Glossar: AIaaS

AI as a Service

AIaaS ermöglicht es jedem, unabhängig von seinem Wissen Künstliche Intelligenz zu nutzen - als eine Dienstleistung.

Dabei kann derzeit zwischen vier verschiedenen Anwendungsfällen unterschieden werden:

Individuelle Plattformen und Frameworks für maschinelles Lernen (ML), die Datenmodelle erstellen und Muster aus bestehenden Datensätzen erkennen und ableiten können
KI-basierte (Chat-)Bots, auf Basis von immer besser werdendem Natural Language Processing (NLP)
Vollständig verwaltete Machine Learning Dienstleistungen, die sich vor allem auf kognitive Analysen und individuell erstellte Datenmodelle fokussieren. Im Vergleich zu automatisch aus Daten generierten Datenmodellen wird hierbei der "Spielraum" vorgegeben und der Nutzen bzw. die Qualität der Ergebnisse verbessert.
Nutzung der API von Drittanbietern, um einer Anwendung zusätzliche Funktionalitäten hinzuzufügen.
Beispiel: