सेवा के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AIaaS)

सेवा के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AIaaS) क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक सेवा के रूप में (AIaaS) कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तीसरी पार्टी की पेशकश है (AI) आउटसोर्सिंग। यह व्यक्तियों और कंपनियों को बड़े प्रारंभिक निवेश के बिना और कम जोखिम के साथ विभिन्न उद्देश्यों के लिए एआई के साथ प्रयोग करने में सक्षम बनाता है।

एआईएएएस आउट-ऑफ-द-बॉक्स प्लेटफॉर्म प्रदान करता है और इसे स्थापित करना आसान है, जिससे विभिन्न का परीक्षण करना आसान हो जाता है सार्वजनिक बादल प्लेटफार्मों, सेवाओं और मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम.

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AI कैसे काम करता है?

एआई में रोबोट सहित कई तरह की प्रौद्योगिकियां शामिल हैं, कंप्यूटर दृष्टिसंज्ञानात्मक कंप्यूटिंग, एमएल मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी).

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम - एआई में उपयोग किया जाने वाला प्राथमिक उपकरण - एक समस्या की गणना या समाधान करने के लिए, आमतौर पर कंप्यूटर द्वारा लागू किए जाने वाले दिशानिर्देशों या विधियों का एक संग्रह है। समस्याओं को हल करने या निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करने के लिए कंप्यूटर द्वारा उपयोग की जाने वाली विशिष्ट विधियों में या तो व्यापक डेटा विश्लेषण या सामान्यीकरण और सांख्यिकीय पूर्वानुमानों का निर्माण शामिल है।

एआई एल्गोरिदम को अक्सर दो श्रेणियों में विभाजित किया जाता है - ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना एल्गोरिदम जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे प्रतिगमन और वर्गीकरण का उपयोग करते हैं।

AIaaS प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के लाभ

संगठन AIaaS वितरण मॉडल का उपयोग करके एक AI परियोजना को विकसित या बनाए रखने के बिना उचित लागत पर AI को निष्पादित कर सकते हैं। एआईएएएस प्लेटफॉर्म संगठनों को अनुकूलित एआई सेवाओं का निर्माण करने में सक्षम बनाता है जो अनुकूलनीय, स्केलेबल और उपयोग करने में आसान हैं।

AIaaS सिस्टम के अतिरिक्त लाभ निम्नलिखित हैं:

• त्वरित तैनाती। AIaaS, AI को किसी संगठन से परिचित कराने के सबसे तेज़ तरीकों में से एक है। इसे स्थापित करना और स्थापित करना आसान है। चूंकि एआई उपयोग के कई प्रकार हैं, इसलिए व्यवसाय के लिए हर एक के लिए एआई उपकरण बनाना और बनाए रखना हमेशा संभव नहीं होता है। अनुकूलन योग्य विकल्प विशेष रूप से उपयोगी होते हैं, क्योंकि संगठन एआई सेवाओं को जल्दी से तैनात कर सकते हैं और उन्हें अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं और बाधाओं के अनुसार बदल सकते हैं।
• कम- से नो-कोड कौशल की आवश्यकता है। AIaaS का उपयोग तब भी किया जा सकता है जब किसी कंपनी में इन-हाउस AI डेवलपर या प्रोग्रामर की कमी हो। सभी की आवश्यकता है की एक परत है उद्यम में नो-कोड बुनियादी ढांचा, क्योंकि आमतौर पर सेटअप प्रक्रिया के दौरान किसी कोडिंग या तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं होती है।
• लागत बचत। पैसा बचाना आईटी उद्योग में एआईएएएस के विस्तार को प्रभावित करने वाला मुख्य कारक है। AIaaS व्यवसायों के लिए लागत प्रभावी है क्योंकि वे केवल उपयोग और AI कार्यक्षमता के लिए भुगतान करते हैं और बड़े बड़े निवेश करने की आवश्यकता नहीं है।
• मूल्य पारदर्शिता। गैर-मूल्य-वर्धित श्रम को कम करने के अलावा, एआईएएस सेवा शुल्क के साथ उच्च स्तर की पारदर्शिता के साथ एआई तक पहुंच भी प्रदान करता है। क्योंकि अधिकांश AIaaS मूल्य निर्धारण संरचनाएँ उपभोग पर आधारित होती हैं, व्यवसाय केवल उन्हीं AI तकनीकों के लिए भुगतान करते हैं जिनका वे उपयोग करते हैं।
• अनुमापकता। एआईएएएस स्केल करने वाली कंपनियों के लिए उपयुक्त है। यह उन कार्यों के लिए आदर्श है जो महत्वपूर्ण मूल्य नहीं जोड़ते हैं फिर भी कुछ स्तर के संज्ञानात्मक निर्णय की आवश्यकता होती है। क्योंकि AIaaS कार्यरत है औद्योगिक स्वचालन मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना सरल कार्यों को पूरा करने के लिए, टीम के सदस्यों के पास अन्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय होता है।

AIaaS की चुनौतियाँ क्या हैं?

• कीमत. एक शुरू करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर खरीदना ऑन-प्रिमाइसेस बादल कंप्यूटिंग एआई महंगा है। कर्मचारियों और रखरखाव की लागतों के साथ-साथ विभिन्न कार्यों के लिए आवश्यक हार्डवेयर परिवर्तन जोड़ें, और AIaaS कई संगठनों के लिए लागत निषेधात्मक हो जाता है।
• ट्रांसपेरेंसी. अधिकांश एआईएएएस प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ताओं को प्रदाता की सेवाओं तक पहुंच प्रदान करते हैं लेकिन उनके आंतरिक संचालन में बहुत कम या कोई पारदर्शिता नहीं प्रदान करते हैं।
• सुरक्षा. डाटा सुरक्षा एआईएएस के साथ एक प्रमुख चिंता है, क्योंकि डेटा एआई का आधार है और व्यवसायों को बाहरी विक्रेताओं के साथ डेटा साझा करना चाहिए। हालाँकि, डेटा मास्किंग और अन्य गोपनीयता-बढ़ाने वाली तकनीकों को किसी संगठन के डेटा की सुरक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• सामग्री संचालन. व्यवसायों को अत्यधिक विनियमित उद्योगों में क्लाउड डेटा संग्रहण की सीमाओं को कड़ाई से लागू करना चाहिए। उदाहरण के लिए, बैंकिंग और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों में संगठनों को एआईएएएस का उपयोग करना चुनौतीपूर्ण लग सकता है क्योंकि वे एआईएएएस प्लेटफॉर्म में डेटा को कैसे संग्रहीत, साझा और उपयोग किया जा सकता है, इस पर प्रतिबंध जैसे प्रतिबंधों का सामना कर सकते हैं।
• विक्रेता ताला-इन। यदि किसी कंपनी की ज़रूरतें एक AIaaS प्रदाता द्वारा पूरी नहीं की जा रही हैं, तो दूसरे पर स्विच करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि विभिन्न एआई प्रदाता अलग-अलग प्रतिक्रिया शैलियों और विक्रेता लॉक-इन समझौतों को नियोजित करते हैं। संक्रमण टीम के सदस्यों के लिए समय लेने वाला भी हो सकता है क्योंकि उन्हें नए कार्यक्रम को खरोंच से सीखने की आवश्यकता होगी।

AIaaS के प्रकार

विभिन्न एआई प्रदाता प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग और एआई की कई शैलियों की पेशकश करते हैं। ये विविधताएं किसी संगठन की AI आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकती हैं, क्योंकि उन्हें यह देखने के लिए सुविधाओं और मूल्य निर्धारण की आवश्यकता होती है कि उनके लिए क्या काम करता है। क्लाउड एआई सेवा प्रदाता कुछ एआई कार्यों के लिए आवश्यक विशेष हार्डवेयर की पेशकश कर सकते हैं, जैसे जीपीयू आधारित प्रसंस्करण गहन कार्यभार के लिए।

AIaaS के कुछ लोकप्रिय प्रकार निम्नलिखित हैं:

• बॉट। बॉट्स और chatbots व्यापक रूप से सभी उद्योगों में कार्यरत हैं। वे वास्तविक मानव भाषण की नकल करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं और आमतौर पर ग्राहक सेवा में ग्राहकों के सबसे लगातार प्रश्नों के प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। कंपनियां चौबीसों घंटे प्रतिक्रिया देकर और कर्मचारियों को अधिक चुनौतीपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाकर समय और संसाधनों की बचत करती हैं। एआई प्रदाता टिडियो द्वारा किए गए एक अध्ययन में यह पाया गया उपभोक्ताओं के 62% मानव एजेंटों द्वारा उनकी पूछताछ का जवाब देने की प्रतीक्षा करने के बजाय ग्राहक सेवा चैटबॉट का उपयोग करना पसंद करेंगे।
• मशीन लर्निंग। व्यवसाय एमएल का उपयोग अपने डेटा में रुझानों की जांच और पहचान करने के लिए करते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और सीखते हैं जैसे वे जाते हैं। इस डेटा प्रोसेसिंग तकनीक का उद्देश्य बहुत कम या बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के चलाना है, जिससे व्यवसायों को विशेषज्ञ तकनीकी कौशल के बिना AIaaS को रोजगार देने में सक्षम बनाया जा सके। एमएल कई प्रकार के विकल्पों में आता है, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से लेकर किसी विशेष उपयोग के मामले के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल तक।
• एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई)। An API एक सॉफ्टवेयर ब्रिज है जो दो अनुप्रयोगों के बीच संचार को सक्षम बनाता है। इसका एक उदाहरण एक तृतीय-पक्ष एयरलाइन बुकिंग वेबसाइट है - जैसे एक्सपीडिया, कयाक या चीपऑयर - जो अपने सभी सौदों को एक सुविधाजनक स्थान पर प्रदर्शित करने के लिए कई एयरलाइन डेटाबेस से जानकारी का उपयोग करती है। एपीआई के अन्य सामान्य उपयोगों में मशीन विजन, संवादी ऐ और एनएलपी एप्लिकेशन जैसे कि अत्यावश्यकता का पता लगाना या भावना विश्लेषण.
• डेटा लेबलिंग। डेटा लेबलिंग बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित करने के लिए एनोटेट करने की प्रक्रिया है। इसके कई उपयोग हैं, जैसे डेटा की गुणवत्ता की गारंटी देना, आकार के अनुसार डेटा को वर्गीकृत करना और एआई बनाना। डेटा को ह्यूमन-इन-द-लूप मशीन लर्निंग का उपयोग करके लेबल किया जाता है, जो दोनों को सक्षम बनाता है बातचीत करने के लिए मनुष्य और मशीनें निरंतर और एआई के लिए भविष्य में डेटा का मूल्यांकन करना आसान बनाता है।

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AIaaS के विक्रेता

एआई प्लेटफॉर्म, सहित अमेज़ॅन मशीन लर्निंग, Microsoft Azure Cognitive Services और Google Cloud Machine Learning, संगठनों को यह निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं कि उनके डेटा के साथ क्या संभव हो सकता है। प्रतिबद्ध करने से पहले, संगठन विभिन्न प्रदाताओं के एल्गोरिदम और सेवाओं का परीक्षण करके सीख सकते हैं कि क्या काम करता है और स्केलिंग सक्षम करता है। जब एक ऐसा प्लेटफॉर्म पाया जाता है जो आवश्यकताओं के अनुरूप होता है, तो इन बड़े प्रदाताओं के संसाधन गणना क्षमता के साथ आवश्यक स्केलिंग का समर्थन कर सकते हैं।

निम्नलिखित कुछ लोकप्रिय वेंडर प्लेटफॉर्म हैं जो AIaaS सेवाएं प्रदान करते हैं:

• अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस)। एडब्ल्यूएस एक ऐसा प्लेटफॉर्म है जो दुनिया भर में कई क्लाउड सेवाएं और 200 से अधिक सेवाएं प्रदान करता है। AWS मशीन लर्निंग और AI के लिए सामान्य उपयोग के मामलों के लिए कई उत्पाद प्रदान करता है, जिसमें Amazon SageMaker और Amazon Alexa शामिल हैं। ग्राहकों, कंपनियों और विकलांग व्यक्तियों को इन Amazon AI सेवाओं से लाभ मिलता है।
• एनोलिटिक्स। एनोलिटिक्स डेटा एनोटेशन के लिए एक एआईएएएस प्लेटफॉर्म है जो एमएल और एआई मॉडल के लिए आउटसोर्सिंग सेवाएं प्रदान करता है।
• गूगल एआई। Google क्लाउड कई प्रदान करता है एआई और मशीन सीखने के उपकरण, जैसे Tensor Processing Unit (TPU), जो AI मॉडल प्रशिक्षण को गति देता है। विकास प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए, Google कई अन्य AI तकनीकों की भी पेशकश करता है, जिसमें Google उधार DocAI शामिल है, जो बंधक दस्तावेजों के प्रसंस्करण को स्वचालित करता है।
• आईबीएम वाटसन। व्यवसाय विभिन्न प्रकार के प्रीबिल्ट ऐप्स में से चुन सकते हैं आईबीएम वाटसन, जटिल पाठ विश्लेषण कार्यों को करने के लिए आभासी सहायक और वाटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग बनाने के लिए वाटसन सहायक सहित। डेटा साइंस या मशीन लर्निंग के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता नहीं है और डेवलपर्स आईबीएम वाटसन स्टूडियो का उपयोग करके किसी भी क्लाउड पर एमएल मॉडल बना सकते हैं, प्रशिक्षित कर सकते हैं और तैनात कर सकते हैं।
• लाइवपर्सन। LivePerson एक सास स्टार्टअप है जो लाइवपर्सन कन्वर्सेशनल क्लाउड का उपयोग करता है। यह आवाज, ईमेल और मैसेजिंग ग्राहक अनुभवों के लिए सिस्टम के एकीकरण को सक्षम बनाता है और इसका उद्देश्य ब्रांडों को सूचित करने के लिए इरादे की खोज का उपयोग करना है कि उनके ग्राहक क्या चाहते हैं।
• माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर एआई। डेटा वैज्ञानिक, इंजीनियर और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ अक्सर उपयोग करते हैं माइक्रोसॉफ्ट नीला मशीन लर्निंग और एआई प्लेटफॉर्म। ऐसा ही एक प्लेटफॉर्म एज़्योर एनएलपी नामक क्लाउड-आधारित सेवा है, जो ग्रंथों की व्याख्या और विश्लेषण करने में सहायता करती है। अजगर और आर भाषा समर्थन भी Azure के माध्यम से उपलब्ध है। Microsoft Azure संवादात्मक AI और Azure Cognitive Services सहित पूर्वनिर्मित लाइब्रेरी, विशेष कोड पैकेज और अन्य AIaaS ऑफ़र प्रदान करता है।
• अभी मरम्मत करें। ServiceNow द्वारा दी जाने वाली सबसे लोकप्रिय सेवाओं में से एक है एआईओपीएस, जो एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म है जिसे आईटी संचालन को आसान बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एआई कॉन्टैक्ट सेंटर और एआई कस्टमर केयर जैसे उत्पादों के साथ, सर्विसनाउ डिजिटल सुरक्षा के लिए भी विकल्प प्रदान करता है।
• एसएएस। एसएएस एक एआई-संचालित एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है जो बड़े डेटा को संभालने और विभिन्न स्रोतों से डेटा को प्रबंधित और पुनर्प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करता है। कंपनी एनएलपी और विजुअल में भी सेवाएं देती है आँकड़ा खनन और एसएएस भाषा के माध्यम से एक आसान जीयूआई प्रदान करता है।

एआईएएएस का भविष्य

ग्लोबल मार्केट रिसर्च कंपनी मार्केट रिसर्च फ्यूचर ने "एआई एज़ ए सर्विस मार्केट इंफॉर्मेशन बाय टेक्नोलॉजी, बाय वर्टिकल एंड रीजन - फोरकास्ट टू 2030" शीर्षक वाली रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसमें एआईएएएस बाजार को 43.29 तक 2030 बिलियन डॉलर (यूएसडी) तक पहुंचने का अनुमान लगाया गया है, जो सालाना चक्रवृद्धि में विस्तार कर रहा है। 25.8% की विकास दर।

शुरुआती गोद लेने वाले एआईएएएस के लिए तैयार हैं क्योंकि इसके कई फायदे हैं और यह तेजी से विस्तार करने वाला उद्योग है। इसकी कमियों से पता चलता है कि अभी भी सुधार की गुंजाइश है, लेकिन इसके विकास में संभावित बाधाओं के बावजूद, AIaaS को अन्य के समान ही महत्वपूर्ण होने का अनुमान है। के रूप में एक सेवा उत्पादों.

कई पहलुओं में, एआई तकनीक इंसानों से बेहतर प्रदर्शन करती है, लेकिन मानव मस्तिष्क बेजोड़ रहता है। के बारे में जानें एआई के चार प्राथमिक प्रकार और वे क्या करते हैं।