AIaaS: Como a Inteligência Artificial transformará a indústria em 2021!

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) é um serviço de Inteligência Artificial que você pode usar para incorporar a funcionalidade de IA sem conhecimento interno. Ele permite que organizações e equipes se beneficiem dos recursos de IA com menos risco e investimento do que seria necessário. 

Neste artigo, você aprenderá sobre os diferentes tipos de AIaaS, incluindo exemplos dos três principais provedores de nuvem – Microsoft Azure, AWS e GCP.

Tipos de IA como serviço

Vários tipos de AIaaS estão disponíveis atualmente. Os tipos mais comuns incluem:

APIs de computação cognitiva – as APIs permitem que os desenvolvedores incorporem serviços de IA em aplicativos com chamadas de API. Os serviços populares incluem processamento de linguagem natural (PNL), mapeamento de conhecimento, visão computacional, pesquisa inteligente e tradução.

Frameworks de aprendizado de máquina (ML) – os frameworks permitem que os desenvolvedores desenvolvam rapidamente modelos de ML sem big data. Isso permite que as organizações criem modelos personalizados apropriados para quantidades menores de dados.

Serviços de ML totalmente gerenciados – serviços totalmente gerenciados podem fornecer modelos predefinidos, modelos personalizados e interfaces sem código. Esses serviços aumentam a acessibilidade dos recursos de Aprendizado de Máquina para empresas e organizações não tecnológicas que não desejam investir no desenvolvimento interno de ferramentas.

Bots e assistência digital – incluindo chatbots, assistentes digitais e serviços de e-mail automatizados. Essas ferramentas são populares para atendimento ao cliente e marketing e atualmente são o tipo mais populares de AIaaS.

Por que AIaaS pode ser transformadora para projetos de IA

AIaaS Como a Inteligência Artificial transformará a indústria em 2021

Além de ser um sinal de quão longe a Inteligência Artificial avançou nos últimos anos, a AIaaS tem várias implicações mais amplas para projetos e tecnologias de IA, entre elas podemos destacar:

1º Crescimento do ecossistema

O desenvolvimento robusto de IA requer um sistema complexo de integrações e suporte. Se as equipes só puderem usar ferramentas de desenvolvimento de IA em uma pequena variedade de plataformas, os avanços demoram mais para serem alcançados porque menos organizações estão trabalhando em tecnologias compatíveis. 

No entanto, quando os fornecedores oferecem AIaaS, eles ajudam as equipes de desenvolvimento a superar esses desafios e acelerar os avanços.

Vários fornecedores de AIaaS importantes já incentivaram o crescimento. Por exemplo, a AWS em parceria com a NVIDIA fornece acesso às GPUs usadas para AIaaS. Ou Siemens e SAS, que se associaram para incluir análises baseadas em IA no software Industrial Internet of Things (IIoT) da Siemens. 

À medida que esses fornecedores implementam tecnologias de IA, eles ajudam a padronizar o suporte ambiental da IA.

2º Maior acessibilidade

O AIaaS elimina grande parte da experiência e dos recursos necessários para desenvolver e realizar cálculos de IA. Essa eliminação pode diminuir o custo geral e aumentar a acessibilidade da IA ​​para organizações menores. Essa maior acessibilidade pode impulsionar a inovação, pois as equipes que antes eram impedidas de usar ferramentas avançadas de IA agora podem competir com empresas maiores.

Além disso, quando as pequenas empresas estão mais bem equipadas para incorporar recursos de Inteligência Artificial, é mais provável que seja adotado em setores que antes não tinham. Isso abre mercados para IA que antes eram inacessíveis ou pouco atraentes e pode impulsionar o desenvolvimento de novas ofertas.

3º Custo reduzido

A curva de custo natural das tecnologias diminui à medida que os recursos se tornam mais amplamente disponíveis e a demanda aumenta. Conforme aumenta a demanda por AIaaS, os fornecedores podem investir de forma confiável para expandir suas operações, reduzindo o custo para os consumidores. 

Além disso, conforme a demanda aumenta, os fornecedores de hardware e software competirão para produzir esses recursos a um custo mais competitivo, beneficiando tanto os fornecedores de AIaaS quanto os desenvolvedores de IA tradicionais.

Melhores Plataformas de AIaaS Disponíveis hoje

Bom agora que você já conhece todo o poder transformador de AIaaS no futuro da Indústria e do comércio, mostrarei as principais plataformas para colocar seus projetos no caminho certo. Atualmente, todos os principais provedores de nuvem oferecem alguma forma de serviços AIaaS, mas vamos citar os mais completos, são eles:

1 – Microsoft Azure

O Azure fornece recursos de IA em três ofertas diferentes – AI Services, AI Tools and Frameworks e AI Infrastructure. A Microsoft também anunciou recentemente que tornará público o Azure Internet of Things Edge Runtime. Isso permite que os desenvolvedores modifiquem e personalize aplicativos para computação de ponta.

Os serviços de IA incluem:

Serviços cognitivos – permitem que usuários sem experiência em aprendizado de máquina adicione IA a chatbots e aplicativos da web. Ele permite que você crie facilmente serviços de alto valor, como chatbots com a capacidade de fornecer conteúdo personalizado. Os serviços incluem funcionalidade para tomada de decisão, processamento de linguagem e fala, processamento de visão e melhorias de pesquisa na web.

Pesquisa Cognitiva – adiciona recursos de Serviços Cognitivos à Pesquisa do Azure para permitir a exploração de ativos mais eficiente. Isso inclui preenchimento automático, pesquisa geoespacial e reconhecimento óptico de caracteres (OCR).

Azure Machine Learning (AML) – suporta o desenvolvimento de IA personalizada, incluindo o treinamento e implantação de modelos. AML ajuda a tornar o desenvolvimento de ML acessível a todos os níveis de especialização. Ele permite que você crie IA personalizada para atender às suas necessidades organizacionais ou de projeto.

Ferramentas e estruturas de IA incluem ferramentas do Visual Studio, Notebooks do Azure, máquinas virtuais otimizadas para ciência de dados, várias ferramentas de migração do Azure e o kit de ferramentas de IA para Azure IoT Edge.

2 – Amazon Web Services (AWS)

A Amazon oferece recursos de IA focados em serviços AWS e seus dispositivos de consumo, incluindo Alexa. Esses recursos se sobrepõem significativamente, já que muitos dos serviços em nuvem da AWS são construídos com base nos recursos usados ​​para seus dispositivos de consumidor.

Os principais serviços da AWS incluem:

Amazon Lex – um serviço que permite realizar reconhecimento de fala, converter fala em texto e aplicar processamento de linguagem natural à análise de conteúdo. Ele usa o mesmo algoritmo usado atualmente em dispositivos Alexa.

Amazon Polly – um serviço que permite converter texto em fala. Ele usa recursos de aprendizado profundo para entregar um discurso de som natural e uma “conversa” interativa em tempo real.

Amazon Rekognition – uma API de visão computacional que você pode usar para adicionar análise de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial aos seus aplicativos. Este serviço usa o algoritmo empregado pela Amazon para analisar as fotos principais.

3 – Google Cloud

O Google tem feito grandes esforços para comercializar o Google Cloud como uma opção de primeira linha, até mesmo rebatizando sua divisão de pesquisa como “Google AI”. Eles também investiram na aquisição de um número significativo de start-ups de IA, incluindo DeepMind e Onward. Tudo isso se reflete em suas várias ofertas, incluindo:

AIaaS - a Inteligência Artificial transformará a indústria

AI Hub – um repositório de componentes plug-and-play que você pode usar para experimentar e incorporar IA em seus projetos. Esses componentes podem ajudá-lo a treinar modelos, realizar análises de dados ou aproveitar a IA em serviços e aplicativos.

Blocos de construção de IA – APIs que você pode incorporar ao código do aplicativo para adicionar uma variedade de recursos de IA, incluindo visão computacional, PNL e conversão de texto em voz. Também inclui funções para trabalhar com dados estruturados e modelos de ML de treinamento.

AI Platform – um ambiente de desenvolvimento que você pode usar para implantar projetos de Inteligência Artificial com rapidez e facilidade. Inclui um serviço de notebooks gerenciados, VMs e contêineres pré-configurados para aprendizado profundo e um serviço automatizado de rotulagem de dados.

Conclusão

Os fornecedores de computação em nuvem e provedores de serviços terceirizados continuam a estender os recursos para mais domínios, incluindo IA e aprendizado de máquina. Hoje, existem APIs de computação cognitiva que permitem aos desenvolvedores alavancar recursos prontos como PNL e visão computacional. 

Se você deseja criar seus próprios modelos, pode usar estruturas de aprendizado de máquina para acelerar o desenvolvimento.

Existem também bots e assistentes digitais que você pode usar para automatizar vários serviços. Alguns serviços exigem configuração, mas outros são totalmente gerenciados e vêm com uma variedade de licenças. Certifique-se de verificar o modelo de responsabilidade compartilhada oferecido pelo seu provedor, para garantir que você está em total conformidade com os requisitos regulamentares.

Agora é com Você!!!

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