7 nền tảng như một dịch vụ dành cho các nhà phát triển máy học và AI

Tuy nhiên, sử dụng phần cứng bất động cồng kềnh để chạy mô hình của bạn?


Là chi phí cơ sở hạ tầng của bạn cho bạn một thời gian khó khăn trong sự phát triển của bạn? – Đã đến lúc chuyển sang đám mây. Trong bài viết này, chúng tôi đưa ra một danh sách các nền tảng có sẵn như là một dịch vụ dành cho các nhà phát triển Máy học và AI. Các nền tảng cung cấp giao diện dựa trên web với khả năng mở rộng và thu nhỏ tính toán của bạn khi cần thiết.

Các nền tảng sau được cung cấp với cơ sở hạ tầng đám mây, được coi là linh hoạt và nhanh nhẹn.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker là một nền tảng dành riêng cho lĩnh vực máy học.

Nền tảng cung cấp một bước khởi đầu cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển AI để xây dựng các mô hình của họ, sử dụng các mô hình từ cộng đồng và mã hóa ngay trên nền tảng. Amazon Sagemaker cung cấp cho bạn một nền tảng điện toán đám mây có thể mở rộng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy một cách nhanh chóng. Những lợi ích chính của việc sử dụng Amazon Sagemaker là:

  • Các thuật toán dựng sẵn có sẵn để sử dụng
  • Cung cấp cho bạn một bước khởi đầu với các cài đặt chính và thiết lập đã làm cho bạn
  • Cho phép bạn tăng quy mô nhanh chóng và đào tạo mô hình nhanh hơn
  • Cung cấp giao diện Jupyter Notebook phổ biến để thực hiện tất cả các hoạt động có liên quan trên một nền tảng duy nhất
  • Cung cấp chức năng tự động điều khiển để tự động đào tạo mô hình của bạn
  • Kho dữ liệu khổng lồ về dữ liệu được đào tạo trước chất lượng cao để đào tạo các mô hình của bạn nhanh hơn
  • Hợp tác đơn giản với các nhà khoa học dữ liệu bằng cách chia sẻ nền tảng web

Học Sagemaker dễ.

Phòng thu Azure ML

Studio máy học Azure

Phòng thu Azure ML có lẽ là nền tảng được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay trong lĩnh vực máy học. Nó cung cấp một bộ lớn các ví dụ dựng sẵn và mã khởi động, để bắt đầu. Những ví dụ mã hóa này giúp nhà phát triển nhanh chóng thoát khỏi bàn chân.

Nó cung cấp cho nhà phát triển một giao diện được cung cấp một phụ trợ dành riêng cho học máy. Phần cuối được cài đặt sẵn với phần lớn các thư viện cần thiết cho máy học.

Những lợi ích chính của việc sử dụng ML Studio làm nền tảng là:

  • Đi kèm với hỗ trợ Jupyter Notebook sẵn có
  • Cung cấp một nền tảng để xây dựng, mở rộng và triển khai một mô hình dự đoán một cách dễ dàng
  • Nhiều thư viện phân tích dự đoán được cắm để sử dụng với mã
  • Cơ sở để chạy, phân tích và giám sát các thí nghiệm một cách xuất sắc
  • Có một thư viện lớn các mô hình dựng sẵn hữu ích để phát triển nhanh hơn
  • Cung cấp một trình thiết kế luồng đồ họa để tạo ra một chuỗi công việc ML để đào tạo mô hình

Bạn có thể dùng thử Azure ML miễn phí.

Studio IBM Watson

Studio IBM Watson là một nền tảng tuyệt vời để phát triển hợp tác.

Các tính năng hàng đầu của IBM Watson Studio bao gồm:

  • Tự động AI – tự động hóa các tác vụ như chuẩn bị dữ liệu, lọc và dọn dẹp
  • Giao diện trực quan tuyệt vời cho mô hình
  • Hỗ trợ cơ sở học tập sâu
  • Một nhà thiết kế quy trình công việc tuyệt vời cho việc học tự động sâu

Nhận thức sâu sắc

Nhận thức sâu sắc

Nhận thức sâu sắc là một nền tảng dành riêng để tự động hóa quá trình học sâu của bạn mà hầu như không có mã hóa!

Nó cung cấp một trình thiết kế quy trình đồ họa để cung cấp dữ liệu, xác định luồng và liên tục huấn luyện mô hình của bạn để cải thiện khả năng dự đoán của nó. Tập trung vào học tập sâu, các nền tảng được cấu hình sẵn để thực hiện các công việc mong muốn và có các công cụ phù hợp để đưa mô hình của bạn từ đào tạo đến sản xuất nhanh chóng.

Một số lợi ích mà nó mang lại.

  • Các công cụ thiết kế trực quan giúp bạn hiểu rõ hơn về quy trình công việc của mình
  • Cơ sở AutoML giúp tự động đào tạo các mô hình với những nỗ lực tối thiểu
  • Sẵn sàng triển khai một máy chủ cho mô hình AI được đào tạo của bạn

Dataiku

Dataiku là một nền tảng sẵn sàng cho doanh nghiệp cung cấp tất cả các công cụ cho phép các nhà phân tích kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển AI làm việc cùng nhau. Nền tảng cung cấp một nền tảng phức tạp để cho phép các tác vụ thông qua một đường ống xác định và cho phép mỗi người dùng thực hiện các công việc tương ứng.

Dataiku rất được các tổ chức ưa thích vì những lý do sau:

  • Nền tảng hỗ trợ phần lớn các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu
  • Cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu sẵn có để dễ dàng vẽ dữ liệu
  • Cung cấp các thư viện máy học phổ biến như Scikit-learn, MLLib, XgBoost

DataRobot

DataRobot, như tên cho thấy, là một nền tảng tập trung vào việc cung cấp dữ liệu quy mô lớn để tự động điều chỉnh mô hình.

Nó là một nền tảng cao cấp với hơn một trăm thư viện nguồn mở được cấu hình sẵn để sử dụng. Nó có một thuật toán tự học và phân tích mô hình dữ liệu. Nó có thể nhập dữ liệu của bạn, liên quan dựa trên dự đoán mong muốn và xây dựng mô hình sẵn sàng dự đoán cho bạn. Điều này được thực hiện với hoàn toàn không có mã hóa ở cuối của bạn.

DataRobot được các nhà khoa học dữ liệu yêu thích vì một số sự thật dưới đây:

  • Công cụ nhập dữ liệu thông minh có thể học và xây dựng các mô hình
  • Giúp bạn so sánh và hình dung kết quả của từng mô hình
  • So sánh bài đăng, bạn có thể dễ dàng triển khai bạn, mô hình, ngay từ chính nền tảng

Bộ 3 – AI

Bộ 3 – AI có lẽ là bộ công cụ AI đầy đủ nhất dành cho doanh nghiệp. Bộ phần mềm này được xây dựng với phần lớn các thuật toán cần thiết được mã hóa. Điều này cho phép các nhà phát triển doanh nghiệp bắt đầu khởi động cho các ứng dụng của họ và xây dựng nhanh chóng xung quanh nó.

Hình ảnh trên mô tả mức độ rộng lớn của bộ phần mềm. Một số lợi ích như dưới đây.

  • Một bộ – cho mọi nhà phát triển doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu
  • Cung cấp đầy đủ tính linh hoạt cho việc lựa chọn cấu trúc dữ liệu, lưu trữ và tính toán
  • Đi kèm với một bộ công cụ trực quan để trực quan hóa dữ liệu cũng như quy trình công việc
  • Dễ dàng kết nối với các môi trường đám mây phổ biến để lưu trữ dữ liệu
  • Có thể xử lý các công việc xử lý hàng loạt ra khỏi hộp
  • Phê duyệt phần mềm – Giảm thời gian khởi động cho các dự án doanh nghiệp

Phần kết luận

Machine Learning và AI đang bao phủ thế giới với những kết quả có sức ảnh hưởng. Các công nghệ đang ở đây để tồn tại và phát triển theo thời gian. Các sản phẩm sử dụng các công nghệ này đang đói tài nguyên và cần đủ năng lượng để phát triển cũng như triển khai chúng. Với nền tảng là một dịch vụ, các nền tảng và bộ công cụ trên giúp cuộc sống dễ dàng hơn cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển máy học và nhà phát triển AI.

Những nền tảng này không chỉ giúp bạn thoát khỏi phần cứng nội bộ mà còn giúp bạn tiết kiệm các khoản đầu tư lớn khi bắt đầu các dự án. Hầu hết các nền tảng này được lập hóa đơn theo sử dụng hoặc theo định kỳ, chúng không yêu cầu bất kỳ cam kết chính nào. Điều này giúp việc chuyển đổi giữa các nền tảng dễ dàng hơn và duy trì sự phát triển mà không có bất kỳ trục trặc lớn nào.

THẺ

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map