簡単な言葉でAIaasとは何ですか&サービスとしてのAIへのガイド

AI as a Serviceとは何ですか?

プログラミングやフレームワークを含む「支援として」のものは、前進するビジネスでは一般的ですが、支援としての人工知能、または面白いとしてのAIaaSは、まだ適切に新しいものです。

サービスとしての再現された知識は、XNUMX回限りのピースまたは利息のコストで、進歩したAI機能を関係に与える距離を表すために使用される用語です。 トリッキーな声明は別として、それはいくつかの中小規模の所属にとって特定の利点であると言うことは始まりと終わりです。

この時点で、推論、思考、学習などの人間のような特性を備えた構造の社内での改善が必要だったため、さまざまな提携がビジネスに人工知能を含むとは見なされていませんでした。 AIaaSを使用すると、後期メモリでの使用が可能になり、クライアントヘルプ、情報評価、機械化による作成などの人工知能を関係に含めることができるようになりました。

続行する前に、アラートの確認– AIは論理的により一般的に、協会の責任者による表示アプローチとして利用され、さまざまな定義に非常に多くの不規則性があります。

高度なインフラストラクチャ–そして高速:

AIaaSが登場する前は、有用なAIおよびAIモデルを実行するために、堅実で便利なGPUが使用されていました。 ほとんどの中小企業には、社内でプログラミングを活性化するための資産と時間がありません。

AIの分野では、いくつかの確かなガイドラインがあります。そのうちのXNUMXつは、モデルが管理されている情報が高品質であることを許容して、用事を実行する際にモデルがうまく機能する可能性があるということです。 AIaaSは順応性があり、ほとんどのアフィリエーションが現在上に置いている豊富な情報に加えて、モデルに焦点を当てた特定の事業を収集するための途方もない開かれた扉を提供します。

スケーラビリティ:

彼らが作るにつれてメッセージが少なくなるというつながりをいつでもほのめかしたことがありますか? おそらく、私たちもそうではありません。

AIaaSは大規模に機能します。 info @受信トレイを調整するためにモデルを整理したことを期待して email 重要度または評価、および適切なメッセージを最高の個人にリダイレクトすることで、準備が整います。

AIaaSは、ある程度の精神的判断を必要とする事業を遂行するのに非常に優れていますが、真の用事が尊重されていない場合もあります。

ユーザビリティ:

私たちは鈍感になることができるでしょうか:ほとんどのアソシエーションとしてのステージは、実際には、音を出すほど通常は使用されていません。 数え切れないほどのAIの選択肢が公然と伝えられ、ダウンロード、変更、および無制限に利用できるようになり、提示および作成に努めることができます。 AIaaSは、他のすべてが失敗した場合でも、完全に使用できるように準備されています。 プロセス所有者は、通常の準備なしでAIプログラミングを使用できます。

MLアソシエーションは、事前に作成されたモデルと特に作成されたモデルの両方を融合します。これは、複雑さを軽減するための自然な提携センターと同等です。 これについてのクールなことは? エンジニアなしで数時間以内にMLプロジェクトを開始します。

AI as a Serviceプラットフォーム:

さまざまなタイプのカメラ(サーモグラフィー、高速、またはさまざまなサポートに統合されている–ヘルメットまたはドローンなど)を使用したいくつかのソリューション、および 背景リムーバー。 分散環境の場合、分析はカメラ自体に組み込まれているため、分析は次の場所で実行できます。 エッジ、必要なリソースを最適化します。

ここにいる場合は、おそらくこの時点で特定のガジェットを探している可能性があります。そのため、アクセス可能な最も一般的に認識されている種類の知識をいくつか明らかにする必要があります。

サービスプラットフォームとしてのAIの種類:

あなたがここにいると仮定すると、現時点で特定のデバイスを検索している可能性が高いので、利用可能な最も広く認識されている種類についていくつかの洞察を明らかにする必要があります。

ボット:

今日では、政府の目的地からドレスストアまで、Webで何かをチェックするかどうかに関係なく、おそらくボット、特に最も一般的な種類のチャットボットに出くわします。

彼らは、個人間の通常の会話を複製するために、(NPL)推定を処理する通常の言語を使用します。 このようなボットは、基本的に顧客の支援に使用され、顧客の最も再ハッシュされた質問に関連する反応を示します。 彼らは曜日の前提に応じて応答するので、時間とリソースを節約し、労働者がより驚くべきタスクに集中できるようにします。 間違いなく、ヨーロッパで最も迅速に作成されたバンドルアソシエーションの92つであるInPostは、チャットボットを使用して一貫して処理する膨大な量の顧客会話のXNUMX%まで、さまざまなものを最新化することを実際に項目化しています。

API:

API(Application Programming Interface)は、XNUMXつのアプリケーションが相互に通信できるようにするアイテム「フォーカスマン」です。 これの描写は、Expedia、CheapOair、またはカヤックのような不可触賤の輸送業者予約サイトであり、これらはすべて、さまざまな飛行機情報インデックスから情報を排除して、すべての計画を知覚可能な方法で孤立した場所に提示します。 APIの通常の使用法には、次のものも含まれます。

  • 通常の言語処理(例えば、感情や中心性の評価)
  • PCビジョン
  • 会話型AI

データのラベル付け:

データの命名は、本質的に、データが有益に構成される可能性があるという目的で、データの巨大な測定値を明確にすることです。 さまざまな使用例があります。つまり、データ品質の確保、サイズごとの配置、さらにAIのセットアップなど、いくつかのモデルを提供します。 継続的な選択により、人間の大丈夫(この投稿の前半で言及しました)を使用してデータをチェックするため、一般に、後でAIによって適切に調査されます。

機械学習:

コンピューターベースのインテリジェンス(ML)は、データ内の計画を分離して見つけるために協会によって使用されます。 同様に、サイクルが進むにつれて学習するように、彼らが明示的に指示されていなかったと推定します。 このデータ検査システムは、実質的に人間の介入なしに実行されることが期待されています。 AIaaSでは、アソシエーションは特定の容量がなくても機械学習を管理できます。事前に準備されたモデルから、カスタムタスクを実行するためのモデルの構築まで、膨大な数のゲームプランがあります(基本的にルールを思い出してください)。