Aún así, ¿utiliza el voluminoso hardware inamovible para ejecutar sus modelos?
¿Sus costos de infraestructura le están causando dificultades en su desarrollo? – Es hora de cambiar a la nube. En este artículo, establecemos una lista de plataformas disponibles como servicio para el aprendizaje automático y los desarrolladores de IA. Las plataformas proporcionan una interfaz basada en web con la capacidad de escalar y reducir su computación según sea necesario.
Las siguientes plataformas funcionan con infraestructura en la nube, que se considera resistente y ágil.
Tabla de contenido
fabricante de salvia del Amazonas
fabricante de salvia del Amazonas es una plataforma dedicada al dominio del aprendizaje automático.
La plataforma proporciona un buen comienzo para que los científicos de datos y los desarrolladores de IA construyan sus modelos, utilicen los modelos de la comunidad y codifiquen directamente en la plataforma. Amazon Sagemaker le proporciona una plataforma informática en la nube escalable para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente. Los principales beneficios de usar Amazon Sagemaker son:
- Algoritmos preconstruidos fácilmente disponibles para su uso
- Le da un buen comienzo con las instalaciones principales y la configuración que hizo por usted
- Le permite escalar rápidamente y entrenar modelos más rápido
- Proporciona una interfaz similar a Jupyter Notebook para realizar todas las operaciones relevantes en una sola plataforma
- Proporciona una funcionalidad de piloto automático para entrenar automáticamente sus modelos
- Un repositorio masivo de datos preentrenados de alta calidad para entrenar sus modelos más rápido
- Colaboración directa con otros científicos de datos al compartir la plataforma web
Aprendiendo Sagemaker es fácil.
Estudio de aprendizaje automático de Azure
Estudio de aprendizaje automático de Azure es probablemente la plataforma más buscada hoy en día en el dominio del aprendizaje automático. Para empezar, ofrece un gran conjunto de ejemplos prediseñados y códigos de inicio. Estos ejemplos de codificación ayudan al desarrollador a levantarse rápidamente.
Proporciona a un desarrollador una interfaz que funciona con un backend dedicado al aprendizaje automático. El backend está preinstalado con la mayoría de las bibliotecas necesarias para el aprendizaje automático.
Los principales beneficios de usar ML Studio como plataforma son:
- Viene con soporte incorporado para Jupyter Notebook
- Proporciona una plataforma para construir, escalar e implementar un modelo predictivo fácilmente
- Numerosas bibliotecas de análisis predictivo conectadas para usar con el código
- Facilidad para ejecutar, analizar y monitorear experimentos de manera excelente
- Tiene una amplia biblioteca de modelos preconstruidos útiles para un desarrollo más rápido
- Proporciona un diseñador de flujo gráfico para crear una canalización de trabajos de ML para el entrenamiento de modelos.
Puede probar Azure ML de forma gratuita.
Estudio IBM Watson
Estudio IBM Watson es una excelente plataforma para el desarrollo colaborativo.
Las características principales de IBM Watson Studio incluyen:
- IA automática: automatiza tareas como la preparación, el filtrado y la limpieza de datos
- Excelente interfaz visual para el modelado.
- Apoya la instalación para el aprendizaje profundo
- Un excelente diseñador de flujo de trabajo para el aprendizaje automatizado profundo
Cognición profunda
Cognición profunda es una plataforma dedicada a automatizar su proceso de aprendizaje profundo ¡casi sin codificación!
Proporciona un diseñador de flujo de trabajo gráfico para alimentar datos, definir el flujo y entrenar continuamente su modelo para mejorar su previsibilidad. Al estar enfocadas en el aprendizaje profundo, las plataformas están preconfiguradas para realizar los trabajos deseados y cuentan con las herramientas adecuadas para llevar su modelo de la capacitación a la producción rápidamente.
Algunos de los beneficios que ofrece.
- Las herramientas de diseño visual lo ayudan a obtener una mayor claridad en sus flujos de trabajo
- La función AutoML ayuda a entrenar modelos automáticamente con un esfuerzo mínimo
- Listo para implementar un servidor para su modelo de IA entrenado
Datos
Datos es una plataforma lista para empresas que ofrece todas las herramientas que permiten a los analistas de negocios, científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores de IA trabajar juntos. La plataforma proporciona una plataforma elaborada para permitir las tareas a través de una canalización definida y permitir que cada usuario realice sus respectivos trabajos.
Dataiku es muy preferido por las organizaciones por las siguientes razones:
- La plataforma es compatible con la mayoría de los lenguajes de programación populares para la ciencia de datos.
- Proporciona herramientas de visualización de datos incorporadas para trazar datos fácilmente
- Proporciona bibliotecas populares de aprendizaje automático como Scikit-learn, MLLib, XgBoost
robot de datos
robot de datoscomo sugiere el nombre, es una plataforma que se enfoca en entregar datos a gran escala para automatizar el ajuste del modelo.
Es una plataforma premium con más de cien bibliotecas de código abierto preconfiguradas para su uso. Tiene un algoritmo de modelado de datos de autoaprendizaje y análisis. Puede ingerir sus datos, relacionarlos en función de las predicciones deseadas y crear un modelo listo para predecir por usted. Esto es posible sin absolutamente ninguna codificación de su parte.
DataRobot es amado por los científicos de datos por algunos de los siguientes hechos:
- Motor de ingestión de datos inteligente que puede aprender y construir modelos
- Le ayuda a comparar y visualizar el resultado de cada modelo
- Después de la comparación, puede implementar fácilmente su modelo, directamente desde la plataforma misma
C3 – Paquete de IA
C3 – Paquete de IA es probablemente el conjunto de herramientas de IA más completo disponible para una empresa. Esta suite está construida con la mayoría de los algoritmos necesarios codificados. Esto permite a los desarrolladores empresariales obtener un buen comienzo para sus aplicaciones y desarrollarlas rápidamente.
La imagen de arriba muestra la extensión de la suite. Algunos de los beneficios son los siguientes.
- Una suite: para cada desarrollador empresarial y científico de datos
- Proporciona total flexibilidad para elegir la estructura de datos, el almacenamiento y la computación
- Viene con un conjunto de herramientas de visualización para visualizar datos y flujos de trabajo
- Se conecta fácilmente con entornos de nube populares para el almacenamiento de datos
- Puede manejar trabajos de procesamiento por lotes listos para usar
- Aprobación única de software: reduce el tiempo de puesta en marcha de los proyectos empresariales
Conclusión
El aprendizaje automático y la IA están cubriendo el mundo con sus resultados impactantes. Las tecnologías llegaron para quedarse y evolucionar con el tiempo. Los productos que utilizan estas tecnologías consumen muchos recursos y necesitan energía suficiente para desarrollarlos e implementarlos. Con una plataforma como servicio, las plataformas y conjuntos de herramientas anteriores facilitan la vida de los científicos de datos, los desarrolladores de aprendizaje automático y los desarrolladores de inteligencia artificial.
Estas plataformas no solo lo ayudan a deshacerse del hardware interno, sino que también lo ayudan a ahorrar grandes inversiones al comienzo de los proyectos. La mayoría de estas plataformas se facturan por uso oa intervalos regulares, por lo que no exigen compromisos importantes. Esto facilita la transición entre plataformas y mantiene el desarrollo sin contratiempos importantes.
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