什么是AI作为服务（AIaaS）以及它如何工作？
人工智能即服务（aiaas）为企业利用人工智能及其强大优势、工具和技术来消除开发内部解决方案的复杂性和成本提供了一种高效的方式。
通过使用人工智能工具和技术，您可以改进产品和服务，自动化耗时的任务，并提升客户服务。
如果您想使用传统系统创建内部解决方案，可能会产生巨大的前期成本，而且该过程也复杂而漫长。这就是为什么许多企业不愿意构建内部软件解决方案的原因。
在这方面，aiaas可以拯救您。它将帮助您克服这些挑战，并以具有成本效益的方式创建先进的ai应用程序，从聊天机器人和监控工具到复杂分析软件，而无需编写代码。
在本文中，我将讨论aiaas，它的工作原理，其好处以及一些最佳aiaas提供商。
我们开始吧！
什么是aiaas？
人工智能即服务（aiaas）是一种作为服务（xaas）概念，允许第三方公司和云提供商构建基于人工智能的解决方案并将其外包给企业。
企业可以使用这些基于aiaas的解决方案来实施人工智能技术和解决方案，创建先进的应用程序，无需手动编码和巨大投资。
aiaas与其他基于云的服务类似，通过“作为服务”模式提供人工智能产品和服务。它可以帮助您有效地收集和存储所需的任意数据。aiaas易于实施，使企业和个人能够尝试各种公共云平台、机器学习算法和服务。
通过直观和低代码工具和api，用户可以利用人工智能的力量而无需编码知识。
aiaas对于愿意开发、测试和使用自己的人工智能系统的公司来说是一个很好的解决方案。因此，无需大量投资资源和人才，您可以获得有价值的见解和扩展和发展的机会。
aiaas解决方案的类型
您可以选择的不同类型的ai服务包括：
机器人
通过使用ai算法，引人入胜的聊天机器人可以模拟与人类的对话。它通过使用机器学习和自然语言处理的概念，帮助理解用户的查询并为其提供适当的解决方案。
开发人员需要付出巨大的努力和先进的编码才能构建成功的聊天机器人。
aiaas解决方案可帮助您创建强大的聊天机器人，与客户智能地交互，并提供更快速和更有效的问题解决方案。它还有助于降低响应率并提高客户满意度。
应用程序编程接口（api）
aiaas解决方案提供了令人惊叹的api。按照定义，api是一种桥接或中介，两个应用程序可以相互交互并共享数据。
例如，像airbnb这样的酒店预订网站从不同酒店的网站提取数据，并在一个便捷的地方显示最佳交易和价格。
今天，api在旅行应用的nlp，计算机语音，计算机视觉，知识映射，翻译，搜索，情感检测等方面被使用。
因此，如果您想构建api，可以利用aiaas解决方案而无需编写任何代码。整个过程将自动化且更容易，因此您可以更快地生成应用程序。
机器学习
使用ai和ml模型，开发人员可以创建有用的软件，找到数据中的模式，简化流程并进行预测。
aiaas使企业更容易采用ml和ai。您可以为通用用途创建预训练模型或为满足特定用例而训练模型。所有这些都可以在没有任何ml专业知识的情况下实现，这对许多企业来说是一个巨大的优势。
数据标注
数据标注意味着以高效的方式对大量数据进行注释以进行组织。它具有多个用途，例如按大小对数据进行分类，确保数据质量和训练ai等。
数据标注是通过人在循环中的ml的帮助下完成的，以使机器和人类能够持续相互交互。这样，ai可以轻松评估数据并在将来表现更好。
数据分类
当您需要将不同的数据集标记为某些类别时，可以使用数据分类。这通常包括基于用户，基于上下文和基于内容的数据分类。
只要数据分类的概述和标准明确定义，您就可以轻松进行数据分类。aiaas可以帮助您完成此操作。
aiaas的工作原理是什么？
与其他“即服务”模型（如iaas，paas或saas）不同，aiaas通过第三方供应商提供基于ai的解决方案。
架构非常简单，包括先进的硬件，软件和与机器学习，nlp，计算机视觉，机器人等配合工作的ai系统。它还涉及ml模型，框架，机器人等。
此外，aiaas在云计算平台上运行，使企业能够为其客户提供更好的服务。这使个人和企业可以轻松访问ai功能，而无需维护或部署昂贵的基础设施。
ai算法主要可以分为两种类型：
- 包括回归和分类的ml算法
- 使用神经网络的深度学习（dl）算法
当算法以一定方式应用于计算机系统时，它可以像人一样行动，确定对象，进行对话，应对障碍，与人类聊天等。
公司利用aiaas模型从收集和分析的数据中获得有价值的见解。因此，aiaas帮助企业：
- 了解他们有价值的客户
- 找到服务交付和生产中的关键点
- 了解为什么有些人购买产品/服务而有些人不购买
aiaas的组成部分
#1. ai基础设施
ai基础设施依赖于ai和ml模型。计算和数据是这两个模型的两个支柱。
- ai计算：ai计算包括无服务器计算、批处理和虚拟机（vms）。这些方法用于自动化ml任务和改进并行处理。例如，软件xyz具有一个实时数据处理引擎，其中包含一个ml库。在训练ml模型之后，可以将它们用于容器和虚拟机中进行计算。
- ai数据：当您将大量数据放入统计算法中时，它被称为功能性ml模型。一般来说，这些模型旨在理解现有数据中的模式。这些数据的规模决定了预测的准确百分比。例如，多个医疗报告训练dl网络，以便在检测肿瘤或癌症等医疗紧急情况时进一步使用。
ml依赖于您可以从多个来源收集的输入数据。来自非结构化数据、关系数据库、原始数据池、存储的注释等的数据是ai和ml模型的输入。
高级机器学习技术需要进行复杂的计算，需要cpu、gpu和神经网络的综合使用。 cpu和gpu通过互补使处理速度更快。
云提供商在aiaas设置中提供了一组cpu-gpu组合，支持虚拟机和容器。用户可以使用这种安排来训练模型。
#2. ai服务
公共云供应商提供的api可用且不需要自定义ml模型。这些服务从云提供商拥有的基础设施中获取优势。
- 自定义计算：即使api在一般情况下提供了主要的功能，云提供商还在向自定义计算方法转变，并允许用户通过自定义数据集实现认知计算。在这里，用户使用自己的数据训练认知服务。这种自定义方法减轻了选择正确算法和训练自定义模型的压力。
- 认知计算：这种计算包括文本分析、语音分析、搜索和语音翻译。这些服务作为rest端点使用，并通过api调用与不同应用程序集成。
- 对话式ai：云提供商通过利用机器人服务帮助开发人员在各个平台上集成机器人。使用此服务，移动和网络开发人员可以轻松将数字助手添加到其应用程序中。
#3. ai工具
除了基础设施和api之外，云供应商还提供工具，以帮助开发人员和数据科学家有效地利用存储、数据库和虚拟机，因为这些工具与计算和数据平台保持同步。
- 向导：数据科学家可以利用向导来消除或减少训练的复杂性。
- 数据准备工具：ai工具的性能高度依赖于数据质量。为了拥有高质量的数据和机器学习模型，您需要来自云供应商的数据准备工具，以便轻松地转换、加载和提取数据。然后，将输出发送到ml流水线进行评估和训练。
- 框架：云供应商可以提供带有多种框架的预制模板，例如apache mxnet、torch、tensorflow等，因为设置和配置数据科学环境是复杂的。
aiaas的特点
- 预训练模型：aiaas包括各种预训练模型，这些模型在各种数据集上进行了训练，并针对所需的领域或任务进行了优化。
- 定制模型开发：aiaas提供了定制模型开发选项，可以简化ai能力的部署和集成。
- 数据处理和分析：通过aiaas，您可以存储和处理能让您的业务处理和分析大型数据集的数据。
- 模型部署和托管：aiaas帮助您轻松开发和部署ai和ml模型，无需编程知识。
- api集成：aiaas可以轻松集成现有系统、工作流和应用程序。服务提供商提供api和sdk，以便与著名的框架和编程语言进行集成。
- 计算机视觉服务：aiaas提供计算机视觉服务，帮助ai分析视频和图像。
- 预测分析：预测分析对于每个企业都是一个重要的特性。aiaas允许ai模型从大型数据集中预测未来结果。
- 自动化机器学习：aiaas提供自动化的ml功能，使ai模型能够处理重复和耗时的任务。
- 模型监控和管理：通过aiaas，您可以轻松有效地监控和管理您的ai和ml模型。这还允许您跟踪这些模型的性能。
aiaas与aipaas的区别
aiaas和aipaas是云解决方案，您可以在开发和部署基于ai的解决方案时使用。然而，它们在范围和功能上是不同的。
作为一种服务的人工智能（aiaas）是一种基于云的解决方案，提供预构建的ai应用程序和模型，可以轻松集成到现有的业务应用程序和流程中。
它为不同的操作提供了预构建模型，例如图像识别、预测分析和自然语言处理。这些可以通过api访问，以便开发人员可以轻松将它们集成到他们的应用程序中。
另一方面，作为平台的人工智能（aipaas）是一种基于云的解决方案，允许数据科学家和开发人员使用资源和工具来设计、训练、分析和部署ai模型。它包括软件开发工具包、机器学习框架、api和其他开发工具。
aiaas的好处
- 先进的基础设施：成功的ai和ml需要gpu和并行机器。没有aiaas，公司可能需要进行巨额的初始投资。aiaas帮助企业以更低的成本和风险利用ml的力量。
- 易于使用：实施aiaas很容易；您可以创建开箱即用的解决方案，以从ai的强大功能中受益，而无需具备深入的技术技能。
- 几乎不需要编码：即使您的组织缺乏内部编码专家团队，您也可以使用aiaas。您只需要在公司拥有无代码基础设施，无需在设置或使用过程中进行任何编码。
- 可扩展性：通过aiaas，您可以从简单的项目开始，以了解并确定是否适合您的个人需求。随着您在自己的数据中积累经验，您可以根据项目需求的变化进行扩大或缩小。
- 具有成本效益：实施aiaas带来成本效益。您只需根据使用的功能付费，无需提前或隐藏投资。
aiaas的使用案例
- 图像识别：图像识别系统可检测图像并识别地点、物体和人员以得出结论。借助aiaas，您可以轻松构建基于ai的图像识别应用程序。
- 欺诈检测：ai系统有助于检测未经授权的活动并防止欺诈。
- 自动驾驶车辆：自动驾驶车辆增加了安全性。您可以在车辆中使用这种技术，使其能够看到、感知和理解周围环境。
- 自然语言处理：该系统使用计算机生成的文本和语音。它们可以与客户进行互动，以实时提升客户体验。
- 推荐引擎：根据客户的喜好和模式，推荐相关的物品。
- 分析：aiaas在分析中非常有帮助，因为它可以帮助您分析庞大的数据量、找到模式、做出断言并预测未来。
ai即服务提供商
#1. 亚马逊网络服务（aws）机器学习
通过aws机器学习，获得全面的al和ml服务，加快创新速度。在降低成本的同时，从您拥有的数据中获得洞察力。aws ml通过提供实施和基础设施资源，帮助您在ml采用过程中取得成功。
aws ml使您能够解决业务问题，借助生成式ai的帮助构建新应用程序，解决业务问题，提升客户体验，加速创新，优化业务流程等等。
#2. 微软azure机器学习
通过microsoft azure机器学习，体验企业级ai服务，满足您端到端的ml生命周期需求。它帮助您以可信度构建、部署和管理关键的业务ml模型，并实现规模化。它通过ml运营、集成工具和开源互操作性加速创造价值的时间。
这个ai学习平台是专为负责任的ml中的ai应用而设计的。microsoft azure ml可帮助您快速部署ml模型，管理和共享它们，用于mlops和跨工作空间。它具有内置的安全性、合规性和治理。它还提供ai工作流编排、世界级性能、灵活的框架和工具以及托管的端到端平台。
#3. 谷歌云平台（gcp）ai平台
谷歌云平台提供由谷歌技术和研究驱动的创新ai和ml产品、服务和解决方案。您可以高效地构建生成性ai应用程序，生成洞见，并发现框架和工具。
通过gcp ai平台，您可以负责任且快速地构建ai应用程序。此外，利用其完整的数据分析、管理和ml工具套件从数据中获得洞见。它允许您理解和解释您的ml模型。
#4. ibm watson
通过ibm watson解锁新的成功和生产力水平，并将自动化和ai融入您的业务工作流程中。它是面向企业的下一代ai平台，旨在增强您的业务中的ai的效果。
它提供:
- watsonx.ai: 它帮助您轻松训练、调优、验证和部署ml模型。
- watsonx.data: 它帮助您在任何地方扩展ai工作负载以适应所有数据。
- watsonx.governance: 这使您能够加速负责任、可解释和透明的ai工作流。
结论
作为一种快速增长的技术，aiaas对于早期采用者来说有很多好处。aiaas优化您的业务流程，并使您能够轻松开发和部署ai和ml模型，无需任何先前的编码知识。
所以，如果您想创建和部署一个低成本的基于云的解决方案，您可以使用像上面提到的一个好的aiaas解决方案。它将帮助您设计一个先进的ai模型，执行各种任务，并提高整个流程的效率和成本效益。
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