Apa itu model sebagai layanan (MaaS)?

Pelajari cara MaaS menawarkan model pembelajaran mesin sebagai API tanpa server untuk penyebaran aplikasi AI yang mudah.

Jelajahi model MaaS Mulai menggunakan Azure

MaaS sedang merevolusi AI dengan model pembelajaran mesin siap pakai

Dengan menyediakan akses berbasis cloud ke model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya dan harga bayar sesuai pemakaian yang fleksibel, MaaS mempermudah bisnis segala ukuran untuk membangun, menerapkan, dan memelihara solusi AI, serta mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi mereka.

Poin-poin utama

MaaS menyediakan model bawaan yang telah dilatih sebelumnya pada himpunan data besar dan siap untuk diintegrasikan perusahaan ke dalam aplikasi yang didukung AI mereka.

MaaS mempercepat waktu untuk memasarkan aplikasi AI dengan menghilangkan aktivitas pengembangan dan manajemen model yang memakan waktu dan sumber daya.

Dengan menurunkan hambatan untuk masuk dan menawarkan solusi hemat biaya yang dapat diskalakan, MaaS menunjukkan pergeseran penting dalam cara teknologi AI digunakan dan diintegrasikan ke dalam operasi bisnis.
Contoh kasus penggunaan MaaS meliputi analisis sentimen pemasaran, deteksi penipuan awal, dukungan keputusan cerdas, riset, dan analitik prediktif untuk layanan kesehatan proaktif.
Seiring berkembangnya pasar MaaS, hal ini kemungkinan akan mendorong pengembangan model yang lebih canggih dan khusus yang disesuaikan dengan tantangan khusus industri.
Evolusi dan adopsi MaaS yang terus berlangsung akan menjadi faktor penting dalam mendorong inovasi, efisiensi, dan pertumbuhan berbasis AI di berbagai industri ke depannya.

Definisi model sebagai layanan

Menghadirkan model pembelajaran mesin (ML) sebagai layanan, yang dikenal sebagai Model sebagai Layanan (MaaS), melibatkan hosting model ML yang telah dilatih sebelumnya pada infrastruktur cloud dan membuatnya mudah diakses melalui API. Penyiapan ini memungkinkan organisasi memanfaatkan model ML tanpa harus membuat dan melatihnya dari awal.

Bagaimana cara kerja MaaS?

Akses berbasis cloud ke model ML

Model MaaS mendukung berbagai tugas, seperti:

Pemrosesan bahasa alami
Pengenalan ucapan
Visual komputer
Deteksi anomali
Analisis sentimen
Sistem rekomendasi

Sifat MaaS berbasis awan membuat model dapat diskalakan, andal, dan mudah diakses dari mana saja, menyediakan solusi yang sangat fleksibel untuk semua ukuran bisnis.

Penyebaran solusi AI yang lebih cepat

Salah satu keunggulan utama MaaS adalah kemampuannya untuk memberdayakan bisnis untuk menyebarkan aplikasi yang didukung AI dengan cepat. Secara tradisional, mengembangkan model ML memerlukan waktu, sumber daya, dan keahlian yang signifikan. Perusahaan perlu mengumpulkan dan memproses data terlebih dahulu, memilih algoritma yang tepat, melatih model ML dan pembelajaran mendalam, serta terus memantau dan memperbaruinya. Proses ini dapat menjadi menakutkan, khususnya untuk bisnis tanpa tim ilmu data khusus.

Model sebagai platform layanan menghilangkan tantangan ini dengan menyediakan model siap pakai yang telah dilatih sebelumnya pada himpunan data besar. Pengembang mengintegrasikan model ini ke dalam aplikasi mereka melalui API, secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menyebarkan solusi AI.

Membandingkan SaaS, PaaS, dan MaaS

MaaS adalah bagian dari ekosistem"sebagai-layanan"istilah cloud, mirip dengan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) dan platform sebagai layanan (PaaS), tetapi secara khusus dirancang untuk kasus penggunaan AI dan ML. Ketika membandingkan MaaS dengan SaaS dan PaaS, beberapa persamaan dan perbedaan muncul:

SaaS memberikan aplikasi perangkat lunak secara online, memungkinkan pengguna mengakses dan menggunakannya tanpa perlu khawatir tentang infrastruktur atau pemeliharaan yang mendasar. Contohnya meliputi layanan email, sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan alat produktivitas office.
PaaS menyediakan lingkungan berbasis cloud lengkap bagi pengembang untuk membangun, menyebarkan, dan mengelola aplikasi—tanpa perlu mengelola infrastruktur. PaaS juga menawarkan alat dan layanan untuk pengembangan aplikasi, seperti database, middleware, dan kerangka kerja pengembangan.
MaaS, seperti SaaS dan PaaS, menggunakan model pengiriman berbasis cloud, tetapi dirancang secara khusus untuk model pembelajaran mesin. Sementara SaaS dan PaaS melayani berbagai aplikasi, MaaS berfokus pada kasus penggunaan AI. Spesialisasi ini memungkinkan MaaS menyediakan solusi yang sangat efisien dan dioptimalkan untuk model ML, membantu organisasi menyebarkan solusi yang didukung AI dengan cepat yang mendorong hasil bisnis.

Manfaat model sebagai layanan

Menjadikan AI lebih mudah diakses

MaaS menjadikan AI mudah diakses oleh bisnis dari berbagai ukuran dengan memungkinkan mereka menggunakan model ML dan pembelajaran mendalam yang canggih tanpa infrastruktur ekstensif atau keahlian internal. Dengan akses mudah ke model yang telah dilatih sebelumnya, MaaS memberdayakan organisasi untuk mengintegrasikan AI dengan cepat ke dalam operasi mereka. Pendekatan ini mengurangi hambatan untuk masuk, memberdayakan bahkan bisnis kecil untuk memanfaatkan teknologi AI dan ML untuk mendorong inovasi di bidangnya masing-masing.

Memberikan keefisienan biaya

MaaS memberdayakan perusahaan untuk mengakses kemampuan AI tingkat lanjut tanpa beban finansial dalam membangun dan mempertahankan model mereka sendiri. Membuat model AI dari awal memerlukan sumber daya komputasi utama dan pengetahuan khusus. Dengan menggunakan model bawaan yang telah dilatih sebelumnya dari penyedia cloud, organisasi mendapatkan penghematan biaya yang signifikan pada daya komputasi kinerja tinggi dan tim AI khusus. Model harga pay-as-you-go yang fleksibel dari MaaS semakin meningkatkan effisiensi biaya dengan mengizinkan bisnis untuk hanya membayar sumber daya AI dan ML yang mereka gunakan.

Memberikan skalabilitas kinerja tinggi

MaaS sangat mudah diskalakan, menjadikannya ideal bagi perusahaan dengan kebutuhan bisnis yang fluktuasi. Kemampuannya untuk meningkatkan atau menurunkan skala berdasarkan permintaan memungkinkan bisnis mengelola beban kerja yang bervariasi dengan mudah. MaaS menyesuaikan dengan lonjakan lalu lintas atau penurunan, memberikan daya komputasi yang diperlukan untuk mempertahankan kinerja optimal.

Dirancang untuk menangani permintaan bervolume besar tanpa penurunan kinerja, MaaS membantu bisnis memberikan layanan yang konsisten dan andal yang didukung AI kepada pelanggan mereka, terlepas dari volume permintaan. Hal ini membantu bisnis mempertahankan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan yang tinggi.

Contoh penggunaan

Model sebagai Layanan dalam tindakan

MaaS siap untuk memainkan peran penting dalam mendorong adopsi solusi AI, termasuk model berikut sebagai kasus penggunaan contoh layanan.

Kesehatan: Analitik prediktif untuk hasil pasien

Dengan menganalisis himpunan data yang luas dari catatan kesehatan elektronik, hasil lab, dan sumber lainnya, MaaS memperkirakan potensi risiko kesehatan, mendukung intervensi awal dan perawatan yang dipersonalisasi. Giliran kerja ke perawatan proaktif ini meningkatkan hasil pasien, mengoptimalkan sumber daya, dan mengurangi biaya layanan kesehatan.

Keuangan: Deteksi awal penipuan dan penilaian risiko komprehensif

MaaS memberdayakan lembaga keuangan untuk menganalisis data transaksi secara real time, mengidentifikasi pola dan anomali yang menandakan potensi penipuan. Pendekatan proaktif ini mengurangi kerugian finansial dan meningkatkan keamanan. MaaS juga mendukung penilaian risiko untuk strategi dan kepatuhan mitigasi.

Retail: Analisis perilaku pelanggan dan rekomendasi yang dipersonalisasi

Dengan MaaS, peritel menganalisis data seperti riwayat penelusuran dan perilaku pembelian untuk memberikan saran produk yang disesuaikan. Pendekatan yang didukung AI ini meningkatkan pengalaman belanja, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mendorong penjualan, membantu peritel mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Pemasaran: Analisis sentimen dan optimalisasi kampanye

MaaS menganalisis data ekstensif dari ulasan, media sosial, dan konten lainnya untuk mengukur sentimen pelanggan. Wawasan ini membantu pemasar menyempurnakan kampanye, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan strategi mereka untuk membuat pemasaran lebih berdampak serta meningkatkan keterlibatan dan tingkat konversi.

Inovasi: Mempercepat riset dan pengembangan

MaaS mempercepat inovasi dengan menyediakan model ML yang mudah diakses, dapat diskalakan, dan hemat biaya untuk tim riset dan pengembangan. MaaS mendukung prototipe cepat, meningkatkan kolaborasi, dan memberdayakan tim untuk fokus pada kompetensi inti, bukan pembuatan dan pemeliharaan model ML.

Manajemen: Dukungan keputusan cerdas

Di berbagai industri, MaaS membantu organisasi meningkatkan pengambilan keputusan dengan memperkirakan tren bisnis dan keuangan. Dengan menerjemahkan analitik ke dalam laporan dan visualisasi, MaaS memudahkan pembuat keputusan untuk memahami himpunan data yang kompleks dan membuat keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan data.

Tren masa depan dalam model sebagai layanan

Ke depannya, tren dan teknologi yang muncul diatur untuk mendorong kemajuan signifikan di MaaS, membentuk bagaimana bisnis menggunakan AI dan ML untuk tetap kompetitif.

Teknologi dan inovasi utama

Dalam bidang pembelajaran mesin yang berkembang pesat, dua teknologi sangat penting untuk adopsi MaaS yang meluas.

Pembelajaran Mesin Otomatis (AutoML). AutoML menyederhanakan proses pembuatan model dengan mengotomatiskan tugas berulang, mengurangi kesalahan manusia, serta meningkatkan kualitas dan keandalan model. Penyederhanaan ini memfasilitasi pembuatan lebih banyak model untuk platform MaaS.
komputasi Edge. Pendekatan yang terdesentralisasi ini mengurangi latensi dengan mendekatkan penyimpanan dan komputasi data ke sumber data, memungkinkan wawasan dan respons real-time yang lebih cepat. Selain itu, komputasi edge meningkatkan efisiensi bandwidth dengan meminimalkan transmisi data ke pusat data pusat.

Outlook pasar MaaS

Model sebagai layanan di pasar komputasi cloud siap untuk pertumbuhan dan evolusi substansial di tahun-tahun mendatang. Analis memperkirakan peningkatan permintaan yang signifikan karena lebih banyak bisnis mengenali nilai mengakses model ML tanpa keahlian internal yang ekstensif. Oleh karena itu, pasar MaaS diperkirakan akan berkembang pesat, dengan lebih banyak perusahaan yang memanfaatkan MaaS untuk membantu mereka menyebarkan solusi yang didukung AI.

Seiring berkembangnya pasar MaaS, pasar ini kemungkinan akan mendorong pengembangan model yang lebih canggih dan khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan industri tertentu. Integrasi AI dalam berbagai industri akan mengubah praktik bisnis tradisional dan membuka cara solusi baru dan inovatif untuk tantangan khusus industri.

MaaS adalah pengubah permainan bagi AI.

Model sebagai layanan merevolusi cara bisnis dan pengembang mengakses dan menggunakan model pembelajaran mesin. Dengan menyediakan model yang telah dilatih melalui platform berbasis cloud, MaaS meniadakan kebutuhan akan keahlian dan infrastruktur internal yang ekstensif, mendemokrasikan akses ke kemampuan AI tingkat lanjut. Hal ini memberdayakan perusahaan kecil dan menengah untuk memanfaatkan solusi AI untuk analisis data, prediksi, dan otomatisasi. Manfaatnya signifikan—biaya berkurang, waktu penerapan lebih cepat, dan kemampuan untuk menskalakan aplikasi bertenaga AI dengan cepat dan efisien.

Kesimpulannya, MaaS mewakili pergeseran penting dalam cara teknologi AI digunakan dan diintegrasikan ke dalam operasi bisnis. Kemampuannya untuk menurunkan hambatan untuk masuk dan menawarkan solusi hemat biaya yang dapat diskalakan menjadikannya penting bagi perusahaan modern. Evolusi dan adopsi MaaS yang sedang berlangsung akan sangat penting dalam mendorong inovasi, efisiensi, dan pertumbuhan di berbagai sektor, membantu bisnis memanfaatkan potensi penuh solusi yang didukung AI.

SUMBER DAYA 

Rancang di cloud dengan Azure

Gunakan sistem prabayar atau coba Azure gratis hingga 30 hari.

Mulai

Seorang wanita berkacamata dan memakai syal tersenyum sambil bekerja di laptop dengan latar tropis luar ruangan.

Sumber daya Azure

Jelajahi pusat sumber daya Azure

Akses video, laporan analis, pelatihan, studi kasus, sampel kode, dan arsitektur solusi.

Pelajari tentang Azure

Seseorang berdiri di depan meja dengan beberapa monitor menampilkan kode, sambil bekerja menggunakan laptop dengan latar kantor.

Pengembang siswa

Mulai karier Anda di bidang teknologi

Raih lebih banyak hal dengan sumber daya hanya untuk pelajar. Akses video, alat, dan program komunitas.

Jelajahi sumber daya untuk siswa

Dua orang sedang mendiskusikan sesuatu di layar, satu orang memegang tablet yang menampilkan informasi.

Microsoft Learn

Temukan hub pembelajaran AI

Tingkatkan keterampilan AI Anda dengan tutorial, pelatihan virtual, dan kursus yang dirancang untuk peran tertentu Anda.

Mulai belajar

Model as a Service (MaaS) menyediakan model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya sebagai API tanpa server dengan harga bayar sesuai penggunaan yang fleksibel. Solusi berbasis cloud ini menghapus kebutuhan akan keahlian dan infrastruktur internal yang ekstensif, memungkinkan pengembang menyebarkan dan menskalakan aplikasi AI dengan cepat dan hemat biaya. MaaS membuat analitik, prediksi, dan otomatisasi tingkat lanjut mudah diakses oleh berbagai organisasi, meningkatkan kemampuan mereka untuk berinovasi dan bersaing.
Model as a Service (MaaS) menyediakan akses berbasis cloud ke model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya dengan harga prabayar, memberdayakan bisnis untuk menyebarkan aplikasi AI dengan cepat tanpa memerlukan keahlian dan infrastruktur internal yang ekstensif. Pendekatan ini mengurangi biaya dan menjadikan kemampuan AI tingkat lanjut mudah diakses oleh organisasi dengan berbagai ukuran. MaaS hemat biaya, sangat dapat diskalakan, dan secara signifikan menurunkan hambatan untuk masuk bagi perusahaan yang ingin menyebarkan solusi yang didukung AI.
“Karena layanan” adalah model komputasi cloud tempat pelanggan mengakses layanan secara online, hanya membayar untuk apa yang mereka gunakan. Hal ini mencakup Software as a Service (SaaS), Infrastructure as a Service (IaaS), dan Platform as a Service (PaaS). Model sebagai Layanan (MaaS) adalah tambahan yang lebih baru, memungkinkan bisnis untuk menyebarkan aplikasi yang didukung AI dengan cepat melalui akses berbasis cloud ke model pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya.

Dapatkan aplikasi seluler Azure