Articles

Top 10 Machine Learning-as-a-service udbydere 2020

Machine learning Services

Billedkilde: Youtube.com

Machine learning as a service (Mlaas) er et sæt cloud-tjenester, som maskinlæringsudbydere tilbyder som en del af cloud computing-tjenester. Mlaas-udbydere tilbyder værktøjer, herunder ansigtsgenkendelse, datavisualisering, Applikationsprogrammeringsgrænseflade (API ‘ er), forudsigelig analyse, naturlig sprogbehandling og dyb læring. Hovedattraktionen for disse tjenester er, at brugerne som enhver anden skytjeneste kan komme i gang med et maskinlæringssystem uden behov for at installere programmer eller levere serverne. Infrastrukturelle bekymringer som model træning, data forbehandling, model evaluering, og i sidste ende, forudsigelser, kan afhjælpes ved hjælp af MLaaS.

Machine Learning (ML), globalt anerkendt som en vigtig drivkraft for digital transformation, vil være ansvarlig for kumulative investeringer på 58 milliarder dollars inden udgangen af 2021. Den globale ML-industri, der vokser med en CAGR på 42 procent, vil være næsten 9 milliarder dollars værd i den sidste del af 2022. Markedet for neurale netværk vil være over 23 milliarder dollars værd i 2024. (kilde)

Top Machine Learning-as-a-Service Providers

Microsoft Acure Machine Learning Studio

Microsoft acure gloats skalerbare machine learning services til alle størrelser. Microsofts machine learning studios er velegnet til alle kunstig intelligens og data scientist begyndere og eksperter. Vi understøtter en samling af rammer, programmeringssprog, databaser, operativsystemer og enheder. Det giver erfaring på tværs af enheder med support til alle større mobile platforme.

automatisk maskinlæring

automatisk maskinlæring. Machine Learning har et højt niveau af automatisering, der er nyttigt for begyndere. Uden at skulle oprette koden hjælper det virksomheder med at opbygge maskinlæringsmodeller. Det gør maskinlæring tilgængelig for udviklere uden at lære komplekse maskinlæringsalgoritmer og teknologi. Tjenesten er baseret på pay-as-you-go prismodel.

IBM Machine Learning

IBM kører på IBM ‘ s Bluemiks. Både dataforskere og-udviklere bruger VML til at være i stand til at træne og score. MLM er designet til at besvare spørgsmålene om operationalisering, implementering, og udlede forretningsværdier fra ML-modeller. Vi skitserer også visuelle modelleringsværktøjer, der hjælper brugerne med at få forståelse, træffe hurtigere beslutninger og hurtigt identificere mønstre.

Google Cloud Machine Learning Engine

Googles program-som-en-tjeneste er næsten uendelig. Googles cloud machine learning-motor er baseret på Tensorstrøm. Denne ML-motor er integreret med alle andre Google-tjenester som Google Cloud Storage, Google Cloud dataforløb, Google Bigforespørgsel, blandt andre. Googles cloud machine learning engine giver brugerne en erstatning for at oprette ML-modeller til data. Dataene kan være af enhver størrelse og type.

BigML

BigML er fleksibel og nem at bruge implementering. I BigML ‘ s brugergrænseflade er der mange funktioner integreret. BigML tillader import af data fra Microsoft, Google Drev, Google Storage osv. BigML har et omfattende galleri af gratis modeller og datasæt. Bortset fra dette har BigML også nyttige klyngealgoritmer og visualiseringer. Ved hjælp af anomali-detekteringsfunktionen kan den registrere mønsteranomalier, hvilket hjælper med at spare penge og tid.

Domino

Domino understøtter den nyeste dataanalyse arbejdsgang. Det understøtter sprog som R, Python, MATLAB, Julia, Perl, shell scripts osv. Datavidenskabsledere, dataforskere, it-ledere og ledere bruger Domino-platformen. Domino kan glatte videnstyring med alle de projekter, der er gemt, og søgbare.

HPE Haven On Demand

ved hjælp af Haven machine learning-løsninger kan virksomheder analysere, udtrække og indeksere flere dataformater. Disse data kan være lyd, video og e-mail. Haven har ca 60 Application programming interface (API ‘ er) til rådighed, der omfatter attributter som talegenkendelse, ansigtsgenkendelse, medieanalyse, billedklassificering, objektgenkendelse, talegenkendelse, sceneændringsdetektion osv.

Arimo

Arimo kan knuse massive mængder data på få sekunder ved hjælp af store computerplatforme og maskinlæringsalgoritmer. Arimo har evnen til at forudsige fremtidige handlinger ved at lære af tidligere adfærd. Disse forudsigelser hjælper med højere forretningsresultater. Tjenesteudbyderen arbejder på tidsseriedata for at opdage adfærdsmønstre, er baseret på dyb læring (DL).

Dataiku Data Science Studio

Dataiku understøtter programmeringssprog som Python, R, Spark, Hive, Scala, Pig osv. Det giver machine learning løsninger som MLlib, Scikit-Learn, H2O, Hgboost. For at levere, udforske, bygge og prototype dataprodukter effektivt bruger dataforskere, ingeniører og dataanalytikere denne kollaborative datavidenskabsplatform.

MLJAR

MLJAR leverer sine tjenester til prototyping, udvikling og implementering af en mønstergenkendelsesalgoritme. Funktioner af MLJAR er en grænseflade til mange algoritmer, indbygget hyper-parametre søgning osv. For at begynde at arbejde med MLJAR skal en bruger først uploade datasættet, efter at have valgt datasættet er der behov for at vælge input-og målattributter. Derefter finder maskinlæringsudbyderen automatisk den matchende Maskinlæringsalgoritme.

Pak

ifølge en undersøgelse vil mlaas-markedet være vidne til en vækst på 49 procent i prognoseperioden 2017-2023, og over 20 milliarder enheder udstyr (eksklusive pc ‘ er, tablets og smartphones) vil danne IoT inden 2020. (kilde). MLaaS hjælper virksomheder med at muliggøre bedre og hurtigere beslutningstagning ved at give hurtigere og usynlig indsigt. MLaaS har også evnen til at integrere med forskellige typer sensorer.