ایتنا- تمامی سازمان‌ها باید خدماتی تحت عنوان «به عنوان سرویس» ارائه دهند، این کار موجب می‌شود که اطلاعات آنها، غنی و متفاوت گردد و بدین ترتیب از مزایای یادگیری ماشینی بهره‌مند شوند.

یادگیری ماشینی به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد فناوری هوش مصنوعی، به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی یادگیری پیدا می‌کنند.
هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها، کارایی بهتری در انجام وظیفه موردنظر پیدا کند. گستره این وظیفه البته می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهره موردنظر تا فراگیری شیوه گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.

به گزارش ایتنا از رایورز سرویس ناو به عنوان یک شرکت ابر سازمانی، در حال حاضر آینده‌ای را پیش‌بینی می‌کند که در آن، سازمان‌ها نیازی ندارند که فناوری‌های یادگیری ماشینی خود را بسازند. در عوض به ارائه‌دهندگان سرویس مراجعه نموده و از قابلیت «به عنوان سرویس» بهره‌مند می‌شوند.
 
یادگیری ماشینی به عنوان سرویس، نیز راهی است که به تازگی در برابر مشتریان شرکت‌ها قرار گرفته است. شایعات زیادی در مورد یادگیری ماشینی و مسائل مرتبط با آن وجود دارد که بسیاری از آنها شایعه بوده و بیشتر شبیه مبالغه و بزرگ‌نمایی است، اما تا حدودی می‌توان به بعضی از این اخبار اعتماد کرد؛ زیرا گستردگی و پیشرفته بودن یادگیری ماشینی، به حدی است که اگر شرکتی مجهز به آن نباشد، گویی اصلاً وجود خارجی ندارد.

بسیاری از فروشندگان فضای ابری در پی آن هستند که یادگیری به عنوان سرویس ارائه دهند اما این موضوع بستگی به مشتری دارد که اطلاعات مناسب و لازم برای آموزش دیدن را داشته باشد.
یادگیری ماشینی همچنین باید بتواند مسئله‌ای را حل کند. تصور ما این است که مشخص کردن مسئله‌ای که قرار است حل شود، از اهمیت زیادی برخوردار است و یادگیری ماشینی، به خوبی از پس رتبه بندی، طبقه‌بندی و پیش‌بینی برمی‌آید.
 
مطابق آمار، 57 درصد از مدیران ارشد اطلاعات استرالیا بر استفاده شرکت خود از یادگیری ماشینی بر اساس دارایی‌ها، مهارت‌های کارکنان و سطح ادغام آن در فرآیندهای کسب و کار، تأکید کردند. پس از استرالیا، 51 درصد از شرکت‌های آلمانی نیز چنین حالتی دارند.