7 Platforma jako usługa (PaaS) dla programistów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Czy nadal korzystasz z niewygodnych, stacjonarnych urządzeń do uruchamiania swoich modeli uczenia maszynowego?

Czy ograniczenia budżetowe związane z infrastrukturą hamują Twój postęp? Jeśli tak, to najwyższy czas, aby przenieść się do chmury. W tym artykule przedstawiamy wybór platform dostępnych jako usługa, dedykowanych dla programistów zajmujących się uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Platformy te oferują interfejs dostępny przez przeglądarkę, umożliwiając elastyczne skalowanie zasobów obliczeniowych w zależności od potrzeb.

Prezentowane poniżej platformy bazują na infrastrukturze chmurowej, która cechuje się wysoką odpornością i adaptacyjnością.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker to platforma stworzona specjalnie dla potrzeb uczenia maszynowego.

Umożliwia ona naukowcom danych oraz specjalistom ds. sztucznej inteligencji szybkie rozpoczęcie pracy nad tworzeniem modeli, wykorzystanie gotowych rozwiązań społecznościowych, a także programowanie bezpośrednio w środowisku platformy. Amazon SageMaker oferuje skalowalną platformę obliczeniową w chmurze, która przyspiesza proces tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Główne atuty korzystania z Amazon SageMaker to:

• Łatwy dostęp do gotowych algorytmów
• Szybkie uruchomienie dzięki wstępnej konfiguracji
• Możliwość szybkiego skalowania i przyspieszenia procesu trenowania modeli
• Dostęp do popularnego środowiska Jupyter Notebook do wykonywania wszystkich kluczowych zadań w jednym miejscu
• Funkcja autopilota do automatycznego trenowania modeli
• Obszerne repozytorium wysokiej jakości, wstępnie przygotowanych danych, które przyspieszają trenowanie modeli
• Prosta współpraca z innymi analitykami danych dzięki platformie internetowej

Edukacja na temat Sagemaker jest na wyciągnięcie ręki.

Azure ML Studio

Azure ML Studio to prawdopodobnie jedna z najczęściej wybieranych platform w dziedzinie uczenia maszynowego. Oferuje bogaty zbiór gotowych przykładów oraz kodów startowych, które pozwalają programistom szybko rozpocząć pracę.

Platforma zapewnia interfejs z dedykowanym backendem, zoptymalizowanym pod kątem uczenia maszynowego. Backend zawiera preinstalowane biblioteki, niezbędne w pracy nad modelami.

Do najważniejszych zalet korzystania z ML Studio należą:

• Wbudowana obsługa Jupyter Notebook
• Platforma do prostego tworzenia, skalowania i wdrażania modeli predykcyjnych
• Duży wybór bibliotek do analizy predykcyjnej, gotowych do użycia w kodzie
• Możliwość skutecznego prowadzenia, analizowania i monitorowania eksperymentów
• Obszerna biblioteka gotowych modeli, przyspieszająca proces rozwoju
• Graficzny projektant przepływu do tworzenia potoków zadań ML na potrzeby trenowania modeli

Usługę Azure ML możesz wypróbować bezpłatnie.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio to platforma idealna do pracy zespołowej.

Kluczowe funkcje IBM Watson Studio to:

• Auto AI – automatyzacja zadań, takich jak przygotowanie, filtrowanie i czyszczenie danych
• Intuicyjny interfejs wizualny do modelowania
• Wsparcie dla głębokiego uczenia
• Zaawansowany projektant przepływu pracy do głębokiego, automatycznego uczenia

Deep Cognition

Deep Cognition to platforma, która automatyzuje proces głębokiego uczenia, minimalizując potrzebę pisania kodu!

Oferuje graficzny projektant przepływu pracy, który umożliwia załadowanie danych, zdefiniowanie ich przepływu i ciągłe trenowanie modelu w celu zwiększenia jego dokładności. Platformy skoncentrowane na uczeniu głębokim są wstępnie skonfigurowane do realizacji określonych zadań i wyposażone w narzędzia do szybkiego przeniesienia modelu z fazy szkolenia do produkcyjnej.

Do zalet Deep Cognition należą:

• Narzędzia do projektowania wizualnego, które zapewniają lepszą przejrzystość przepływów pracy
• Funkcja AutoML, która pomaga w automatycznym uczeniu modeli przy minimalnym wysiłku
• Gotowe do wdrożenia serwery dla wytrenowanych modeli AI

Dataiku

Dataiku to platforma przeznaczona dla przedsiębiorstw, która oferuje szereg narzędzi wspierających współpracę analityków biznesowych, analityków danych, specjalistów ds. danych i programistów AI. Zapewnia rozbudowane środowisko, które umożliwia wykonywanie zadań w oparciu o zdefiniowany potok i pozwala każdemu użytkownikowi na realizację odpowiednich działań.

Dataiku jest bardzo popularne w organizacjach ze względu na:

• Obsługę większości języków programowania popularnych w data science
• Wbudowane narzędzia do wizualizacji danych, ułatwiające ich analizę graficzną
• Dostęp do popularnych bibliotek uczenia maszynowego, takich jak Scikit-learn, MLLib, XgBoost

DataRobot

DataRobot, zgodnie z nazwą, jest platformą, która skupia się na dostarczaniu danych na dużą skalę, aby zautomatyzować dostrajanie modeli.

Jest to platforma premium, która udostępnia ponad sto prekonfigurowanych bibliotek open source. Posiada samouczący się algorytm do analizy i modelowania danych. Potrafi analizować dane, łączyć je w oparciu o pożądane prognozy i budować gotowy model, bez konieczności pisania kodu.

DataRobot zyskał uznanie wśród naukowców zajmujących się danymi dzięki następującym cechom:

• Inteligentny silnik do analizy danych, który potrafi uczyć się i budować modele
• Możliwość porównywania i wizualizacji wyników każdego modelu
• Łatwość wdrażania modeli bezpośrednio z poziomu platformy

C3 AI Suite

C3 AI Suite to prawdopodobnie najbardziej kompleksowy pakiet narzędzi AI dostępny dla przedsiębiorstw. Zawiera on zakodowaną większość niezbędnych algorytmów, co pozwala programistom korporacyjnym na szybkie rozpoczęcie pracy nad aplikacjami.

Powyższy obrazek ilustruje rozległość pakietu. Do jego zalet należą:

• Jeden pakiet dla każdego programisty korporacyjnego i naukowca danych
• Pełna elastyczność w wyborze struktury danych, magazynowania i obliczeń
• Zestaw narzędzi do wizualizacji danych i przepływów pracy
• Łatwe łączenie z popularnymi chmurami w celu przechowywania danych
• Możliwość obsługi zadań przetwarzania wsadowego od razu po zainstalowaniu
• Pojedyncze oprogramowanie, które skraca czas realizacji projektów korporacyjnych

Podsumowanie

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja zmieniają świat swoimi imponującymi rezultatami. Technologie te są z nami na stałe i będą się dalej rozwijać. Produkty wykorzystujące te technologie są bardzo wymagające pod względem zasobów i potrzebują dużej mocy obliczeniowej do rozwoju i wdrażania. Dzięki platformom jako usługa, przedstawione wyżej narzędzia i zestawy ułatwiają pracę analitykom danych, programistom uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji.

Platformy te nie tylko eliminują potrzebę posiadania własnego sprzętu, ale także pozwalają zaoszczędzić duże kwoty na początku projektów. Większość z nich rozliczana jest na podstawie użycia lub w regularnych odstępach czasu, nie wymagają one długoterminowych zobowiązań. Ułatwia to przechodzenie między platformami i utrzymanie ciągłości rozwoju bez większych problemów.

Czy podobał Ci się ten artykuł? Zachęcamy do podzielenia się nim ze światem!