機械学習とは何か？メリットとトップMLaaSプラットフォーム

What is Machine Learning? Benefits and Top MLaaS Platforms.

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成するために統計分析を使用します。データセットの関係を解釈するために学習するアルゴリズムの連鎖を使用して目標を達成します。残念ながら、ほとんどのデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアではないため、成長する企業のニーズに応えるためにスケールアップすることが困難になることがあります。データサイエンティストは、Machine Learning as a Service（MLaaS）のおかげでこれらの複雑さを簡単に処理できます。

MLaasとは何ですか？

機械学習をサービスとして提供する（MLaaS）は、最近、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、およびその他の機械学習専門家にとっての利点から、多くの注目を集めています。「機械学習をサービスとして提供する」という用語は、機械学習技術を採用して回答を提供するクラウドベースのプラットフォームの幅広い範囲を指します。

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顧客は、MLaaSを使用することで、社内の機械学習チームの構築のオーバーヘッドや関連するリスクを負わずに、機械学習の利点を享受することができます。予測分析、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインターフェース、データ可視化、自然言語処理など、さまざまなサプライヤーから提供されるサービスがあります。サービスプロバイダーのデータセンターがすべてのコンピューティングを処理します。

機械学習のコンセプトは何十年も前から存在していますが、最近になってメインストリームに入り、MLaaSはこの技術の次世代を表しています。MLaaSは、組織内で機械学習を実装する複雑さとコストを削減し、より迅速で正確なデータ分析を可能にすることを目指しています。一部のMLaaSシステムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特定のタスクに特化して設計されていますが、他のものは、セールスやマーケティングなどの業界を横断した使用を想定して構築されています。

MLaaSはどのように機能しますか？

MLaaSは、各企業が必要に応じてカスタマイズできる、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションです。ここでは、データ可視化、APIの豊富さ、顔認識、NLP、PA、DLなどがすべて提供されています。MLaaSアルゴリズムの主なアプリケーションは、データパターンの発見です。これらの規則性は、数学モデルの基礎として使用され、新しい情報に基づく予測を作成するために使用されます。

MLaaSは、最初のフルスタックAIプラットフォームであり、モバイルアプリ、ビジネスデータ、産業用自動化制御、LiDarなどの最新のセンサーを含むさまざまなシステムを統合します。パターン認識に加えて、MLaaSは確率的推論も容易にします。これにより、独自の要件に合わせたワークフローを設計する際に、組織がさまざまなアプローチから選択できる包括的かつ信頼性の高いMLソリューションが提供されます。

MLaasの利点は何ですか？

MLaaSを使用する主な利点は、基盤をゼロから構築する必要がないことです。多くの企業、特に中小企業、ボイジャイズ企業（SME）は、大量のデータを保管および処理するためのリソースと能力を持っていない場合があります。この情報を収容するための大量のストレージスペースを購入または構築する必要性は、さらに費用がかかります。ここで、MLaaSインフラストラクチャがデータの保存と管理を引き継ぎます。

MLaaSプラットフォームはクラウドプロバイダーであるため、クラウドストレージを提供し、機械学習の実験用データ、データパイプラインなどのデータを適切に管理する手段を提供し、データエンジニアがデータにアクセスして分析することが容易になります。

企業は、MLaaSプロバイダの予測分析およびデータ可視化ソリューションを使用することができます。さらに、感情分析、顔認識、クレジットリスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途に対するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も提供されています。

MLaaSを使用すると、データサイエンティストは、ほとんどの他のクラウドコンピューティングサービスとは異なり、長時間のソフトウェアインストールや独自のサーバーの調達を待つ必要がなく、すぐに機械学習を使用できます。 MLaaSでは、実際のコンピューティングは、企業にとって非常に便利です。

トップMLaaSプラットフォーム

1. AWS Machine Learning

クラウドサービスに関しては、AWS Machine Learningは何でもできます。それは、計算能力やデータストレージを含む、ほとんど無限のリソースを企業が使用できるようにします。さらに、MLaaSのような高度なテクノロジーも利用できます。

AWS Machine Learningが提供する機械学習ソリューションには、Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Sagemaker、Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Transcribeなどがあります。

2.      Google Cloud Machine Learning

開発者やデータサイエンティストは、Google Cloud Machine Learning (GCP) AIプラットフォームを使用して、機械学習モデルを作成、起動、管理することができます。機械学習のためにGoogleが開発したチップであるTensor Processing Unitは、このサービスの重要な差別化要因です。

GCPが提供する機械学習ソリューションは、AIに基づく構築、会話型AI、Dialogflow CXです。

3.      Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studioは、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルを開発、迅速にトレーニング、展開する際に使用できるオンラインインターフェースです。Microsoftはオフラインの世界でスタートしましたが、主要なウェブプレーヤーに追いつくために大きな進歩を遂げています。

Sci-kit learns TensorFlow、Keras、MxNet、およびPyTorchは、Azure Machine Learning Studioと使用できる人気のあるフレームワークです。

4.      IBM Watson Machine Learning

IBM Watson Machine Learningを使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、リリースすることができます。TensorFlow、Caffe、PyTorch、Kerasなどの人気のあるフレームワークは、モデル構築を簡単にするグラフィカルツールを提供しています。

5.      BigML

BigMLは、多数の機械学習モデルを管理および作成するための多数の方法を備えた包括的な機械学習プラットフォームです。このツールは、航空、自動車、エネルギー、エンターテイメント、金融、食品・農業、ヘルスケア、およびIoTなど、多くの分野で予測アプリケーションに役立ちます。BigMLは、ウェブインターフェース、コマンドラインインターフェース、およびアプリケーションプログラミングインターフェースを介してサービスを提供しています。

世界市場とこれまでの影響

市場調査会社であるReportLinkerは、機械学習サービス市場が、2018年から2028年までの年間成長率（CAGR）31.6％で、2028年までに世界で362億ドルに成長すると予測しています。

機械学習サービスビジネスの主要な成長要因には、クラウドコンピューティングへの関心の高まり、AIおよび認知コンピューティングの発展が含まれます。効果的なデータ管理の必要性が増しているため、より多くの企業がオンプレミスからクラウドストレージにデータを移行しています。MLaaSプラットフォームは基本的にクラウドプロバイダーであるため、データエンジニアが機械学習の実験やデータパイプラインのためにデータにアクセスし、処理することが容易になります。

COVID-19が数百万人を殺害した後、世界の経済および金融機関は混乱しています。COVID-19パンデミックの発生に伴い、人工知能技術がその戦いに役立つ可能性があると考えられます。機械学習と人工知能によって可能になる人口監視戦略を使用して、COVID-19の例が多数の国で監視および追跡されています。

以下は、MLaaS業界を推進するドライバーです:

• 人工知能における機械学習の推進力
• ビッグデータの台頭とクラウドコンピューティングの必要性

まとめ:

MLの作成を支援するために多くの異なるツールが存在します。機械学習開発環境には、自動化を担当する専門のツール、多数のバージョンを可能にするツール、包括的なML研究開発環境を提供するツールなどがあります。MLaaSは、現代の複雑さとダイナミックに適した解決策であり、数回クリックするだけで無限に成長し、現在のPCのサイズに簡単に縮小できるため、データサイエンティストやエンジニアの方々にとって非常に有用なリソースを提供しています。主な利点は、新しいインフラストラクチャ、コンピュータ、セットアップ、および保守にお金を費やす必要がないことです。

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