Uma comparação rápida das plataformas de Aprendizagem de máquinas da Amazon, Microsoft, Google e IBM

Já foram os dias em que uma máquina precisava de um conjunto preciso de instruções para completar uma tarefa. Com a tecnologia Machine Learning (ML), as máquinas atuais tornaram-se mais inteligentes. Agora eles podem aprender padrões, desenhar inferências e se comportar de forma definida.

O aprendizado de máquina toma conta do reconhecimento de padrões e a idéia de que as máquinas podem utilizar dados para aprender identificando padrões nele e, eventualmente, fazer previsões no futuro com base no padrão previamente identificado, sem serem programadas. Pode ser melhor entendido como inteligência aumentada – uma combinação de recursos humanos e de máquinas.

Não é um conceito novo, mas ganhou impulso recentemente. Na verdade, foi na data dos anos 80 e 90, embora naquele momento, não era altamente avançado.

O advento da Big Data e dados não estruturados, velocidade computacional mais rápida e soluções em tempo real abriram uma lata de casos de uso para aplicações baseadas em ML.

Com a ajuda de várias ferramentas ML disponíveis no mercado, pode-se começar facilmente a construir seu próprio modelo de trabalho, mesmo com uma pequena equipe. Então, vejamos algumas das principais plataformas de aprendizagem de máquinas e compare suas funcionalidades.

Comparação das plataformas de aprendizagem de máquinas: Amazon Vs Azure vs Google vs. IBM

  1. Plataforma de aprendizagem de máquinas Amazon

     

     

     

     

    azure-mechine-platform Uma comparação rápida das plataformas de Aprendizagem de máquinas da Amazon, Microsoft, Google e IBM

    A Plataforma Amazon Machine Learning oferece uma das soluções mais automatizadas para ajudar a criar aplicativos ML rapidamente. A plataforma oferece algoritmos e assistentes. Com essas ferramentas guiadas, pode-se começar facilmente a construir seus modelos ML.

    Características:

    Amazon Machine Learning pode carregar dados de qualquer um desses três tipos:

    • Serviços de armazenamento simples da Amazon (S3),
    • Amazonshshift ou
    • Bases de dados MySQL no Amazon RDS (Relational Database Service).

    As operações de pré-processamento de dados são realizadas automaticamente sem necessidade de intervenção manual.

    As ferramentas visuais ajudam um em visualizar os modelos e o guia das APIs para criá-los. Uma vez que um modelo está pronto, as ferramentas embutidas da Amazon podem ser usadas para aperfeiçoar e afinar os dados após o qual ele pode gerar previsões.

    O usuário pode mais tarde decidir se ele quer usar as APIs em lote para obter previsões para todo o conjunto de dados ao mesmo tempo, ou usar API em tempo real para gerar previsões sob demanda.

    Interface:

    • Interface de linha de comando Amazon
    • Amazon Machine Learning Console

    Benefícios:

    • Maneira rápida e fácil de criar modelos ML devido à automação.
    • Oferece escalabilidade e, portanto, pode gerar bilhões de previsões para a aplicação do usuário.
    • Não há custo de instalação. Assim, pode começar a usá-lo instantaneamente e pagar por uso.
    • Tecnologia comprovada usada pela própria Amazon.

    Desvantagens:

    • Automação de alto nívelPara aqueles que procuram uma automação completa, a plataforma Amazon ML é perfeita. Mas, ele não pode ser usado para treinar desenvolvedores de nível de entrada.
    • Predições limitadasA plataforma Amazon ML tem capacidade de previsão limitada – classificação binária, regressão e classificação multiclass.
    • Melhor ajuste para:A automação de alto nível dá velocidade a todo o processo. Portanto, é adequado para operações que tenham restrições de prazo. A velocidade que oferece ajudará a construir uma aplicação em segundos.
  2. Aprendizagem Azure

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    Com o Azure Machine Learning, pode-se construir aplicativos poderosos baseados em nuvem. Ele vem como uma plataforma totalmente gerenciada baseada em nuvem que pode ser usada para criar e implantar soluções de análise preditiva e até compartilhá-las. A aprendizagem de máquinas no Azure é baseada em métodos aplicados. Com uma simples interface de arrastar e soltar, o usuário pode passar da idéia para a implantação em segundos.

    Características:

    O aprendizado da máquina Azure é para cientistas de dados experientes e novos. Como tal, dá espaço para executar tarefas como a exploração de dados, a escolha de métodos, a pré-processamento de validação etc. manualmente. Sua interface gráfica fornece visualização visual de cada etapa no modelo de construção de dados para melhores resultados.
    Interface:

    • Arraste e solte o ambiente do estúdio Azure Machine Learning
    • Pacotes de codificação Python e R

    Benefícios:

    • A capacidade de realizar operações manuais é boa para aprender os conceitos básicos de ML.
    • Ele suporta uma enorme variedade de métodos, mais de 100.
    • Suporta classificações múltiplas como binário, multiclass, regressão, recomendação, detecção, análise de texto e muito mais.
    • A galeria Cortana Intelligence é um benefício adicional.

    Recua:

    • Processo de aprendizagem profundaNão é bom para tarefas que requerem uma implementação rápida.

      Melhor ajuste para:

      É uma ferramenta poderosa para aqueles que estão apenas começando com ML e precisam desenvolver uma compreensão completa desse campo.

  3. Google Prediction API

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    Com a plataforma Google ML, pode-se construir rapidamente modelos ML poderosos que podem funcionar em qualquer tipo de dados, de qualquer tamanho. A estrutura TensorFlow ajuda a criar os modelos. Os usuários podem aproveitar os algoritmos de última geração usados ​​pelo próprio Google para gerar resultados de pesquisa e outros aplicativos líderes do setor.

    Características:

    O Google Cloud Machine Learning Engine pode usar qualquer modelo de fluxo tensor para realizar treinamento em grande escala em um cluster gerenciado. Sua integração com o Google Cloud Dataflow ajuda no pré-processamento, enquanto o Google Cloud Storage permite que ele facilmente acesse dados dele. Pode-se obter previsões instantâneas usando serviços de previsão em linha e em lote. O usuário pode fazer a HyperTune nos modelos para automatizar o treinamento. Os usuários também obtêm sugestões de algoritmos automatizados.

    Interface:

    • Google Command Line para controlar os procedimentos TensorFlow usando o gcloud ml-engine.

    Benefícios:

    • Integrações fortes com outros serviços do Google, como Cloud Data Flow, Cloud Storage e Cloud Datalab.
    • HyperTune os modelos para detectar automaticamente os modelos viáveis.
    • O serviço totalmente gerenciado garante que se gaste mais tempo no desenvolvimento e menos no provisionamento e monitoramento de recursos.
    • Os modelos portáteis permitem formar os modelos ML localmente no TensorFlow e fazer o download para a execução local.

    Recua:

    • Menos modelos pré-treinadosA disponibilidade de modelos pré-treinados é menor quando comparada ao Azure.

      Melhor ajuste para:

      O Google oferece o ambiente perfeito para executar aplicativos ML dentro de prazos apertados. Como a Amazon, também é automatizado.

  4. IBM Watson

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    A IBM oferece capacidades de aprendizagem de máquinas através do seu Watson Analytics. Construídos na plataforma de análise comprovada da IBM, os desenvolvedores podem trabalhar facilmente em dados que devem ser armazenados no IBM Bluemix para construir modelos inteligentes e melhorar a tomada de decisões. É principalmente focado em tornar os modelos em produção com a ajuda de conectores de API REST.

    Características:

    A Interface Watson possui três componentes: Explore, Preditar e Montar. Com o Explore, o usuário pode usar as consultas disponíveis ou digitar o novo texto. A ferramenta Predict fornece previsão em uma ou mais variáveis ​​alvo com base em outras. A ferramenta Assemble fornece uma interface para criar pastas de trabalho. Eles podem conter os materiais de apresentação, relatórios, imagens visuais etc. Além disso, fornece uma interface de arrastar e soltar para criar rapidamente os modelos. No entanto, não há sugestão de algoritmos automatizados.

    Interface:

    • Software de análise gráfica SPSS para front-end
    • Conectores de API

    Benefícios:

    • Capacidades de aprendizagem profunda.
    • Visualização forte de dados e descrição de vários valores de dados.

    Desvantagens:

    • É principalmente direcionado a grandes organizações.
    • Não processa dados estruturados diretamente.

    Melhor ajuste para:

    Aqueles que esperam construir plataformas de aprendizado de máquinas apoiadas aplicativos com a ajuda de conectores API.

    Conclusão:

    Qual plataforma de aprendizagem de máquinas é melhor, depende dos requisitos de um usuário. Se o que você procura é uma plataforma ML abrangente e totalmente automatizada, a Amazon é o melhor ajuste, enquanto a IBM é boa para um novo cientista de dados que está apenas começando a construir aplicativos ML. A Azure, por outro lado, pode gerir cientistas de dados novos e experientes.

    Deixe-nos saber o que você acha dessas plataformas de aprendizagem de máquinas – qual você está usando e qual delas acima é melhor, por você.

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