І все ж використовуєте громіздке нерухоме обладнання для запуску своїх моделей?
Ваші витрати на інфраструктуру ускладнюють ваш розвиток? – Настав час переходити на хмару. У цій статті ми склали список платформ, доступних як сервіс для машинного навчання та розробників ШІ. Платформи надають веб-інтерфейс із можливістю масштабувати та зменшувати ваш обчислювальний ресурс за потреби.
Наступні платформи оснащені хмарною інфраструктурою, яка вважається стійкою та гнучкою.
Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker це платформа, присвячена домену машинного навчання.
Платформа надає науковцям і розробникам штучного інтелекту швидкий старт для створення своїх моделей, використання моделей спільноти та кодування прямо на платформі. Amazon Sagemaker надає вам масштабовану платформу хмарних обчислень для швидкого створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Основні переваги використання Amazon Sagemaker:
- Готові готові алгоритми для використання
- Дає вам швидкий старт із первинними інсталяціями та налаштуваннями, виконаними за вас
- Дозволяє швидко збільшувати масштаб і швидше навчати моделі
- Надає популярний інтерфейс, подібний до Jupyter Notebook, для виконання всіх відповідних операцій на одній платформі
- Надає функцію автопілота для автоматичного навчання ваших моделей
- Величезне сховище високоякісних попередньо підготовлених даних для швидшого навчання ваших моделей
- Просте співробітництво з колегами-фахівцями з обробки даних шляхом спільного використання веб-платформи
Вивчення Sagemaker легко.
Azure ML Studio
Azure ML Studio це, ймовірно, найбільш затребувана платформа сьогодні в області машинного навчання. Для початку він пропонує великий набір готових прикладів і кодів запуску. Ці приклади кодування допомагають розробнику швидко звестися з ніг.
Він надає розробнику інтерфейс, який підтримується серверною частиною, призначеною для машинного навчання. Сервер попередньо встановлено з більшістю необхідних бібліотек для машинного навчання.
Основні переваги використання ML Studio як платформи:
- Поставляється з вбудованою підтримкою Jupyter Notebook
- Надає платформу для легкого створення, масштабування та розгортання прогнозної моделі
- Численні бібліотеки прогнозного аналізу, підключені для використання з кодом
- Засоби для чудового проведення, аналізу та моніторингу експериментів
- Має велику бібліотеку готових моделей, які допомагають пришвидшити розробку
- Надає графічний дизайнер потоку для створення конвеєра завдань ML для навчання моделі
Ви можете спробувати Azure ML безкоштовно.
Студія IBM Watson
Студія IBM Watson є чудовою платформою для спільного розвитку.
Провідні функції IBM Watson Studio включають:
- Auto AI – автоматизує такі завдання, як підготовка даних, фільтрація та очищення
- Чудовий візуальний інтерфейс для моделювання
- Підтримує засоби глибокого навчання
- Чудовий дизайнер робочих процесів для глибокого автоматизованого навчання
Глибоке пізнання
Глибоке пізнання це платформа, призначена для автоматизації процесу глибокого навчання майже без програмування!
Він надає графічний конструктор робочого процесу для передачі даних, визначення потоку та постійного навчання вашої моделі для покращення її передбачуваності. Оскільки платформи зосереджені на глибокому навчанні, вони попередньо налаштовані на виконання бажаних завдань і мають потрібні інструменти, щоб швидко перевести вашу модель від навчання до виробництва.
Деякі з переваг, які він пропонує.
- Інструменти візуального дизайну допомагають отримати кращу ясність ваших робочих процесів
- Засіб AutoML допомагає автоматично навчати моделі з мінімальними зусиллями
- Готовий розгорнути сервер для вашої навченої моделі ШІ
Dataiku
Dataiku це корпоративна платформа, яка пропонує всі інструменти, які дозволяють бізнес-аналітикам, дослідникам даних, аналітикам даних і розробникам ШІ працювати разом. Платформа надає продуману платформу, яка дозволяє виконувати завдання через визначений конвеєр і дозволяє кожному користувачеві виконувати відповідну роботу.
Організації віддають перевагу Dataiku з таких причин:
- Платформа підтримує більшість мов програмування, популярних для науки про дані
- Надає вбудовані засоби візуалізації даних для легкого побудови даних
- Надає такі популярні бібліотеки машинного навчання, як Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobotяк випливає з назви, це платформа, яка зосереджена на доставці великомасштабних даних для автоматизованого налаштування моделі.
Це платформа преміум-класу з понад сотнею бібліотек з відкритим кодом, попередньо налаштованих для використання. Він має алгоритм моделювання даних, що самонавчається та аналізує. Він може отримати ваші дані, зв’язати їх на основі бажаних прогнозів і побудувати модель, готову передбачити для вас. Це стало можливим без будь-якого кодування з вашого боку.
DataRobot полюбився дослідникам обробки даних за деякі з наведених нижче фактів:
- Інтелектуальний механізм прийому даних, який може вивчати та створювати моделі
- Допомагає порівняти та візуалізувати результат кожної моделі
- Після порівняння ви можете легко розгорнути свою модель прямо з самої платформи
C3 – AI Suite
C3 – AI Suite це, мабуть, найповніший набір інструментів ШІ, доступних для підприємства. У цьому пакеті закодовано більшість необхідних алгоритмів. Це дозволяє корпоративним розробникам отримати швидкий старт для своїх програм і швидко створювати їх навколо.
Зображення вгорі показує, наскільки просторий набір. Нижче наведено деякі з переваг.
- Один пакет для кожного корпоративного розробника та дослідника даних
- Забезпечує повну гнучкість вибору структури даних, зберігання та обчислень
- Поставляється з набором інструментів візуалізації для візуалізації даних, а також робочих процесів
- Легко підключається до популярних хмарних середовищ для зберігання даних
- Може виконувати завдання пакетної обробки з коробки
- Єдине затвердження програмного забезпечення – скорочує час запуску корпоративних проектів
Висновок
Машинне навчання та ШІ охоплюють світ своїми вражаючими результатами. Технології залишаються й розвиваються з часом. Продукти, які використовують ці технології, вимагають ресурсів і потребують достатньої потужності для їх розробки та розгортання. Завдяки платформі як службі вищевказані платформи та набори інструментів полегшують життя науковцям із обробки даних, розробникам машинного навчання та штучному інтелекту.
Ці платформи не тільки допомагають вам позбутися внутрішнього обладнання, але й допомагають заощадити значні інвестиції на початку проектів. Більшість із цих платформ виставляє рахунок за використання або через регулярні проміжки часу, тому вони не вимагають серйозних зобов’язань. Це полегшує перехід між платформами та продовжує розробку без будь-яких серйозних збоїв.
Вам сподобалось читати статтю? Як щодо того, щоб поділитися зі світом?