Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS) menyediakan cara yang efisien bagi bisnis untuk memanfaatkan AI dan kekuatan, keunggulan, alat, dan teknologinya untuk menghilangkan kerumitan dan mengatasi biaya pengembangan solusi internal.
Dengan menggunakan alat dan teknologi AI, Anda dapat meningkatkan produk dan layanan, mengotomatiskan tugas yang memakan waktu, dan meningkatkan layanan pelanggan.
Jika Anda ingin membuat solusi internal menggunakan sistem tradisional, mungkin diperlukan biaya awal yang sangat besar, dan prosesnya juga rumit dan panjang. Inilah sebabnya mengapa banyak bisnis tidak suka membuat solusi perangkat lunak internal.
Untuk ini, AIaaS bisa menjadi penyelamat Anda. Ini akan membantu Anda mengatasi tantangan ini dan membuat aplikasi AI tingkat lanjut, mulai dari chatbot dan alat pemantauan hingga perangkat lunak analitik kompleks dengan efektivitas biaya dan tanpa mengharuskan Anda membuat kode.
Pada artikel ini, saya akan membahas AIaaS, cara kerjanya, manfaatnya, dan beberapa penyedia AIaaS terbaik.
Ini dia!
Daftar isi
Apa itu AIaaS?
Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) adalah konsep everything-as-a-service (XaaS) yang memungkinkan perusahaan pihak ketiga dan penyedia cloud untuk membangun solusi bertenaga AI dan mengalihdayakannya ke bisnis.
Bisnis dapat menggunakan solusi berbasis AIaaS ini untuk menerapkan teknik dan solusi AI untuk membuat aplikasi tingkat lanjut tanpa pengkodean manual dan investasi besar.
AIaaS berfungsi seperti layanan berbasis cloud lainnya, menyediakan produk dan layanan AI melalui model “sebagai layanan”. Ini dapat membantu Anda mengumpulkan dan menyimpan data sebanyak yang Anda inginkan secara efektif. AIaaS mudah diimplementasikan, memungkinkan bisnis dan individu untuk bereksperimen dengan berbagai platform cloud publik, algoritme pembelajaran mesin, dan layanan.
Melalui alat dan API yang intuitif dan rendah kode, pengguna dapat memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan tanpa memiliki pengetahuan pengkodean.
AIaaS adalah solusi hebat bagi perusahaan yang ingin mengembangkan, menguji, dan menggunakan sistem AI mereka sendiri. Jadi, tanpa investasi besar-besaran dalam sumber daya dan bakat, Anda dapat memperoleh wawasan dan peluang berharga untuk berkembang dan berkembang.
Jenis Solusi AIaaS
Berbagai jenis layanan AI yang dapat Anda pilih antara lain:
Bot
Chatbot yang menarik dapat mensimulasikan percakapan dengan manusia saat dihaluskan oleh algoritme AI. Ini bekerja dengan menggunakan konsep ML dan NLP, yang membantu memahami permintaan pengguna dan memberikan solusi yang sesuai untuk mereka.
Ini membutuhkan upaya besar dan pengkodean lanjutan oleh pengembang untuk membangun chatbot yang sukses.
Solusi AIaaS membantu Anda membuat chatbot yang kuat untuk berinteraksi dengan pelanggan secara cerdas dan memberikan penyelesaian masalah yang lebih cepat dan lebih efektif. Ini juga membantu mengurangi tingkat respons dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API)
Solusi AIaaS menyediakan API yang luar biasa. Menurut definisi, API seperti jembatan atau perantara dimana dua aplikasi dapat saling berinteraksi dan berbagi data.
Misalnya, situs web pemesanan hotel seperti Airbnb mengekstrak data dari berbagai situs hotel dan menampilkan penawaran dan harga terbaik di satu tempat yang nyaman.
Saat ini, API digunakan dalam aplikasi perjalanan NLP, ucapan komputer, visi komputer, pemetaan pengetahuan, terjemahan, pencarian, deteksi emosi, dll.
Jadi, jika Anda ingin membuat API, Anda dapat memanfaatkan solusi AIaaS tanpa menulis kode apa pun. Seluruh proses akan otomatis dan lebih mudah, sehingga Anda dapat menghasilkan aplikasi lebih cepat.
Pembelajaran mesin
Menggunakan model AI dan ML, pengembang dapat membuat perangkat lunak yang bermanfaat, menemukan pola dalam data, merampingkan proses, dan membuat prediksi.
AIaaS mempermudah bisnis untuk mengadopsi ML dan AI. Anda dapat membuat model terlatih untuk penggunaan umum atau model terlatih agar sesuai dengan kasus penggunaan khusus Anda. Semua ini dimungkinkan tanpa keahlian ML apa pun, yang merupakan keuntungan besar bagi banyak bisnis.
Pelabelan Data
Pelabelan data berarti membubuhi keterangan volume data yang tinggi untuk mengaturnya secara efektif. Ini memiliki banyak kasus penggunaan, seperti mengkategorikan data berdasarkan ukuran, memastikan kualitas data, dan melatih AI.
Pelabelan data dilakukan dengan bantuan human-in-the-loop ML untuk memungkinkan mesin serta manusia untuk terus berinteraksi satu sama lain. Dengan cara ini, AI dapat dengan mudah mengevaluasi data dan bekerja lebih baik di masa mendatang.
Klasifikasi Data
Klasifikasi data digunakan saat Anda perlu menandai kumpulan data yang berbeda di bawah beberapa kategori. Ini biasanya mencakup klasifikasi data berbasis pengguna, berbasis konteks, dan berbasis konten.
Anda dapat dengan mudah melakukan klasifikasi data dengan menggunakan AI, asalkan garis besar dan kriteria klasifikasi data didefinisikan dengan jelas. AIaaS dapat membantu Anda dalam hal ini.
Bagaimana Cara Kerja AIaaS?
Tidak seperti model “sebagai layanan” lainnya seperti IaaS, PaaS, atau SaaS, AIaaS menyediakan solusi berbasis AI melalui vendor pihak ketiga.
Arsitekturnya cukup sederhana yang mencakup perangkat keras, perangkat lunak, dan sistem AI canggih yang dibuat untuk bekerja dengan pembelajaran mesin, NLP, visi komputer, robotika, dan banyak lagi. Ini juga melibatkan model ML, kerangka kerja, bot, dll.
Selain itu, AIaaS beroperasi pada platform komputasi awan yang memungkinkan bisnis memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka. Ini memungkinkan individu dan bisnis untuk mengakses fitur AI dengan mudah tanpa memelihara atau menerapkan infrastruktur yang mahal.
Algoritme AI sebagian besar dapat terdiri dari dua jenis:
- Algoritma ML yang mencakup regresi dan klasifikasi
- Algoritma Deep Learning (DL) yang menggunakan jaringan saraf
Ketika algoritme diterapkan ke sistem komputer dengan cara tertentu, algoritme dapat bertindak seperti manusia dengan menentukan objek, melakukan percakapan, menanggapi penghalang jalan, mengobrol dengan manusia, dan banyak lagi.
Perusahaan menggunakan model AIaaS untuk mendapatkan wawasan berharga dari data yang dikumpulkan dan dianalisis. Dengan demikian, AIaaS membantu bisnis:
- Pahami pelanggan mereka yang berharga
- Temukan poin penting dalam penyampaian layanan dan produksi
- Pahami mengapa ada yang membeli produk/jasa sementara ada yang tidak
Komponen AIaaS
#1. Infrastruktur AI
Infrastruktur AI bergantung pada model AI dan ML. Hitung dan data adalah dua pilar dari kedua model.
- Komputasi AI: Komputasi AI mencakup komputasi tanpa server, pemrosesan batch, dan mesin virtual (VM). Metode ini digunakan untuk mengotomatiskan tugas ML dan meningkatkan pemrosesan paralel. Misalnya, software XYZ memiliki mesin pengolah data real-time yang berisi library ML. Setelah melatih model ML, model tersebut dapat digunakan dalam container dan VM untuk melakukan komputasi.
- Data AI: Saat Anda memasukkan sekumpulan besar data ke dalam algoritme statistik, ini disebut model ML fungsional. Secara umum, model ini dirancang untuk memahami pola pada data yang ada. Banyaknya volume data ini menentukan persentase prediksi yang akurat. Misalnya, beberapa laporan medis melatih jaringan DL untuk digunakan lebih lanjut dalam mendeteksi keadaan darurat medis seperti tumor atau kanker.
ML mengandalkan data input yang dapat Anda kumpulkan dari beberapa sumber. Data yang berasal dari data tidak terstruktur, database relasional, kumpulan data mentah, anotasi tersimpan, dan lainnya adalah input untuk model AI dan ML.
Teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut memerlukan komputasi rumit yang memerlukan perpaduan antara CPU dan GPU, serta jaringan saraf. Baik CPU maupun GPU memungkinkan pemrosesan lebih cepat dengan saling melengkapi.
Penyedia cloud memberikan sekelompok kombinasi CPU-GPU yang didukung dengan mesin virtual dan wadah dalam pengaturan AIaaS. Pengguna dapat menggunakan pengaturan ini untuk melatih model.
#2. Layanan AI
Vendor cloud publik menawarkan API yang tersedia dan tidak memerlukan model ML kustom. Layanan ini mendapatkan keuntungan dari infrastruktur yang dimiliki oleh penyedia cloud.
- Komputasi khusus: Meskipun API melayani tujuan utama dalam kasus umum, penyedia cloud beralih ke metode komputasi khusus dan memungkinkan pengguna memenuhi komputasi kognitif melalui kumpulan data khusus. Di sini, pengguna melatih layanan kognitif menggunakan data mereka. Pendekatan khusus ini meminimalkan tekanan dalam memilih algoritme yang tepat dan melatih model khusus.
- Komputasi kognitif: Komputasi ini mencakup analitik teks, analitik ucapan, pencarian, dan terjemahan suara. Layanan ini digunakan sebagai titik akhir REST dan terintegrasi dengan berbagai aplikasi dengan bantuan panggilan API.
- AI Percakapan: Penyedia cloud membantu pengembang mengintegrasikan bot di seluruh platform dengan memanfaatkan layanan bot. Dengan layanan ini, pengembang seluler dan web dapat dengan mudah menambahkan asisten digital ke aplikasi mereka.
#3. Alat AI
Selain infrastruktur dan API, vendor cloud menawarkan alat untuk membantu pengembang dan ilmuwan data memanfaatkan penyimpanan, database, dan VM secara efisien karena semua ini sinkron dengan platform komputasi dan data.
- Penyihir: Ilmuwan data dapat memanfaatkan penyihir untuk menghilangkan atau meminimalkan kerumitan pelatihan.
- Alat persiapan data: Kinerja alat AI sangat bergantung pada kualitas data. Dan untuk memiliki data berkualitas dan model ML, Anda memerlukan alat persiapan data dari penyedia cloud untuk mengubah, memuat, dan mengekstrak data dengan mudah. Output kemudian diteruskan ke pipeline ML untuk tujuan evaluasi dan pelatihan.
- Frameworks: Penyedia cloud dapat menawarkan template siap pakai dengan beberapa framework, seperti Apache MXNet, Torch, TensorFlow, dan lainnya, karena menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan ilmu data itu rumit.
Fitur AIaaS
- Model pra-terlatih: AIaaS mencakup berbagai model pra-terlatih yang dilatih pada kumpulan data yang luas dan dioptimalkan untuk domain atau tugas yang diperlukan.
- Pengembangan model khusus: AIaaS menawarkan opsi pengembangan model khusus yang merampingkan penerapan dan integrasi kemampuan AI.
- Pemrosesan dan analisis data: Dengan AIaaS, Anda dapat menyimpan dan memproses data yang memungkinkan bisnis Anda memproses dan menganalisis kumpulan data besar.
- Penyebaran dan hosting model: AIaaS membantu Anda mengembangkan dan menerapkan model AI dan ML Anda dengan mudah tanpa pengetahuan pengkodean.
- Integrasi API: AIaaS dapat diintegrasikan dengan sistem, alur kerja, dan aplikasi yang ada dengan mudah. Penyedia layanan menawarkan API dan SDK untuk memfasilitasi integrasi dengan kerangka kerja dan bahasa pemrograman terkenal.
- Layanan Computer Vision: AIaaS menawarkan layanan computer vision yang membantu AI untuk menganalisis video dan gambar.
- Analitik prediktif: Analitik prediktif adalah fitur penting untuk setiap bisnis. AIaaS memungkinkan model AI untuk memperkirakan hasil di masa mendatang dari kumpulan data besar.
- Pembelajaran mesin otomatis: AIaaS menawarkan fitur ML otomatis sehingga model AI dapat menangani tugas yang berulang dan memakan waktu.
- Pemantauan dan manajemen model: Dengan AIaaS, Anda dapat dengan mudah memantau dan mengelola model AI dan ML Anda secara efektif. Ini juga memungkinkan Anda untuk melacak kinerja model ini.
AIaaS vs AIPaaS
AIaaS dan AIPaaS adalah solusi berbasis cloud yang dapat Anda gunakan saat mengembangkan dan menerapkan solusi berbasis AI. Namun, keduanya berbeda dalam hal ruang lingkup dan fungsionalitas.
AI-as-a-Service (AIaaS) adalah solusi berbasis cloud yang menawarkan aplikasi dan model AI siap pakai yang dapat diintegrasikan dengan mudah ke dalam aplikasi dan proses bisnis yang ada.
Ini menyediakan model pra-bangun untuk operasi yang berbeda, seperti pengenalan gambar, analisis prediktif, dan pemrosesan bahasa alami. Ini dapat diakses melalui API sehingga pengembang dapat mengintegrasikannya dengan mudah ke dalam aplikasi mereka.
Di sisi lain, AI Platform as a Service (AIPaaS) adalah solusi berbasis cloud yang memungkinkan ilmuwan data dan pengembang menggunakan sumber daya dan alat untuk merancang, melatih, menganalisis, dan menerapkan model AI. Ini termasuk kit pengembangan perangkat lunak, kerangka pembelajaran mesin, API, dan alat pengembangan lainnya.
Manfaat AIaaS
- Infrastruktur canggih: AI dan ML yang berhasil membutuhkan GPU dan mesin paralel. Tanpa AIaaS, perusahaan mungkin harus melakukan investasi awal yang besar. AIaaS membantu bisnis memanfaatkan kekuatan ML dengan biaya dan risiko yang lebih rendah.
- Kegunaan: Menerapkan AIaaS itu mudah; Anda dapat membuat solusi out-of-the-box untuk memanfaatkan kekuatan AI tanpa memiliki keterampilan teknis yang mendalam.
- Membutuhkan sedikit atau tanpa pengkodean: Anda dapat menggunakan AIaaS bahkan jika organisasi Anda tidak memiliki tim ahli pengkodean internal. Yang Anda butuhkan hanyalah infrastruktur tanpa kode di perusahaan Anda, tanpa memerlukan pengkodean apa pun selama penyiapan atau penggunaan.
- Skalabilitas: Dengan AIaaS, Anda dapat memulai dengan proyek yang mudah dipahami dan dipelajari jika ini sesuai dengan kebutuhan pribadi Anda. Saat Anda berpengalaman dalam data Anda sendiri, Anda dapat meningkatkan dan menurunkan skala sesuai kebutuhan proyek Anda.
- Hemat biaya: Menerapkan AIaaS menghadirkan efektivitas biaya. Anda hanya perlu membayar fungsionalitas yang Anda gunakan tanpa investasi di muka atau tersembunyi.
Gunakan Kasus AIaaS
- Pengenalan gambar: Sistem pengenalan gambar mendeteksi gambar dan mengidentifikasi tempat, objek, dan orang untuk menarik kesimpulan. Dengan AIaaS, Anda dapat membuat aplikasi pengenalan gambar bertenaga AI dengan mudah.
- Mendeteksi penipuan: Sistem AI membantu mendeteksi aktivitas tidak sah dan mencegah penipuan.
- Kendaraan otonom: Kendaraan otonom meningkatkan keselamatan. Anda dapat menggunakan teknologi ini pada kendaraan dan memungkinkan mereka untuk melihat, merasakan, dan memahami lingkungan sekitar.
- Pemrosesan Bahasa Alami: Sistem ini menggunakan teks dan ucapan yang dihasilkan komputer. Mereka dapat berinteraksi dengan pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara real-time.
- Mesin rekomendasi: Ini menyarankan item yang relevan sesuai dengan kebutuhan pelanggan Anda berdasarkan preferensi dan pola.
- Analitik: AIaaS sangat membantu dalam analitik karena dapat membantu Anda menganalisis volume data yang sangat besar, menemukan pola, membuat pernyataan, dan memprediksi masa depan.
AI sebagai Penyedia Layanan
#1. Pembelajaran Mesin Amazon Web Services (AWS).
Dapatkan satu set lengkap layanan AL dan ML dengan Pembelajaran Mesin AWS dan berinovasi lebih cepat. Dapatkan wawasan dari data yang Anda miliki sambil menurunkan biaya. AWS ML membantu Anda dalam perjalanan adopsi ML Anda dengan implementasi dan sumber daya infrastruktur.
AWS ML memungkinkan Anda memecahkan masalah bisnis, membuat aplikasi baru dengan bantuan AI generatif, mengatasi masalah bisnis, meningkatkan pengalaman pelanggan, mempercepat inovasi, mengoptimalkan proses bisnis, dan banyak lagi.
#2. Pembelajaran Mesin Microsoft Azure
Rasakan layanan AI tingkat perusahaan untuk siklus hidup ML end-to-end Anda dengan Pembelajaran Mesin Microsoft Azure. Ini membantu Anda membangun, menerapkan, dan mengelola model ML bisnis penting dalam skala besar dengan percaya diri. Ini mempercepat waktu-ke-nilai dengan operasi ML, alat terintegrasi, dan interoperabilitas sumber terbuka.
Platform pembelajaran AI ini dirancang khusus untuk aplikasi AI yang bertanggung jawab di ML. Microsoft Azure ML membantu Anda menerapkan model ML cepat, mengelola, dan membagikannya untuk MLOps dan lintas ruang kerja. Ini memiliki keamanan, kepatuhan, dan tata kelola bawaan. Ini juga menawarkan orkestrasi alur kerja AI, kinerja kelas dunia, kerangka kerja dan alat yang fleksibel, dan platform end-to-end yang dikelola.
#3. Platform AI Google Cloud Platform (GCP).
Platform Google Cloud menawarkan produk, layanan, dan solusi AI dan ML inovatif yang didukung oleh teknologi dan penelitian Google. Anda dapat membuat aplikasi AI generatif secara efisien, menghasilkan wawasan, dan menemukan kerangka kerja dan alat.
Dengan platform AI GCP, Anda dapat membuat aplikasi AI secara bertanggung jawab dan cepat. Selain itu, dapatkan wawasan dari data dengan seluruh rangkaian analitik data, manajemen, dan alat ML. Ini memungkinkan Anda untuk memahami dan menginterpretasikan model ML Anda.
#4. IBM Watson
Buka tingkat kesuksesan dan produktivitas baru dengan IBM Watson dan memasukkan otomatisasi dan AI ke dalam alur kerja bisnis Anda. Ini adalah platform AI yang siap untuk perusahaan dan generasi berikutnya yang dirancang untuk meningkatkan efektivitas AI dalam bisnis Anda.
Ini menawarkan:
- watsonx.ai: Ini membantu Anda melatih, menyetel, memvalidasi, dan menerapkan model ML dengan mudah.
- watsonx.data: Ini membantu Anda menskalakan beban kerja AI di mana saja untuk semua data.
- watsonx.governance: Ini memungkinkan Anda mempercepat alur kerja AI yang bertanggung jawab, dapat dijelaskan, dan transparan.
Kesimpulan
AIaaS menjadi teknologi yang berkembang pesat, memiliki banyak manfaat bagi pengadopsi awal. AIaaS mengoptimalkan proses bisnis Anda dan memungkinkan Anda mengembangkan dan menerapkan model AI dan ML dengan mudah tanpa pengetahuan pengkodean sebelumnya.
Jadi, jika Anda ingin membuat dan menerapkan solusi berbasis cloud yang murah, Anda dapat menggunakan solusi AIaaS yang bagus seperti di atas. Ini akan membantu Anda merancang model AI tingkat lanjut untuk melakukan berbagai tugas dan merampingkan keseluruhan proses dengan efisiensi dan efektivitas biaya.
Anda juga dapat membaca Keamanan sebagai Layanan (SECaaS).
