机器学习旨在改变人们合作的方式。机器学习将数学、统计学和人工智能纳入另一门学科。大数据和更快的计算能力为这项创新开辟了新的能力，而这项创新似乎在10年前就已经过时了。它被用来驾驶车辆、识别人脸、交易股票以及发明救生药物。

数据是人工智能和机器学习的驱动力。认为它是一种食物，吃得越多，它就变得越大，越复杂，越自然。当前，全球许多驱动云供应商都提供机器学习工具，包括Microsoft、Amazon、Google和IBM。这些组织相对于竞争对手的主要好处是他们能够接纳自己并能够产生自己的大数据，与无法与这些云计算供应商创造的信息量无与伦比的其他小型企业或初创公司相比，这使它们处于完全不同的类别始终如一。

这驱使这些大型科技公司向全球组织提供机器学习作为服务，允许客户从一系列微服务中进行选择，从而使机器学习成为可能。

要真正从人工智能中受益，组织应该做以下两件事之一：在具有机器学习基础的数据科学家或开发人员中投入大量资源（现金），或使用机器学习即服务（MLaaS）产品。

 什么是机器学习即服务（MLaaS）？

顾名思义，机器学习即服务（MLaaS）是一系列提供机器学习工具作为云计算服务功能的服务。机器学习即服务（MLaaS）供应商提供的工具包括数据可视化、API、自然语言处理、深度学习、面部识别、预测分析等。供应商的数据中心处理实际的计算。

机器学习即服务暗指云供应商提供的各种服务。这些服务的根本吸引力在于，用户可以像无需安装其他软件或安装任何其他云计算服务一样立即开始机器学习，而无需安装软件或设置自己的服务器。

除了机器学习即服务（MLaaS）提供的各种优势之外，组织不必承担无休止和重复的软件安装过程。

机器学习即服务（MLaaS）市场的四个重要参与者：

•亚马逊机器学习

•Azure机器学习

•Google Cloud 机器学习

•IBM Watson机器学习

从云提供商那里购买机器学习服务只是使用人工智能的初始阶段。无论何时选择部署自然语言处理（NLP）或计算机视觉解决方案，企业实际上都需要训练服务或算法以提供适当的收益。由于缺少数据科学家，而且缺少可供使用的资产，因此，由于对人工智能和机器学习即服务（MLaaS）的了解，使用和咨询合作伙伴将会蓬勃发展。

机器学习即服务具有各种显着的优势，例如，快速且低成本的计算选项，无需从头开始构建内部基础架构的重量，没有令人信服的理由大力投入存储设施和计算能力，也没有令人信服的优势。招聘昂贵的ML架构师和数据科学家的原因。

对于自由数据科学家，新业务或组织（机器学习不是其运营的基本组成部分）的组织，机器学习即服务（MLaaS）平台可能是最理想的决策。大型组织，特别是在科技行业且对机器学习的关注度很高的组织，通常会以内部机器学习基础设施的形式满足自己的特定需求和先决条件。