Ви все ще покладаєтеся на громіздке стаціонарне обладнання для запуску своїх моделей машинного навчання?
Чи витрати на інфраструктуру гальмують ваш прогрес? Можливо, настав час перейти на хмарні рішення. У цій статті ми зібрали перелік платформ, доступних як сервіс для фахівців з машинного навчання та розробників штучного інтелекту. Ці платформи надають веб-інтерфейс із можливістю масштабування обчислювальних ресурсів залежно від потреб.
Представлені нижче платформи використовують стійку та гнучку хмарну інфраструктуру.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker – це спеціалізована платформа для машинного навчання.
Вона забезпечує науковцям та розробникам ШІ швидкий старт для створення власних моделей, використання готових моделей та кодування безпосередньо на платформі. Amazon SageMaker пропонує масштабовану хмарну обчислювальну платформу для швидкої розробки, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Ось основні переваги використання Amazon SageMaker:
- Готові до використання алгоритми
- Швидкий початок роботи з попередньо встановленими інсталяціями та налаштуваннями
- Можливість швидкого масштабування та прискорення навчання моделей
- Зручний інтерфейс, подібний до Jupyter Notebook, для виконання всіх операцій на одній платформі
- Функція автопілота для автоматичного навчання моделей
- Величезне сховище високоякісних попередньо оброблених даних для швидкого навчання
- Зручна спільна робота з колегами через веб-платформу
Навчитися працювати з SageMaker досить просто.
Azure ML Studio
Azure ML Studio є однією з найпопулярніших платформ у сфері машинного навчання. Вона пропонує великий набір готових прикладів та коду для швидкого старту. Ці приклади допомагають розробникам швидко розпочати роботу.
Платформа надає розробнику інтерфейс, що підтримується сервером, спеціально розробленим для машинного навчання. Сервер вже має більшість необхідних бібліотек для машинного навчання.
Основні переваги використання ML Studio:
- Вбудована підтримка Jupyter Notebook
- Платформа для легкого створення, масштабування та розгортання моделей прогнозування
- Велика кількість бібліотек для аналізу, які можна використовувати у коді
- Інструменти для аналізу та моніторингу експериментів
- Велика бібліотека готових моделей, що прискорюють розробку
- Графічний дизайнер потоків для створення конвеєра завдань ML
Ви можете безкоштовно спробувати Azure ML.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio – це чудова платформа для спільної розробки.
Основні функції IBM Watson Studio:
- Auto AI – автоматизація задач, таких як підготовка, фільтрація та очищення даних
- Зручний візуальний інтерфейс для моделювання
- Підтримка глибокого навчання
- Дизайнер робочих процесів для автоматизованого глибокого навчання
Deep Cognition
Deep Cognition – це платформа, розроблена для автоматизації процесу глибокого навчання, майже без необхідності програмування!
Вона надає графічний дизайнер робочих процесів для передачі даних, визначення потоку та постійного навчання моделі для покращення її передбачуваності. Платформа спеціалізується на глибокому навчанні, тому вона вже має необхідні інструменти для швидкого переходу від навчання до виробництва.
Переваги Deep Cognition:
- Інструменти візуального дизайну для кращого розуміння робочих процесів
- Інструмент AutoML для автоматичного навчання моделей з мінімальними зусиллями
- Готовий до розгортання сервер для навченої моделі ШІ
Dataiku
Dataiku – це корпоративна платформа, яка надає інструменти для спільної роботи бізнес-аналітиків, дослідників даних, аналітиків та розробників ШІ. Платформа пропонує визначений конвеєр задач, де кожен користувач виконує свою роль.
Чому організації обирають Dataiku:
- Платформа підтримує більшість популярних мов програмування для науки про дані
- Вбудовані інструменти для візуалізації даних
- Наявність бібліотек машинного навчання, таких як Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobot, як випливає з назви, це платформа для автоматизованого налаштування моделей на великих обсягах даних.
Це преміум-платформа з понад сотнею бібліотек з відкритим кодом, готових до використання. Вона має алгоритм моделювання, що самонавчається. Він може аналізувати ваші дані, створювати зв’язки на основі необхідних прогнозів та будувати готову модель без необхідності кодування з вашого боку.
Чому DataRobot популярний серед дослідників даних:
- Інтелектуальний механізм обробки даних, що може вивчати та створювати моделі
- Можливість порівняння та візуалізації результатів кожної моделі
- Легке розгортання моделі прямо з платформи
C3 – AI Suite
C3 – AI Suite – це, ймовірно, найповніший набір інструментів ШІ для підприємств. Він включає більшість необхідних алгоритмів, що дозволяє розробникам швидко створювати свої додатки.
Зображення вище показує масштабність набору інструментів. Ось деякі з переваг:
- Один пакет для кожного корпоративного розробника та дослідника даних
- Гнучкість вибору структури даних, зберігання та обчислень
- Набір інструментів для візуалізації даних та робочих процесів
- Легке підключення до популярних хмарних середовищ
- Можливість пакетної обробки даних
- Єдине затвердження програмного забезпечення, що скорочує час запуску корпоративних проектів
Висновок
Машинне навчання та ШІ вражають своїми можливостями. Технології постійно розвиваються. Продукти, що їх використовують, потребують потужних ресурсів для розробки та розгортання. Завдяки платформам як сервісу, ці інструменти спрощують роботу науковців з обробки даних, розробників машинного навчання та ШІ.
Ці платформи допомагають позбутися залежності від внутрішнього обладнання та заощадити інвестиції на початку проектів. Більшість з них використовують модель оплати за використання, що не вимагає великих фінансових зобов’язань. Це дозволяє легко переходити між платформами та продовжувати розробку без серйозних затримок.
Чи сподобалась вам стаття? Поділіться нею зі світом!