Skybasert maskinlæring: 7 plattformer for AI-utviklere

Benytter du fortsatt tungvint, fysisk maskinvare for å kjøre dine modeller?

Sliter du med infrastrukturkostnadene under utviklingsprosessen? Da er det på tide å ta steget over til skyen. I denne artikkelen presenterer vi en oversikt over plattformer som er tilgjengelige som en tjeneste for de som jobber med maskinlæring og AI-utvikling. Disse plattformene tilbyr et nettbasert grensesnitt, med fleksibiliteten til å skalere datakraft opp eller ned etter behov.

De følgende plattformene benytter seg av skyinfrastruktur, som er kjent for å være både robust og fleksibel.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker er en plattform dedikert til feltet maskinlæring.

Plattformen gir dataforskere og AI-utviklere en rask start for å konstruere modeller, utnytte modeller fra fellesskapet, og kode direkte på plattformen. Amazon Sagemaker gir en skalerbar skybasert plattform for rask utvikling, trening og distribusjon av maskinlæringsmodeller. Nedenfor er noen av de viktigste fordelene ved å bruke Amazon Sagemaker:

• Enkel tilgang til ferdigbygde algoritmer.
• En rask start med grunnleggende installasjoner og oppsett.
• Mulighet for rask oppskalering og akselerert modelltrening.
• Et intuitivt Jupyter Notebook-lignende grensesnitt for å utføre alle nødvendige operasjoner på én plattform.
• En automatisk pilotfunksjon for automatisert trening av modeller.
• Et omfattende lager av forhåndstrente data av høy kvalitet for raskere modelltrening.
• Problemfritt samarbeid med andre dataforskere gjennom deling av nettbasert plattform.

Å lære Sagemaker er enkelt.

Azure ML Studio

Azure ML Studio er i dag en av de mest populære plattformene innen maskinlæring. Den tilbyr en stor pakke med ferdiglagde eksempler og startkoder for å komme raskt i gang. Disse kodeeksemplene hjelper utviklere med å raskt komme i gang med arbeidet.

Den tilbyr et utviklergrensesnitt som drives av en backend spesielt for maskinlæring. Backenden er forhåndsinstallert med de fleste nødvendige bibliotekene for maskinlæring.

De viktigste fordelene ved å bruke ML Studio som plattform:

• Integrert støtte for Jupyter Notebook.
• En plattform for enkel konstruksjon, skalering og distribusjon av prediktive modeller.
• Flere biblioteker for prediktiv analyse integrert og klare til bruk med kode.
• En utmerket fasilitet for å kjøre, analysere og overvåke eksperimenter.
• Et omfattende bibliotek med forhåndsbygde modeller som er nyttige for raskere utvikling.
• En grafisk flytdesigner for å lage ML-arbeidsflyt for modelltrening.

Du kan teste Azure ML kostnadsfritt.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio er en fremragende plattform for samarbeidsutvikling.

De fremtredende funksjonene til IBM Watson Studio inkluderer:

• Auto AI – automatiserer oppgaver som dataklargjøring, filtrering og rensing.
• Et overlegent visuelt grensesnitt for modellering.
• Støtte for dyp læring.
• En utmerket arbeidsflytdesigner for dyp automatisert læring.

Deep Cognition

Deep Cognition er en plattform dedikert til å automatisere din dype læringsprosess nesten uten behov for koding!

Den tilbyr en grafisk arbeidsflytdesigner for å mate inn data, definere flyten og kontinuerlig trene modellen din for å forbedre forutsigbarheten. Siden de fokuserer på dyp læring, er plattformene forhåndskonfigurert for å utføre de ønskede oppgavene og har de nødvendige verktøyene for å ta modellen fra trening til produksjon raskt.

Noen av fordelene den gir:

• Visuelle designverktøy for bedre klarhet i arbeidsflytene.
• AutoML-funksjonen bidrar til automatisk modelltrening med minimal innsats.
• Klar server for distribusjon av din trente AI-modell.

Dataiku

Dataiku er en bedriftsklar plattform som tilbyr alle verktøy som muliggjør samarbeid mellom forretningsanalytikere, dataforskere, dataanalytikere og AI-utviklere. Plattformen leverer en gjennomtenkt plattform som muliggjør oppgaver gjennom en definert prosess, slik at hver bruker kan utføre sine respektive jobber.

Dataiku er høyt verdsatt av organisasjoner på grunn av følgende:

• Plattformen støtter de fleste programmeringsspråkene som er populære innen datavitenskap.
• Integrerte datavisualiseringsverktøy for enkel plotting av data.
• Tilgang til populære maskinlæringsbiblioteker som Scikit-learn, MLLib, XgBoost.

DataRobot

DataRobot, som navnet antyder, er en plattform som fokuserer på å levere data i stor skala for å automatisere modelljustering.

Det er en førsteklasses plattform med over hundre åpen kildekode-biblioteker forhåndskonfigurert for bruk. Den har en selvlærende og analyserende datamodelleringsalgoritme. Den kan innta dataene dine, relatere basert på ønskede prediksjoner, og konstruere en modell som er klar til å forutsi for deg. Dette er mulig uten behov for koding fra brukerens side.

DataRobot er populært blant dataforskere av følgende grunner:

• Smart datainntaksmotor som kan lære og bygge modeller.
• Hjelper deg med å sammenligne og visualisere resultatene av hver modell.
• Etter sammenligning kan du enkelt distribuere modellen din direkte fra selve plattformen.

C3 – AI Suite

C3 – AI Suite er sannsynligvis den mest omfattende pakken med AI-verktøy som er tilgjengelig for en bedrift. Denne suiten er bygget med de fleste nødvendige algoritmer ferdig kodet. Dette gir bedriftsutviklere en rask start for sine applikasjoner og mulighet til å raskt bygge videre på den.

Bildet ovenfor illustrerer omfanget av denne suiten. Noen av fordelene er listet nedenfor.

• Én suite – for hver bedriftsutvikler og dataforsker.
• Full fleksibilitet i valg av datastruktur, lagring og beregning.
• En pakke med visualiseringsverktøy for å visualisere både data og arbeidsflyt.
• Enkel tilkobling til populære skymiljøer for datalagring.
• Kan håndtere batchbehandlingsjobber out-of-the-box.
• Enkel programvaregodkjenning – reduserer oppstartstiden for bedriftsprosjekter.

Konklusjon

Maskinlæring og AI har en stadig større innflytelse i verden med sine virkningsfulle resultater. Teknologien er kommet for å bli og vil utvikle seg over tid. Produktene som benytter disse teknologiene er ressurskrevende og trenger betydelig kraft for å utvikles og distribueres. Med en plattform som en tjeneste, gjør de ovennevnte plattformene og verktøypakkene livet enklere for dataforskere, maskinlæringsutviklere og AI-utviklere.

Disse plattformene hjelper ikke bare med å bli kvitt intern maskinvare, men også spare store investeringer i oppstartsfasen av prosjekter. De fleste av disse plattformene faktureres etter bruk eller med jevne mellomrom, og krever ingen store forpliktelser. Dette gjør det lettere å veksle mellom plattformer og holde utviklingen i gang uten store vanskeligheter.

Syntes du artikkelen var nyttig? Hva med å dele den med andre?