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トップ10の機械学習-As-a-Serviceプロバイダー2020

機械学習サービス

画像ソース:Youtube.com

Machine learning as a service(MLaaS)は、機械学習プロバイダーがクラウドコンピューティングサービスの一部として提供するクラウドサービスのセットです。 MLaaSプロバイダーは、顔認識、データ可視化、api(application programming interface)、予測分析、自然言語処理、深層学習などのツールを提供しています。 これらのサービスの主な魅力は、他のクラウドサービスと同様に、ソフトウェアのインストールやサーバーの提供を必要とせずに機械学習システムを開始で モデルトレーニング、データの前処理、モデル評価、最終的には予測などのインフラストラクチャの懸念は、MLaaSの助けを借りて緩和することができます。

デジタル変革の重要な推進力として世界的に認識されている機械学習(ML)は、2021年末までに580億ドルの累積投資を担当します。 世界のML業界は、CAGRが42%で成長しており、2022年後半にはほぼ90億ドルの価値があります。 ニューラルネットワーク市場は、2024年に230億ドル以上の価値があります。 (出典)

サービスとしての機械学習プロバイダーのトップ

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azureは、あらゆるサイズのスケーラブルな機械学習サービスを提供しています。 MicrosoftのAzure machine learning studiosは、すべての人工知能およびデータサイエンティストの初心者や専門家に適しています。 Azureでは、フレームワーク、プログラミング言語、データベース、オペレーティングシステム、およびデバイスのコレクションがサポートされています。 これは、すべての主要なモバイルプラットフォームのサポートとクロスデバイスエクスペリエンスを提供します。

AWS Machine Learning

AWSはAmazon Web Serviceの略です。 Amazon Machine Learningには、初心者に便利な高度な自動化があります。 コードを作成することなく、企業が機械学習モデルを構築するのに役立ちます。 AWSは、複雑な機械学習アルゴリズムや技術を学習することなく、開発者が機械学習を入手できるようにします。 Amazon MLサービスは従量課金制の価格モデルに基づいています。

IBM Watson Machine Learning

WMLはIBMのBluemix上で動作します。 データサイエンティストと開発者の両方が、WMLを使用してトレーニングとスコアリングを行うことができます。 WMLは、運用、展開、およびMLモデルからのビジネス価値の導出の質問に答えるように設計されています。 また、WMLは、ユーザーが理解を得て、より迅速な意思決定を行い、パターンを迅速に識別するのに役立つビジュアルモデリングツールを寸劇します。

Google Cloud Machine Learning Engine

Googleのサービスとしてのソフトウェアの範囲はほぼ無限です。 Googleのクラウド機械学習エンジンはTensorFlowに基づいています。 このMLエンジンは、Google Cloud Storage、Google Cloud Dataflow、Google BigQueryなどの他のすべてのGoogleサービスと統合されています。 Googleのクラウド機械学習エンジンは、データのMLモデルを作成する代わりにユーザーに提供します。 データは任意のサイズとタイプにすることができます。

BigML

BigMLは柔軟で使いやすい展開です。 BigMLのweb UIには、多くの機能が統合されています。 BigMLでは、Microsoft Azure、Dropbox、Googleドライブ、Googleストレージ、AWSなどからデータをインポートできます。 BigMLには、無料のモデルとデータセットの豊富なギャラリーがあります。 これとは別に、BigMLには有用なクラスタリングアルゴリズムと視覚化もあります。 異常検出機能の助けを借りて、それはお金と時間を節約するのに役立ちますパターン異常を検出することができます。

Domino

Dominoは最新のデータ分析ワークフローをサポートしています。 R、Python、MATLAB、Julia、Perl、シェルスクリプトなどの言語をサポートしています。 データサイエンスマネージャー、データサイエンティスト、ITエグゼクティブ、リーダーは、Dominoプラット Dominoは、保存され、検索可能なすべてのプロジェクトでナレッジ管理を円滑に行うことができます。

HPE Haven On Demand

Haven machine learningソリューションを使用すると、企業は複数のデータ形式を分析、抽出、インデックス化できます。 これらのデータは、オーディオ、ビデオ、および電子メールである可能性があります。 Havenには、音声認識、顔検出、メディア分析、画像分類、物体認識、音声認識、シーン変更検出などの属性を含む、約60のApplication programming interface(Api)が用意されています。

Arimo

arimoは、大規模なコンピューティングプラットフォームと機械学習アルゴリズムを使用して、数秒で大量のデータをクランチすることができます。 アリモは、過去の行動から学ぶことによって将来の行動を予測する能力を持っています。 これらの予測は、より高いビジネス成果を支援します。 サービスプロバイダーは、行動パターンを発見するために時系列データに基づいて動作し、深層学習(DL)に基づいています。

Dataiku Data Science Studio

DataikuはPython、R、Spark、Hive、Scala、Pigなどのプログラミング言語をサポートしています。 それはMLlib、Scikit-Learn、H2O、Xgboostのような機械学習ソリューションを提供します。 データ科学者、エンジニア、およびデータアナリストは、データ製品を効率的に提供、探索、構築、およびプロトタイプ化するために、この協働データサイエンスプラ

MLJAR

MLJARは、パターン認識アルゴリズムのプロトタイピング、開発、展開のためのサービスを提供しています。 MLJARの特徴は、多くのアルゴリズム、組み込みのハイパーパラメータ検索などのための一つのインターフェイスです。 MLJARでの作業を開始するには、ユーザーが最初にデータセットをアップロードする必要があり、データセットを選択した後、入力属性とターゲット属性を選択する必 その後、機械学習サービスプロバイダーは、一致する機械学習アルゴリズムを自動的に見つけます。

ラップアップ

調査によると、MLaaS市場は2017年から2023年の予測期間中に49%の成長を見て、2020年までに200億台以上の機器(Pc、タブレット、スマートフォンを除く)がIoTを形成すると予測されています。 (出典)。 MLaaSは、企業がより速く、目に見えない洞察を提供することにより、より良い、より迅速な意思決定を可能にするのに役立ちます。 MLaaSに異なったタイプのセンサーと同様に統合する機能があります。