Машинное обучение стало важным инструментом для организаций из разных вертикалей, чтобы выдержать жесткую конкуренцию. Прогнозируется, что мировой рынок машинного обучения достигнет 30,6 млрд долларов.в течение следующих четырех лет. Однако платформы машинного обучения дороги и их сложно интегрировать с локальными системами. Чтобы преодолеть эти препятствия, все больше компаний обращаются к поставщикам облачных платформ «Машинное обучение как услуга» (MLaaS). Благодаря MLaaS они освобождаются от создания собственной инфраструктуры машинного обучения, которая требует значительных инвестиций в хранилище и вычислительные мощности. Кроме того, нет необходимости нанимать высокооплачиваемых инженеров и специалистов по обработке данных, чтобы начать работу с приложением машинного обучения. Поставщики платформы MLaaS используют свои собственные центры обработки данных в облаке для решения проблем базовой инфраструктуры, связанных с машинным обучением.
Понимание преимуществ платформ MLaaS
Платформы MLaaS снабжают компании инструментами, необходимыми для разработки, развертывания и мониторинга алгоритмов машинного обучения - от предварительной обработки данных, обучения и оценки моделей до управления и развертывания моделей. В зависимости от платформы MLaaS предоставляет вашей команде инструменты для визуализации данных, распознавания лиц, обработки естественного языка (NLP), распознавания изображений и голоса, прогнозного анализа и глубокого обучения, что помогает упростить интеграцию машинного обучения в ваш бизнес или производственные процессы. . Даже малые и средние компании, которым не хватает талантов в области машинного обучения, могут извлечь выгоду из предварительно созданных алгоритмов и технологий от поставщика облачных услуг, что потребует гораздо меньших начальных инвестиций, чем создание собственных алгоритмов машинного обучения. ИТ-команды могут извлечь выгоду из решений, которые включают в себя визуальный интерфейс без кода, предварительно обученные модели и готовые сервисы искусственного интеллекта. Они также могут воспользоваться преимуществами кодовой среды платформ MLaaS для разработки пользовательских моделей машинного обучения с нуля. Прежде чем решить, какая платформа лучше всего подходит для нужд вашего бизнеса, важно определить, чего вы хотите достичь с помощью машинного обучения.
Чего вы планируете достичь с помощью машинного обучения?
Несмотря на различные преимущества MLaaS, организации должны сначала решить, чего они хотят достичь, прежде чем выбирать платформу. Услуги высокого уровня включают распознавание текста, перевод, анализ текста, рекомендательные системы, прогнозирование, машинный перевод, автоматическую транскрипцию, генерацию речи, разговорные агенты, распознавание изображений и видео . Однако не все платформы поставляются со всеми этими услугами, и известно, что каждая из них чем-то отличается. Например, известно, что платформы Microsoft имеют самый богатый набор сервисов, а Google предоставляет самый универсальный набор инструментов для анализа изображений. Но только видеоанализ Amazon поддерживает потоковое видео. Поэтому важно определить свои цели машинного обучения, прежде чем выбирать платформу, наиболее подходящую для бизнес-модели.
Имея это в виду, вот список из семи лучших облачных платформ MLaaS, из которых вы можете выбрать в 2021 году.
Узнать больше: реализация полного потенциала искусственного интеллекта и автоматизации
7 лучших платформ MLaaS на выбор
Если ваша команда новичок в науке о данных, вы можете начать создавать свою первую работающую модель машинного обучения с относительно небольшими начальными инвестициями в эти платформы.
1. Amazon ML
Если вы ищете полностью автоматизированное решение, то Amazon ML - правильный выбор. Amazon ML идеально подходит для операций, чувствительных к срокам. Он может загружать данные из нескольких источников и автоматически выполнять все операции предварительной обработки данных. Используя инструменты и мастера визуализации , вы можете создать модель, которая генерирует прогнозы для вашего приложения без генерации кода или управления инфраструктурой. Возможности прогнозирования ограничиваются двоичной классификацией, многоклассовой классификацией и регрессией. Хотя эта платформа не поддерживает какие-либо методы обучения без учителя, и вы должны выбрать целевую переменную, чтобы пометить ее в обучающем наборе, Amazon ML автоматически выбирает метод обучения после проверки предоставленных данных.
2. Студия машинного обучения Microsoft Azure
Если вам нужен интерфейс с перетаскиванием, Azure ML Studio может стать для вас идеальным выбором. Почти все операции машинного обучения выполняются с использованием графического интерфейса пользователя, включая исследование данных, предварительную обработку данных, выбор различных методов и проверку результатов моделирования. Поддерживаемые методы включают классификацию (двоичный + мультикласс), обнаружение аномалий, регрессию, рекомендации, анализ текста и кластеризацию. Если вы начинаете с машинного обучения , ML Studio будет подходящим выбором для представления возможностей машинного обучения сотрудникам, которые плохо знакомы с машинным обучением и могут не знакомы с кодированием.
3. Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML предоставляет пользователям графический интерфейс для загрузки их наборов данных в облако, обучения пользовательских моделей и их развертывания на веб-сайте или в ваших приложениях через интерфейс REST API. Cloud AutoML помогает разработчикам, обладающим ограниченными знаниями и опытом в области машинного обучения, обучать высококачественным моделям, соответствующим их бизнес-требованиям. Услуги AutoML включают обработку изображений и видео, обработку естественного языка и механизм перевода. Поддерживаемые методы включают классификацию, регрессию и рекомендацию. Для опытных профессионалов в области машинного обучения, которые хотят внедрить машинное обучение в более широком масштабе, следующие платформы будут лучшими, чтобы сделать все это возможным без необходимости заботиться о базовой инфраструктуре.
4. Службы машинного обучения Microsoft Azure
Службы машинного обучения Azure - это облачная инфраструктура Microsoft, предназначенная для создания, экспериментирования и развертывания моделей в любом масштабе с использованием любого инструмента или инфраструктуры, например TensorFlow. Платформа Azure ML Services предоставляет профессиональных разработчиков искусственного интеллекта и специалистов по обработке данных, которые имеют опыт работы с Python, со средой для размещения, управления версиями, управления и мониторинга моделей, работающих в Azure, локально и на пограничных устройствах. Модели могут быть развернуты в производстве в сторонних сервисах, таких как Docker . В отличие от ML Studio от Microsoft, здесь нет встроенных методов, и, следовательно, требуется разработка пользовательской модели. Для тех, кто заинтересован в создании ботов, Azure ML предоставляет полную среду для создания, тестирования и развертывания ботов с использованием разных языков программирования.
Узнать больше: Искусственный интеллект: строить или не строить?
5. Amazon SageMaker
Sagemaker - это платформа Amazon MLaaS для профессионалов машинного обучения. Он предоставляет специалистам по обработке данных инструменты для более быстрого построения и развертывания моделей. Эта платформа сопровождается множеством интегрированных алгоритмов машинного обучения и предварительно обученных моделей машинного обучения. Его встроенные алгоритмы идеально оптимизированы для больших объемов вычислений и наборов данных в распределенных системах. Его чат-бот AI позволяет вам встраивать «разговорные интерфейсы» в любое приложение с помощью голоса и текста, используя передовые методы глубокого обучения автоматического распознавания речи (ASR).
Если вы не хотите использовать встроенные инструменты SageMaker, вы можете добавить свои собственные методы и запускать модели с помощью функций развертывания Sagemaker или даже интегрировать SageMaker с другими библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow. Короче говоря, Amazon ML позволяет углубиться в подготовку и моделирование наборов данных. Таким образом, это будет хороший выбор для тех организаций, которые уже используют облачные сервисы Amazon и не собираются переходить к другому облачному провайдеру.
6. Google Cloud Machine Learning Engine
Google Cloud Machine Learning Engine - это платформа MLaaS, предназначенная для специалистов по машинному обучению и опытных инженеров. Он использует облачную инфраструктуру с TensorFlow. Хотя TensorFlow идеально подходит для задач глубокой нейронной сети, этот инструмент не ограничивается только этими задачами. Google Cloud ML включает в себя обширный набор предварительно созданных алгоритмов, набор компонентов строительных блоков для анализа изображений / видео, анализа языка и тональности, а также интегрированную службу корпоративных ноутбуков JupyterLaB для управления фреймворком машинного обучения.
Также включены предварительно настроенные виртуальные машины и контейнеры для глубокого обучения, которые можно использовать для быстрой разработки приложений и моделей размещения в качестве размещенных механизмов прогнозирования. Google предоставляет Dialog Flow, лингвистическую и визуальную платформу для создания ботов, предназначенную для разработки и интеграции диалогового пользовательского интерфейса в мобильные приложения, веб-приложения и интерактивные системы голосового ответа. Этот инструмент может анализировать различные типы входных данных, будь то текстовая или звуковая информация.
7. IBM Watson Machine Learning Studio
В отличие от Amazon, Google или Microsoft, IBM Watson Machine Learning Studio предназначена как для опытных специалистов по данным, так и для новичков, работающих вместе над созданием приложений машинного обучения. Специалисты по обработке данных могут использовать эту платформу для разработки аналитических моделей и смогут одновременно обучать модель со своими данными и интегрировать ее в собственные приложения. Однако аналитики бизнес-уровня могут испытывать некоторые трудности с пользовательским интерфейсом. Watson ML Studio предоставляет полностью автоматизированный интерфейс для обработки данных и построения моделей, который практически не требует обучения, чтобы начать обработку данных, подготовку моделей и их развертывание в производственной среде.
Он автоматически поддерживает три группы задач: двоичную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию, или вы можете вручную выбрать один из десяти методов для решения этих задач. Инструменты записной книжки Watson ML Studio для R, Python и Scala помогают специалистам по обработке данных в аналитике. Он также поставляется с SPSS, программным пакетом, который может преобразовывать данные в статистическую бизнес-информацию, и Neural Network Modeler для обработки визуальных и текстовых данных. IBM также предоставляет полную инфраструктуру для создания и развертывания ботов, способных вести диалог в реальном времени, которые используют анализ сущностей и намерений пользователей в сообщениях. Чтобы гарантировать, что автоматизированная технология искусственного интеллекта организации помогает принимать обоснованные решения, IBM предлагает обширную поддержку в отношении объяснимости, предвзятости, справедливости, точности и отклонения, мониторинга синтетических данных и дифференциальной конфиденциальности.
Узнать больше: полный набор инструментов, необходимых для анализа данных
В заключении
Как уже упоминалось, сначала важно определить, чего вы планируете достичь с помощью машинного обучения, а затем выбрать один из перечисленных выше вариантов, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям машинного обучения. Также имейте в виду, что для сокращения времени, затрачиваемого на настройку источника данных, рекомендуется выбрать для своего хранилища того же поставщика, что и для платформы MLaaS. Проблемы возникают, если ваш рабочий процесс машинного обучения исходит из нескольких источников. Однако перед принятием решения имейте в виду, что некоторые из этих платформ могут быть интегрированы с хранилищами других поставщиков, например, Azure поддерживает Hadoop вместе со своими собственными продуктами хранения. Однако, с другой стороны, платформы MLaaS также имеют ряд существенных недостатков, о которых следует помнить. Например, если компания внедряет машинное обучение, управляемое событиями, может потребоваться специальная структура управления данными для согласования данных онлайн и офлайн, что практически невозможно с MLaaS.
Кроме того, когда компании прибегают исключительно к готовым решениям, предоставляемым MLaaS, они рискуют потерять собственный опыт, что может поставить под угрозу их стратегическое преимущество. Наконец, как это часто бывает, когда компания становится слишком зависимой от одного поставщика, она рискует изменить свои продуктовые предложения, варианты ценообразования и характеристики продукта или услуги, что может пагубно повлиять на ее бизнес-деятельность. Именно по этим причинам можно с уверенностью сказать, что платформы MLaaS больше подходят для внештатных специалистов по обработке данных, стартапов или компаний, в которых машинное обучение не является одним из самых важных направлений деятельности. Более крупным компаниям, особенно компаниям, работающим в сфере высоких технологий, и тем, кто уделяет большое внимание машинному обучению, вероятно, будет лучше построить собственную инфраструктуру машинного обучения, соответствующую их конкретным бизнес-требованиям.
