Üretim ve sağlık hizmetlerinden finans ve saha hizmetlerine kadar hemen hemen her sektördeki şirket bir tür makine öğrenimi (ML) çözümünü uygulamaya koydu. Buna ERP uygulamasının bir parçası olarak makine öğrenimi uygulayan şirketler de dahildir.
Veri içgörülerine yönelik bu durum, hizmet olarak makine öğrenimi (MLaaS) olarak bilinen bir kavramın ortaya çıkmasına neden oldu.
Hizmet olarak makine öğrenimi nedir ve kurumsal yazılımınızdan daha fazla yararlanmanıza nasıl yardımcı olabilir? Hadi bir bakalım.
MLaaS'ın Temelleri
Makine öğrenimi, kendi başına öğrenmek ve artan doğrulukla tahminler yapmak için verileri ve algoritmaları kullanan bir yapay zekâ dalıdır.
Şirketler bir hizmet olarak makine öğrenimi erişimine sahip olduklarında, çözümü şirket içinde barındırmaya veya herhangi bir özel altyapıya yatırım yapmaya gerek kalmadan ML'nin tüm avantajlarından yararlanabilirler. Bu, özellikle bu tür teknolojileri karşılayamayan veya destekleyemeyen küçük ve orta ölçekli şirketler için faydalıdır.
İşte nasıl çalıştığının kısa bir dökümü:
İlk olarak, bulut hizmeti sağlayıcıları, çeşitli yapay zekâ kullanım durumlarını desteklemek ve bunlara yönelik çerçeveler sağlamak için bulut tabanlı makine öğrenimi araçlarından oluşan bir koleksiyon oluşturur:
Yüz tanıma
Konuşma tanıma
ML eğitimi
Tahmine dayalı analitik
Doğal dil işleme (NLP)
Trend tahmini
Derin öğrenme
Veri ön işleme
Veri görüntüleme
Müşteri desteği sohbet robotları
Şirketler ihtiyaçlarına, bütçelerine ve ölçeklendirme isteklerine uygun bir MLaaS yazılım lisanslama ve dağıtım modeli seçebilirler. Her şey ayarlandıktan sonra çalışanlar bulut sağlayıcısının ML araçlarını uzaktan erişim yoluyla kullanabilir.
MLaaS Kullanımının Yararları
MLaaS kullanmanın faydaları çok büyüktür ve çoğunlukla erişilebilirlik ve uygun maliyete odaklanır. En iyilerden bazılarına bakalım.
1. Tedarikçi Tarafından Barındırılan Çözüm
Bu hizmet sayesinde şirketler, kendi ML modellerini oluşturmadan (veya herhangi bir riski üstlenmeden), çözümü hızlı bir şekilde benimseyebilirler. Daha sonra bu teknolojiyi görevleri otomatikleştirmek ve iş akışlarının verimliliğini artırmak için kullanabilirler.
Yazılım kurulumunun herhangi bir yönüyle uğraşmaları gerekmez ve herhangi bir sunucu kurmaları gerekmez. Tüm bu hizmetler tedarikçi tarafından barındırılır ve şirketler ihtiyaç duydukları veri temizleme/hazırlama, veri dönüştürme ve model eğitimi gibi ML hizmetlerini kullanabilirler.
Şirketlerin bu teknolojinin gerektirdiği hesaplama kaynaklarından herhangi biri konusunda endişelenmesine gerek yoktur. Bunun yerine, tüm hesaplamalar sağlayıcının veri merkezleri aracılığıyla gerçekleştirilir.
2. Veri Yönetimi Desteği
Çoğu MLaaS tedarikçisi aslında bulut sağlayıcısı olduğundan şirketler, bulut depolama ve belge yönetimi desteği de dahil olmak üzere ilgili hizmetlere de erişebilir.
Tipik bir makine öğrenimi projesi büyük miktarda veri içerebilir; dolayısıyla bu ek hizmet teklifleri, ekiplerin ihtiyaç duydukları bilgilere erişmesini ve bunları işlemesini kolaylaştırır.
3. Uygun Maliyet
Şirket içi bir makine öğrenimi iş istasyonunun kurulması bile aşırı derecede pahalı olabilir. Pahalı donanım ve birinci sınıf GPU'lar gerektirir. Her bir bileşenin maliyetine ek olarak, GPU'lar büyük miktarda elektrik tükettiğinden, dengelenmesi gereken daha yüksek elektrik faturaları ortaya çıkar.
Buna karşılık, birçok MLaaS tedarikçisi şirketlerin yalnızca kullandıkları kadar ödeme yapmasını talep ediyor. Diğerleri aboneliğe dayalı fiyatlandırma modelleri sunuyor.
4. Kodlamaya Gerek Yok
ML, kuruluşların müşteri davranışını, finansal performansı ve daha fazlasını tahmin etmesine olanak tanır. Ancak bu genellikle önemli miktarda özel kodlama ve model karmaşıklığını yönetme becerisi gerektirir.
Veri bilimcileri ve mühendisleri kadroda tutmanın uygun maliyetli bir yolu olmadığında, küçük şirketler genellikle dezavantajlı konumdadır.
MLaaS tam da bu noktada devreye giriyor. Şirketler, gelişmiş tahmine dayalı analizler gerçekleştirmek için ihtiyaç duydukları tüm veri görselleştirme araçlarına erişebilir.
Bazı sağlayıcılar, kodlama yerine süreci daha da basitleştirerek kullanıcıların daha az kaynakla daha fazlasını yapmasına yardımcı olan sürükle ve bırak platformları sunuyor.
Yaygın MLaaS Uygulamaları
Neredeyse her sektör MLaaS'tan faydalanabilir. En yaygın kullanım durumları ve uygulamalardan bazıları şunlardır:
Sanal asistanlar veya sohbet robotları geliştirmek
Üretimde kalite güvence (QA) çabalarını iyileştirmek
İş dokümantasyonu akışını ve yönetimini otomatikleştirmek
Veri anormalliklerini tespit etmek
Tahmine dayalı ve kuralcı analitiği kullanmak
Kullanıcı yetkilendirmeleri etrafındaki güvenliği artırmak (örneğin, yüz tanıma)
NLP görevlerini yürütmek
Ürün ve hizmet öneri motorları oluşturmak
Bu kullanım durumlarının herhangi birinde güvenilir veriler önemlidir. Bir ERP başarısızlığı önemli veri sorunları oluşturabilir. Bu nedenle, istediğiniz öngörüleri elde etmek için ihtiyacınız olan verilere sahip olduğunuzdan emin olun. İyi bir ERP sistemi seçmek bu açıdan çok önemlidir.
MLaaS'ın Geleceği
MLaaS'ın önümüzdeki birkaç yılda etkileyici bir büyüme görmesini bekliyoruz.
Bir rapor, bu endüstrinin 2032 yılına kadar değerinin 304,82 milyar dolar olacağını ve şu ana kadar %36'dan fazla büyüyeceğini öngörüyor.
Bu yükselişin büyük bir kısmı, ML'nin hemen hemen her hizmet olarak yazılım (SaaS) teklifinin ayrılmaz bir parçası haline gelmesinden kaynaklanıyor.
Örneğin, en iyi ERP sistemlerinin birçoğu, makine öğrenimi tarafından desteklenen entegre yapay zekâ yeteneklerine sahiptir.
Hizmet Olarak Makine Öğrenimi Nedir? Daha fazla bilgi edinin.
Sektörünüz ne olursa olsun, kuruluşunuzun MLaaS'tan faydalanma şansı yüksektir.
Hizmet olarak makine öğrenimi nedir? Basitçe ifade etmek gerekirse, verilerinizi analiz etmek ile bu veriler üzerinde bilinçli ve kararlı eylemlerde bulunmak arasındaki eksik bağlantı olabilir.
Yapay zekâ özelliklerine sahip bir ERP düşünüyorsanız, bundan tam anlamıyla yararlanmak için gerekli adımları belirlemenize yardımcı olabiliriz. Daha fazla bilgi edinmek için ERP danışmanlarımızdan oluşan ekibimizle iletişime geçin.
