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Top 10 Anbieter von Machine Learning-as-a-Service 2020

 Maschinelle Lerndienste

Bildquelle: Youtube.com

Machine Learning as a Service (MLaaS) ist eine Reihe von Cloud-Diensten, die Anbieter von maschinellem Lernen als Teil von Cloud-Computing-Diensten anbieten. MLaaS-Anbieter bieten Tools wie Gesichtserkennung, Datenvisualisierung, APIs (Application Programming Interface), Predictive Analytics, Natural Language Processing und Deep Learning. Die Hauptattraktion dieser Dienste besteht darin, dass Benutzer wie bei jedem anderen Cloud-Dienst mit einem maschinellen Lernsystem beginnen können, ohne Software installieren oder Server bereitstellen zu müssen. Infrastrukturelle Bedenken wie Modelltraining, Datenvorverarbeitung, Modellbewertung und letztendlich Vorhersagen können mit Hilfe von MLaaS gelindert werden.

Maschinelles Lernen (ML), weltweit als Schlüsselfaktor für die digitale Transformation anerkannt, wird bis Ende 2021 für kumulierte Investitionen in Höhe von 58 Milliarden US-Dollar verantwortlich sein. Die globale ML-Branche, die mit einer jährlichen Wachstumsrate von 42 Prozent wächst, wird in der zweiten Hälfte des Jahres 2022 einen Wert von fast 9 Milliarden US-Dollar haben. Der Markt für neuronale Netze wird im Jahr 2024 einen Wert von über 23 Milliarden US-Dollar haben. (quelle)

Top Machine Learning-as-a-Service-Anbieter

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure bietet skalierbare Machine Learning-Dienste für alle Größen. Die Azure Machine Learning Studios von Microsoft eignen sich für alle Anfänger und Experten in den Bereichen künstliche Intelligenz und Data Scientist. Azure unterstützt eine Sammlung von Frameworks, Programmiersprachen, Datenbanken, Betriebssystemen und Geräten. Es bietet geräteübergreifende Erfahrung mit Unterstützung für alle wichtigen mobilen Plattformen.

AWS Machine Learning

AWS steht für Amazon Web Service. Amazon Machine Learning verfügt über einen hohen Automatisierungsgrad, der für Anfänger nützlich ist. Ohne den Code erstellen zu müssen, hilft es Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. AWS macht maschinelles Lernen für Entwickler zugänglich, ohne komplexe Algorithmen und Technologien für maschinelles Lernen erlernen zu müssen. Der Amazon ML-Service basiert auf dem Pay-as-you-go-Preismodell.

IBM Watson Machine Learning

WML läuft auf IBMs Bluemix. Sowohl Datenwissenschaftler als auch Entwickler verwenden WML, um trainieren und bewerten zu können. WML wurde entwickelt, um die Fragen der Operationalisierung, Bereitstellung und Ableitung von Geschäftswerten aus ML-Modellen zu beantworten. WML bietet auch visuelle Modellierungswerkzeuge, mit denen Benutzer Verständnis gewinnen, schnellere Entscheidungen treffen und Muster schnell identifizieren können.

Google Cloud Machine Learning Engine

Googles Umfang an Software-as-a-Service ist nahezu unbegrenzt. Googles Cloud Machine Learning Engine basiert auf TensorFlow. Diese ML-Engine ist unter anderem in alle anderen Google-Dienste wie Google Cloud Storage, Google Cloud Dataflow und Google BigQuery integriert. Die Cloud-Engine für maschinelles Lernen von Google bietet Benutzern einen Ersatz für die Erstellung von ML-Modellen für Daten. Die Daten können von beliebiger Größe und Art sein.

BigML

BigML ist flexibel und einfach zu bedienen. In der Web-Benutzeroberfläche von BigML sind viele Funktionen integriert. BigML ermöglicht den Import von Daten aus Microsoft Azure, Dropbox, Google Drive, Google Storage, AWS usw. BigML verfügt über eine umfangreiche Galerie kostenloser Modelle und Datensätze. Abgesehen davon verfügt BigML auch über nützliche Clustering-Algorithmen und Visualisierungen. Mit Hilfe der Anomalieerkennungsfunktion können Musteranomalien erkannt werden, wodurch Geld und Zeit gespart werden.

Domino

Domino unterstützt den neuesten Datenanalyse-Workflow. Es unterstützt Sprachen wie R, Python, MATLAB, Julia, Perl, Shell-Skripte usw. Data Science Manager, Data Scientists, IT-Führungskräfte und Führungskräfte nutzen die Domino-Plattform. Domino kann das Wissensmanagement mit allen gespeicherten und durchsuchbaren Projekten vereinfachen.

HPE Haven On Demand

Mit den Machine Learning-Lösungen von Haven können Unternehmen mehrere Datenformate analysieren, extrahieren und indizieren. Diese Daten können Audio, Video und E-Mail sein. Haven verfügt über ca. 60 Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), die Attribute wie Spracherkennung, Gesichtserkennung, Medienanalyse, Bildklassifizierung, Objekterkennung, Spracherkennung, Szenenwechselerkennung usw. enthalten.

Arimo

Arimo kann mithilfe großer Computerplattformen und Algorithmen für maschinelles Lernen riesige Datenmengen in Sekundenschnelle verarbeiten. Arimo hat die Fähigkeit, zukünftige Handlungen vorherzusagen, indem es aus vergangenen Verhaltensweisen lernt. Diese Vorhersagen helfen bei höheren Geschäftsergebnissen. Der Dienstleister arbeitet mit Zeitreihendaten, um Verhaltensmuster zu entdecken, basiert auf Deep Learning (DL).

Dataiku Data Science Studio

Dataiku unterstützt Programmiersprachen wie Python, R, Spark, Hive, Scala, Pig usw. Es bietet Lösungen für maschinelles Lernen wie MLlib, Scikit-Learn, H2O, Xgboost. Datenwissenschaftler, Ingenieure und Datenanalysten nutzen diese kollaborative Data-Science-Plattform, um Datenprodukte effizient bereitzustellen, zu erforschen, zu erstellen und Prototypen zu erstellen.

MLJAR

MLJAR bietet seine Dienstleistungen für Prototyping, Entwicklung und Bereitstellung eines Mustererkennungsalgorithmus an. Merkmale von MLJAR sind eine Schnittstelle für viele Algorithmen, integrierte Hyper-Parameter-Suche usw. Um mit MLJAR zu arbeiten, muss ein Benutzer zuerst den Datensatz hochladen, nach der Auswahl des Datensatzes müssen Eingabe- und Zielattribute ausgewählt werden. Danach findet der Machine Learning Service Provider automatisch den passenden Machine Learning Algorithmus.

Wrap Up

Laut einer Studie wird der MLaaS-Markt im Prognosezeitraum 2017-2023 um 49 Prozent wachsen und bis 2020 über 20 Milliarden Geräte (ohne PCs, Tablets und Smartphones) das IoT bilden. (Quelle). MLaaS hilft Unternehmen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, indem es schnellere und unsichtbare Einblicke bietet. MLaaS kann auch in verschiedene Arten von Sensoren integriert werden.