Bu araştırmanın amacı, Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) platformlarının kurumsal makine öğrenimi projelerinin tasarım ve geliştirme ortamlarındaki etkinliğini ve kullanılabilirliğini değerlendirmektedir. Bu amaçla dört büyük MLaaS sağlayıcısına odaklanan karşılaştırmalı bir analiz yaklaşımı benimsenmiştir. Odaklanılan MLaaS platform sağlayıcıları Amazon SageMaker, Google AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning ve IBM Watson Studio'dur. Araştırmada analiz amacıyla kullanılan veriler, ilgili platform sağlayıcıları tarafından sağlanan kamuya açık bilgilerden elde edilmiştir. Araştırma metodolojisi, toplanan verilerin tematik analizini içermekte ve makine öğrenimi ile ilgili temel özellikleri karşılaştırmaktadır. Çalışmada MLaaS'ın farklı uzmanlık ve kaynak seviyelerine sahip işletmeler için erişilebilir araçlar sağlayarak makine öğrenimi çözümlerinin uygulanmasını basitleştirmedeki rolü vurgulamakta ve MLaaS'ı benimsemenin potansiyel faydalarını ve zorluklarını tartışarak, makine öğrenimi projelerinin geliştirilmesi aşamasında bu platformlardan yararlanmayı düşünen işletmeler için içgörüler ortaya koymaktadır. Sonuç olarak MLaaS platformlarının makine öğrenimi modellerinin dağıtımıyla ilgili karmaşıklığı ve maliyeti önemli ölçüde azalttığı ve REST API'leri aracılığıyla mevcut BT altyapılarına sorunsuz bir şekilde entegre olan özel çözümler sunduğu ortaya konmuştur.