Машинное обучение — горячая тема, и многие приложения для бизнеса хотят использовать ML для предоставления более качественных услуг. Это также ситуация, с которой я сталкиваюсь как разработчик, и я потратил некоторое время на поиск хорошего подхода к реализации ИИ в продуктах в стиле микросервисов, размещенных в Azure.
Есть много поставщиков и продуктов, которые предлагают платформу для создания и использования моделей машинного обучения, но большинство из них работают на виртуальных машинах и громоздки в использовании, дороги и в моем случае построены на других технологических стеках, чем я использую в своих продуктах. Если вы создаете легкий сервис, вам не нужна зависимость от виртуальной машины, которую вам неудобно поддерживать. Эти типы платформ кажутся более приспособленными для специалистов по данным, выполняющих пакетные операции и создающих отчеты, а не для интеграции с вашими продуктами.
С другой стороны, в Gartner есть новая роль, которая называется Citizen Data Scientist, которая хочет создавать модели ML, не зная программирования, а просто используя свой опыт работы с соответствующими данными. Продукты, ориентированные на эту группу, должны иметь богатые пользовательские интерфейсы, которые позволяют людям, не знающим программирования, создавать модели машинного обучения, но им не хватает гибкости, они скрывают параметры конфигурации и предоставляют мало инструментов для инженеров.
Итак, какие продукты предназначены для инженеров, которые хотят внедрить ИИ в свои продукты?
Возможно, для других это очевидно, но Python доказал, что обладает всеми преимуществами. Это не платформа машинного обучения как таковая, но статистические данные, текстовая аналитика и модели машинного обучения, доступные бесплатно для Python, огромны. Когда дело доходит до развертывания моделей в сервисе, Python позволяет легко создавать веб-API или точки интеграции на основе сообщений. Обучение можно проводить, не выходя из собственного ящика разработчика, или в облаке, если вы предпочитаете, и размещение решения использует те же инструменты мониторинга, что и остальная часть вашего облачного веб-приложения.
