Bruger du stadig den omfangsrige, faste hardware til at køre dine modeller?
Giver dine infrastrukturomkostninger dig en hård tid i din udvikling? – Det er tid til at skifte til skyen. I denne artikel opstiller vi en liste over platforme, der er tilgængelige som en service for maskinlæring og AI-udviklere. Platformene giver en webbaseret grænseflade med mulighed for at skalere op og nedskalere din computer efter behov.
Følgende platforme er drevet med cloud-infrastruktur, som anses for at være robust og agil.
Indholdsfortegnelse
Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker er en platform dedikeret til maskinlæringsdomænet.
Platformen giver datavidenskabsfolk og AI-udviklere en hurtig start til at bygge deres modeller, bruge modellerne fra fællesskabet og kode direkte på platformen. Amazon Sagemaker giver dig en skalerbar cloud computing-platform til hurtigt at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller. De største fordele ved at bruge Amazon Sagemaker er:
- Let tilgængelige forudbyggede algoritmer til brug
- Giver dig en hurtig start med primære installationer og opsætning for dig
- Giver dig mulighed for at opskalere hurtigt og træne modeller hurtigere
- Giver en populær Jupyter Notebook-lignende grænseflade til at udføre alle relevante operationer på en enkelt platform
- Giver en autopilotfunktion til automatisk at træne dine modeller
- Et massivt lager af forudtrænede data af høj kvalitet til at træne dine modeller hurtigere
- Ligetil samarbejde med andre dataforskere ved at dele webplatformen
Lærende Sagemaker det er nemt.
Azure ML Studio
Azure ML Studio er nok den mest eftertragtede platform i dag inden for maskinlæringsdomænet. Det tilbyder en stor pakke af præbyggede eksempler og opstartskoder til at begynde med. Disse kodningseksempler hjælper udvikleren med at komme hurtigt på fode.
Det giver en udvikler en grænseflade, der er drevet med en backend dedikeret til maskinlæring. Backend er forudinstalleret med størstedelen af de nødvendige biblioteker til maskinlæring.
De primære fordele ved at bruge ML Studio som platform er:
- Leveres med indbygget Jupyter Notebook-understøttelse
- Giver en platform til nemt at bygge, skalere og implementere en forudsigelig model
- Adskillige forudsigende analysebiblioteker tilsluttet til brug med koden
- Mulighed for at køre, analysere og overvåge eksperimenter på en fremragende måde
- Har et stort bibliotek af præbyggede modeller, der er nyttige til hurtigere udvikling
- Giver en grafisk flowdesigner til at skabe en ML-jobpipeline til modeltræning
Du kan prøve Azure ML gratis.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio er en fremragende platform for samarbejdsudvikling.
De førende funktioner i IBM Watson Studio omfatter:
- Auto AI – automatiserer opgaver som dataforberedelse, filtrering og oprydning
- Fremragende visuel grænseflade til modellering
- Understøtter facilitet til dyb læring
- En fremragende workflowdesigner til dyb automatiseret læring
Dyb erkendelse
Dyb erkendelse er en platform dedikeret til at automatisere din dybe læringsproces med næsten ingen kodning!
Det giver en grafisk workflowdesigner til at fremføre data, definere flowet og løbende træne din model for at forbedre dens forudsigelighed. Med fokus på dyb læring er platformene forudkonfigureret til at udføre de ønskede jobs og har de rigtige værktøjer til at tage din model fra træning til produktion hurtigt.
Nogle af fordelene, det giver.
- Visuelle designværktøjer hjælper dig med at få bedre klarhed over dine arbejdsgange
- AutoML-faciliteten hjælper med at træne modeller automatisk med minimal indsats
- Klar til at implementere en server til din trænede AI-model
Dataiku
Dataiku er en virksomhedsklar platform, som tilbyder alle de værktøjer, der tillader forretningsanalytikere, dataforskere, dataanalytikere og AI-udviklere at arbejde sammen. Platformen giver en omfattende platform til at tillade opgaverne gennem en defineret pipeline og give hver bruger mulighed for at udføre respektive job.
Dataiku er stærkt foretrukket af organisationer af nedenstående grunde:
- Platformen understøtter størstedelen af de programmeringssprog, der er populære for datavidenskab
- Giver indbyggede datavisualiseringsværktøjer til nemt at plotte data
- Tilbyder populære maskinlæringsbiblioteker som Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobotsom navnet antyder, er en platform, der fokuserer på at levere data i stor skala for at automatisere modeljustering.
Det er en premium platform med over hundrede open source-biblioteker forudkonfigureret til brug. Den har en selvlærende og analyserende datamodelleringsalgoritme. Det er i stand til at indtage dine data, relatere baseret på ønskede forudsigelser og bygge en model klar til at forudsige for dig. Dette er gjort muligt med absolut ingen kodning i din ende.
DataRobot er elsket af dataforskere for nogle af nedenstående fakta:
- Smart dataindtagelsesmotor, der kan lære og bygge modeller
- Hjælper dig med at sammenligne og visualisere resultatet af hver model
- Efter sammenligning kan du nemt implementere dig, model, lige fra selve platformen
C3 – AI Suite
C3 – AI Suite er sandsynligvis den mest udtømmende suite af AI-værktøjer, der er tilgængelige for en virksomhed. Denne suite er bygget med størstedelen af de nødvendige algoritmer indkodet. Dette giver virksomhedsudviklere mulighed for at få en hurtig start på deres applikationer og bygge hurtigt omkring det.
Billedet ovenfor viser, hvor stor suiten er spredt. Nogle af fordelene er som nedenfor.
- Én suite – til enhver virksomhedsudvikler og dataforsker
- Giver fuld fleksibilitet til valg af datastruktur, lagring og beregning
- Leveres med en række visualiseringsværktøjer til at visualisere data såvel som arbejdsgange
- Forbindes nemt med populære cloudmiljøer til datalagring
- Kan håndtere batchforarbejdningsjob ud af boksen
- Enkelt softwaregodkendelse – Reducerer opstartstiden for virksomhedsprojekter
Konklusion
Machine Learning og AI dækker verden med dets virkningsfulde resultater. Teknologierne er kommet for at blive og udvikle sig med tiden. Produkterne, der anvender disse teknologier, er ressourcekrævende og har brug for tilstrækkelig kraft til at udvikle og implementere dem. Med en platform som en tjeneste gør ovenstående platforme og suiter af værktøjer livet lettere for datavidenskabsmænd, maskinlæringsudviklere og AI-udviklere.
Disse platforme hjælper dig ikke kun med at slippe af med den interne hardware, men hjælper dig også med at spare enorme investeringer i starten af projekterne. De fleste af disse platforme faktureres efter brug eller med jævne mellemrum, og de kræver ingen større forpligtelser. Det gør det nemmere at skifte mellem platforme og holde udviklingen i gang uden større problemer.
Nydt at læse artiklen? Hvad med at dele med verden?