本文概述
仍然使用庞大的固定硬件运行模型吗？
你的基础架构成本会给你的开发带来困难吗？ –现在该切换到云了。在本文中, 我们列出了可供机器学习和AI开发人员使用的平台列表。这些平台提供了一个基于Web的界面, 能够根据需要扩展和缩减你的计算。
以下平台均具有云基础架构的功能, 被认为具有弹性和敏捷性。
Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker是致力于机器学习领域的平台。
该平台为数据科学家和AI开发人员建立模型, 利用社区中的模型以及直接在平台上进行编码提供了一个快速的起点。 Amazon Sagemaker为你提供了可扩展的云计算平台, 以快速构建, 训练和部署机器学习模型。使用Amazon Sagemaker的主要好处是：
- 现成的预构建算法可供使用
- 让你快速开始进行主要安装和设置
- 使你可以快速扩展并更快地训练模型
- 提供流行的Jupyter Notebook之类的界面, 以在单个平台上执行所有相关操作
- 提供自动驾驶功能以自动训练模型
- 大量高质量的预训练数据仓库, 可更快地训练模型
- 通过共享Web平台与数据科学家同行的直接合作
学习Sagemaker很容易。
Azure ML Studio
Azure ML Studio可能是当今机器学习领域中最受欢迎的平台。首先, 它提供了一整套高级的预构建示例和启动代码。这些编码示例可帮助开发人员快速入门。
它为开发人员提供了一个界面, 该界面带有专用于机器学习的后端。后端预装有大多数机器学习所需的库。
使用ML Studio作为平台的主要好处是：
- 随附内置的Jupyter Notebook支持
- 提供轻松构建, 扩展和部署预测模型的平台
- 插入了许多与代码一起使用的预测分析库
- 能够以出色的方式运行, 分析和监控实验
- 拥有庞大的预建模型库, 有助于加快开发速度
- 提供图形化流程设计器以创建用于模型训练的ML作业管道
你可以免费试用Azure ML。
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio是一个出色的协作开发平台。
IBM Watson Studio的主要功能包括：
- 自动AI –自动执行数据准备, 过滤和清理等任务
- 出色的可视化建模界面
- 支持深度学习设施
- 出色的深度自动化学习工作流程设计师
Deep cognition
Deep cognition是一个致力于自动进行深度学习过程的平台, 几乎不需要编写任何代码！
它提供了图形化的工作流程设计器来馈送数据, 定义流程并不断训练模型以提高其可预测性。专注于深度学习, 这些平台已预先配置为可以完成所需的工作, 并具有正确的工具, 可以将你的模型从培训迅速应用于生产。
它提供的一些好处。
- 视觉设计工具可帮助你更好地了解工作流程
- AutoML设施以最小的努力自动帮助训练模型
- 准备为你训练有素的AI模型部署服务器
Dataiku
Dataiku是一个企业就绪平台, 提供了所有工具, 可让业务分析师, 数据科学家, 数据分析师和AI开发人员一起工作。该平台提供了一个精巧的平台, 以允许通过定义的管道执行任务, 并允许每个用户执行各自的工作。
出于以下原因, Dataiku被组织高度推荐：
- 该平台支持大多数流行于数据科学的编程语言
- 提供内置的数据可视化工具, 可轻松绘制数据
- 提供流行的机器学习库, 例如Scikit-learn, MLLIb, XgBoost
DataRobot
顾名思义, DataRobot是一个致力于提供大规模数据以自动进行模型调整的平台。
这是一个高级平台, 其中预先配置了一百多个开放源代码库供使用。它具有自学习和分析数据建模算法。它能够提取你的数据, 根据所需的预测进行关联, 并建立一个可以为你预测的模型。最终无需任何编码, 就可以做到这一点。
DataRobot因以下一些事实而受到数据科学家的喜爱：
- 可以学习和构建模型的智能数据提取引擎
- 帮助你比较和可视化每个模型的结果
- 比较后, 你可以直接从平台本身轻松地进行模型部署
C3–AI Suite
C3–AI Suite可能是企业可用的最详尽的AI工具套件。该套件是使用大多数必需的编码算法构建的。这使企业开发人员可以快速启动其应用程序并围绕该应用程序快速构建。
上图显示了套件的分布范围。一些好处如下。
- 一个套件–适用于每个企业开发人员和数据科学家
- 为数据结构, 存储和计算的选择提供完全的灵活性
- 带有一套可视化工具, 可以可视化数据和工作流程
- 轻松连接流行的云环境进行数据存储
- 可以开箱即用地处理批处理作业
- 单一软件批准–减少企业项目的启动时间
总结
机器学习和人工智能以其具有影响力的成果覆盖了世界。随着时间的推移, 这些技术将保持不变并不断发展。利用这些技术的产品非常耗资源, 需要足够的力量来开发和部署它们。通过平台即服务, 上述平台和工具套件使数据科学家, 机器学习开发人员和AI开发人员的工作变得更加轻松。
这些平台不仅可以帮助你摆脱内部硬件的困扰, 还可以帮助你在项目开始时节省大量投资。这些平台大多数都是按使用量或定期计费的, 它们不需要任何重大承诺。这样可以更轻松地在平台之间进行转换, 并保持开发的顺利进行。
