maskininlärning: AIaaS erbjuder automatiserade ML-funktioner så att en AI-modell kan hantera repetitiva och tidskrävande uppgifter.
  • Modellövervakning och hantering: Med AIaaS kan du enkelt övervaka och hantera dina AI- och ML-modeller effektivt. Detta låter dig också spåra prestandan för dessa modeller.

AIaaS vs. AIPaaS

AIaaS och AIPaaS är molnbaserade lösningar som du kan använda när du utvecklar och distribuerar AI-baserade lösningar. Båda är dock olika vad gäller omfattning och funktionalitet.

AI-as-a-Service (AIaaS) är en molnbaserad lösning som erbjuder förbyggda AI-applikationer och modeller som enkelt kan integreras i befintliga affärsapplikationer och processer.

Den tillhandahåller förbyggda modeller för olika operationer, såsom bildigenkänning, prediktiv analys och naturlig språkbehandling. Detta kan vara tillgängligt via API:er så att utvecklare enkelt kan integrera dem i sina applikationer.

Å andra sidan är AI Platform as a Service (AIPaaS) en molnbaserad lösning som låter datavetare och utvecklare använda resurserna och verktygen för att designa, träna, analysera och distribuera AI-modeller. Det inkluderar mjukvaruutvecklingssatser, ramverk för maskininlärning, API:er och andra utvecklingsverktyg.

Fördelar med AIaaS

  • Avancerad infrastruktur: Framgångsrik AI och ML behöver GPU:er och parallella maskiner. Utan AIaaS kan ett företag behöva göra tunga initiala investeringar. AIaaS hjälper företag att utnyttja ML:s kraft till lägre kostnader och risker.
  • Användbarhet: Det är enkelt att implementera AIaaS; du kan skapa out-of-the-box lösningar för att dra nytta av kraften i AI utan att ha djupa tekniska färdigheter.
  • Kräver lite eller ingen kodning: Du kan använda AIaaS även om din organisation saknar ett internt team av kodningsexperter. Allt du behöver är en kodfri infrastruktur i ditt företag, utan att kräva någon kodning under installation eller användning.
  • Skalbarhet: Med AIaaS kan du börja med enkla projekt att förstå och lära dig om detta passar dina individuella behov. När du blir erfaren i din egen data kan du skala upp och ner allt eftersom dina projektkrav förändras.
  • Kostnadseffektivt: Implementering av AIaaS ger kostnadseffektivitet. Du behöver bara betala för de funktioner du använder utan några förskottsinvesteringar eller dolda investeringar.

Användningsfall av AIaaS

  • Bildigenkänning: Bildigenkänningssystem upptäcker bilder och identifierar platser, objekt och personer för att dra slutsatser. Med AIaaS kan du enkelt bygga AI-drivna bildigenkänningsapplikationer.
  • Upptäcka bedrägerier: AI-system hjälper till att upptäcka obehöriga aktiviteter och förhindra bedrägerier.
  • Autonoma fordon: Autonoma fordon ökar säkerheten. Du kan använda den här tekniken i fordon och låta dem se, känna och ta reda på sin omgivning.
  • Naturlig språkbehandling: Detta system använder datorgenererad text och tal. De kan interagera med kunder för att förbättra kundupplevelsen i realtid.
  • Rekommendationsmotor: Detta föreslår relevanta artiklar enligt dina kundbehov baserat på preferenser och mönster.
  • Analytics: AIaaS är mycket användbart i analys eftersom det kan hjälpa dig att analysera enorma datavolymer, hitta mönster, göra påståenden och förutsäga framtiden.

AI-as-a-Service Providers

#1. Amazon Web Services (AWS) Machine Learning

Få en omfattande uppsättning AL- och ML-tjänster med AWS maskininlärning och förnya snabbare. Få insikter från den data du har samtidigt som du sänker kostnaderna. AWS ML hjälper dig i din ML-adoptionsresa med implementerings- och infrastrukturresurser.

AWS ML gör det möjligt för dig att lösa dina affärsproblem, bygga nya appar med hjälp av generativ AI, ta itu med affärsproblem, förbättra kundupplevelsen, accelerera innovation, optimera affärsprocesser och mer.

#2. Microsoft Azure Machine Learning

Upplev företagsklassade AI-tjänster för din end-to-end ML-livscykel med Microsoft Azure Machine Learning. Det hjälper dig att bygga, distribuera och hantera kritiska affärs-ML-modeller i stor skala med tillförsikt. Det accelererar tid till värde med ML-operationer, integrerade verktyg och interoperabilitet med öppen källkod.

Denna AI-inlärningsplattform är speciellt designad för ansvarsfulla AI-appar i ML. Microsoft Azure ML hjälper dig att distribuera snabba ML-modeller, hantera och dela dem för MLOps och cross-workspace. Den har inbyggd säkerhet, efterlevnad och styrning. Det erbjuder också AI-arbetsflödesorkestrering, prestanda i världsklass, flexibla ramverk och verktyg och en hanterad end-to-end-plattform.

#3. Google Cloud Platform (GCP) AI-plattform

Google Cloud Platform erbjuder innovativa AI- och ML-produkter, tjänster och lösningar som drivs av Googles teknik och forskning. Du kan bygga generativa AI-appar effektivt, generera insikter och upptäcka ramverk och verktyg.

Med GCP AI-plattformen kan du bygga AI-applikationer ansvarsfullt och snabbt. Få dessutom insikter från data med hela dess uppsättning dataanalys-, hanterings- och ML-verktyg. Det låter dig förstå och tolka dina ML-modeller.

#4. IBM Watson

Lås upp nya nivåer av framgång och produktivitet med IBM Watson och införliva automation och AI i ditt företags arbetsflöden. Det är den företagsförberedda och nästa generations AI-plattform designad för att förbättra effektiviteten av AI i ditt företag.

Det ger:

  • watsonx.ai: Det hjälper dig att träna, ställa in, validera och distribuera ML-modeller med lätthet.
  • watsonx.data: Det hjälper dig att skala AI-arbetsbelastningar var som helst för all data.
  • watsonx.governance: Detta låter dig påskynda ansvarsfulla, förklarliga och transparenta AI-arbetsflöden.

Slutsats

AIaaS är en snabbt växande teknik och har många fördelar för tidiga användare. AIaaS optimerar dina affärsprocesser och låter dig utveckla och distribuera AI- och ML-modeller med lätthet utan några förkunskaper om kodning.

Så om du vill skapa och distribuera en lågkostnadsmolnbaserad lösning kan du använda en bra AIaaS-lösning som ovan. Det hjälper dig att designa en avancerad AI-modell för att utföra olika uppgifter och effektivisera den övergripande processen med effektivitet och kostnadseffektivitet.

Du kan också läsa Security as a Service (SECaaS).