Mail.Ru Group представила новый сервис Cloud Machine Learning на базе Mail.Ru Cloud Solutions, который позволит разработчикам создавать решения на основе машинного обучения без необходимости выстраивать собственную инфраструктуру.
Решения на базе машинного обучения используются во многих областях: распознавание и анализ голоса, распознавание лиц, торговые роботы для трейдеров и банковские чат-боты. По данным Accenture, треть крупных компаний страны намерена вкладывать деньги в машинное обучение, видеоаналитику и обработку естественного языка. TAdviser прогнозирует рост объёма рынка машинного обучения в России до p28 млрд к 2020 г.
Оборотная сторона медали – высокая стоимость и ресурсозатратность создания рабочей среды. Организация рабочего места инженера машинного обучения (machine learning engineer) требует значительных вложений. Это заметно снижает темпы вывода новых продуктов и увеличивает технологическое отставание отрасли. Чтобы сделать технологии доступнее для российской ИТ-индустрии, команда Mail.Ru Cloud Solutions запустила новый сервис Cloud Machine Learning.
Появление удаленного рабочего места для аналитика по работе с большими данными (data scientist) поможет создателям новых технологий и стартапов запускать их быстрее. Разработчики получат набор уже настроенных «из коробки» инструментов и смогут разворачивать решения на базе машинного обучения без собственной инфраструктуры и обширной экспертизы в этой сфере.
«Наличие подготовленного рабочего места для специалистов в сфере машинного обучения повысит скорость разработки наукоемких стартапов и ускорит профессиональный рост специалистов в сфере машинного обучения. Что в конечном итоге положительно скажется на развитии отрасли и экономики страны в целом», – комментирует заместитель вице-президента, руководитель направления облачных и бизнес-сервисов Mail.Ru Group Егор Ганин.
В состав Mail.Ru Cloud Machine Learning войдут API для интеграции в решения компьютерного зрения, API аудиоаналитики и рабочее место аналитика по работе с большими данными – сервис, позволяющий быстро разворачивать популярные среды для обучения моделей на основе нейронных сетей.