服务式人工智能 - AI现成可用

近年来，亚马逊、谷歌、微软和IBM等科技巨头（以及一些托管公司）都开始提供服务式人工智能（AIaaS）。这些服务本质上为公众提供了广泛的人工智能算法。例如，用于分类、回归或深度学习的算法——一种基于人工深度神经网络的现代学习系统。企业正日益频繁地开始采用AIaaS和其他基于云的服务。清晰地理解如何将其最好地集成到您的业务中，可能是在巨大成本节约机会和巨大麻烦之间做出区别。

人工智能的参与

过去，公司需要花费大量时间和高昂的成本来开发自己的人工智能程序。由于从头创建人工智能基础设施和开发人工智能算法并非易事，AIaaS能够快速高效地提供可行的解决方案，节省时间和金钱。众所周知，AI现成可用，这是通过预先搭建好的基础设施和预训练算法来实现的，这些算法减少了开发所需的时间，也减少了完成复杂任务所需的全球资源数量。

云托管提供商很长时间以来一直提供IaaS（基础设施即服务）以及SaaS（软件即服务）。AIaaS也建立在之前的服务之上。这个概念已经被应用于人工智能领域。除了缩短开发时间和降低成本。此外，它还能降低投资风险并提高战略规划的灵活性。然而，公司也必须考虑到AIaaS的缺点。它们依赖于服务提供商，以及高速连接数据的能力。数据安全性较低和标准化程度不高也是可能的，这限制了新技术的开发。

人工智能的级别

除了优点之外，了解人工智能的两个不同级别至关重要：高级AI和低级AI。高级AI解决的是困难但最终标准化的难题。高级AI的一个例子是面部识别软件。因为用户界面很简单——将图像输入程序，然后等待结果。即使是非AI专家也可以轻松使用高级AI。

然而，低级AI旨在处理各种需求各异的任务。例如，逻辑回归可以用于预测流失或检测欺诈。正确使用低级AI需要专业知识，包括建模、数据处理、参数优化和评估。漫长的处理流程意味着在各个问题解决阶段出现错误的几率增加。因此，在没有AI专家的情况下，很难部署低级AI。

随着人工智能成本的下降以及人工智能功能的增强，越来越多的公司（其中许多并非纯粹的科技公司）可以使用这两种形式的AIaaS，了解维持其运行的基础知识至关重要。

为AI做出正确选择

起初，为我们的公司选择合适的解决方案至关重要。由于AIaaS提供商通常不会透露其算法的实现方式，因此这并不容易。大多数情况下，唯一已知的是算法的API。未经充分了解的购买不能保证AI的成功。与所有软件一样，公司最好在购买前彻底测试产品。

在低级AI领域，大多数客户都在创建正确处理流程方面遇到困难。这个过程涉及众多复杂的流程，不同的服务提供商以不同的方式实现它们。这就是为什么建议公司在接受任何服务之前，将其与自行编码的实现进行比较。测试。比较。重复。

这一点至关重要，因为AI算法最终可能是唯一不稳定的软件。避免这种情况的一种方法是插入我们的代码，这在一些服务提供商那里是允许的。这是一个不错的选择，但前提是公司拥有熟练的团队，并且清楚通过修改特定代码想要实现的目标。

结论

如果使用得当，AIaaS是一个了不起的工具，它允许几乎所有企业通过使用AI，以可承受的时间、设备和人员成本，极大地提高自身能力。所提供的服务种类繁多，既可以是有价值的，也可以是障碍。研究对于获得正确的AI服务并将其用于正确的目标至关重要。咨询不同的服务提供商至关重要，特别是对于最新技术，其中总会有一些小问题需要准备。当我们这样做时，一个全新的可能性世界将会打开。