Hvad er AIaas med enkle ord & din guide til AI som en service

Hvad er AI as a Service?

Mens "som en hjælp" ting, herunder programmering og rammer er almindelige i den fremadskridende virksomhed, er kunstig intelligens som en hjælp, eller AIaaS, som underholdende, stadig passende nyt.

Genopført viden som en tjeneste er et udtryk, der bruges til at skildre en afstand, der giver fremskredne AI-funktioner til relation til en engangs- eller renteomkostning. Det er begyndelse og slutning bortset fra et vanskeligt udsagn at sige, at det er en specifik fordel for nogle små til mellemstore tilhørsforhold.

På dette tidspunkt blev forskellige tilknytninger betragtet som ude af at inkludere kunstig intelligens til deres virksomhed, da det ville have krævet intern forbedring af konstruktioner med menneskelignende karakteristika, såsom ræsonnement, tænkning og læring. Med AIaaS er det nu blevet mere muligt end senere i hukommelsen, hvilket gør det muligt for relationer at inkludere kunstig intelligens til ting, for eksempel klienthjælp, informationsvurdering og mekanisering af oprettelse.

En bekræftelse af alarm, uanset hvad, før vi fortsætter – AI er logisk mere generelt brugt som en udstillingstilgang af foreningschefer, og der er en enorm mængde uregelmæssigheder i forskellige definitioner.

Avanceret infrastruktur – og hurtigt:

Før AIaaS var solide og hensigtsmæssige GPU'er påberåbt til at køre nyttige AI- og AI-modeller. De fleste SMV'er har ikke aktiver og tid til at sætte gang i programmeringen internt.

Inden for kunstig intelligens er der et par solide retningslinjer – en af ​​dem er, at din model muligvis vil klare sig godt i at udføre et ærinde og tolerere, at den information, den er blevet administreret, vil være af god kvalitet. At AIaaS er tilpasningsdygtigt, vil tilbyde den dumbfounding en åben dør til at samle en bestemt virksomhed fokuseret på modellen oven i det væld af information, de fleste tilknytninger sidder oven på nu.

Skalerbarhed:

Har du på noget tidspunkt hentydet til en forbindelse, der får færre beskeder efterhånden som de laver? Meget sandsynligt, det har vi heller ikke.

AIaaS arbejdes efter skala. Forventer, at du har organiseret din model til at orkestrere din info@-indbakke, du tænker på e-mail kritiskhed eller evaluering og omdirigering af de rigtige budskaber til den bedste person, er du nu forberedt.

AIaaS er utroligt til at udføre opgaver, der kræver en vis grad af mental dømmekraft, men hvor det sande ærinde ikke respekteres at tilføje.

Anvendelighed:

Ville vi være i stand til at være ufølsomme: De fleste as-a-association-stadier er faktisk ikke så normale at bruge, som de burde få det til at lyde. Uanset hvor utallige AI-valgene er åbenlyst formidlet, hvilket inducerer, at de kan downloades, ændres og bruges uhæmmet, kan de bestræbe sig på at præsentere og foretage. AIaaS, så igen, hvis alt andet fejler er helt klar til brug. Procesindehavere kan bruge AI-programmering uden normal forberedelse.

Start til slut ML-foreninger smelter både præfabrikerede modeller og specielt fremstillede modeller sammen – sammenligneligt som naturlige tilknytningscentre for mindre forviklinger. Det fede ved dette? Start dit ML-projekt i gang i løbet af timer uden ingeniører.

AI as a Service platform:

Nogle løsninger med forskellige typer kameraer (termografiske, højhastigheds- eller integreret i forskellige understøtninger - hjelme eller droner f.eks.), og relaterede teknologier som f.eks. baggrundsfjerner. For distribuerede miljøer er analysen indlejret i selve kameraet, så en analyse kan foretages på kant, optimering af de nødvendige ressourcer.

Hvis du er her, er chancerne for, at du sandsynligvis leder efter en specifik gadget på dette tidspunkt, så vi burde afdække et par viden om de mest almindeligt opfattede tilgængelige typer.

Typer af AI as a Service platform:

Hvis du antager, at du er her, er oddsene gode for, at du sandsynligvis søger efter en bestemt enhed lige nu, så vi bør afsløre et par indsigt i de mest anerkendte typer tilgængelige.

Bots:

I dag, uanset om du tjekker nettet efter alt fra regeringsdestinationer til tøjbutikker, løber du formentlig over bots – især deres mest typiske slags, dvs. chatbots.

De bruger almindeligt sprog og tager sig af (NPL) estimater til at duplikere normale samtaler mellem individer. Sådanne bots bruges dybest set til kundebacking og giver relevante reaktioner på kundernes mest genstridige spørgsmål. Når de reagerer på hver dag i ugen, sparer de tid og ressourcer, hvilket giver arbejderne mulighed for at fokusere, som de ville sige, på mere fantastiske opgaver. Uden tvivl har en af ​​Europas hurtigste skabende bundtforeninger, InPost, faktisk udtalt, at de moderniserer så forskellige som 92 % af de enorme mængder af kundesamtaler, de håndterer konsekvent ved at bruge en chatbot.

API'er:

En API (Application Programming Interface) er elementet "fokusmand", som giver to applikationer til at tale med hinanden. En afgrænsning af dette ville være et urørligt transportørbookingssted som Expedia, CheapOair eller kajak, som alle eliminerer information fra en række flyinformationsindekser for at præsentere alle deres planer på et ensomt sted på en mærkbar måde. Almindelig anvendelse af API'er omfatter også:

  • Almindelig sprogbehandling (for eksempel følelses- eller centralitetsvurdering)
  • PC vision
  • Samtaler AI

Datamærkning:

Navngivning af data er i det væsentlige at afklare dine gigantiske mål af data med det formål, at de kan sammensættes med fordel. Det har en bred udstrækning af anvendelsestilfælde – dvs. at sikre datakvalitet, arrangere det efter størrelse og yderligere opsætte din AI for at give nogle få modeller. I kraft af fortsæt-valget bruges menneskelig okay (som vi henviste til tidligere i dette indlæg) til at kontrollere data, så det generelt vil blive tilstrækkeligt undersøgt af AI senere.

Maskinelæring:

Computerbaseret intelligens (ML) bruges af foreninger til at adskille og finde planer i deres data. På samme måde foretager den skøn, som de ikke udtrykkeligt blev instrueret om at gøre, idet de lærer efterhånden som cyklussen driver frem. Dette system til dataundersøgelse forventes at blive kørt med praktisk talt ingen menneskelig forbøn. I AIaaS kan foreninger administrere Machine Learning uden at have en særlig specifik kapacitet - der er enorme bunker af spilplaner, der går fra forudbestemte modeller til at bygge en til at udføre en tilpasset opgave (husk i det væsentlige reglen!).