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Top 10 de Aprendizado de Máquina-como-um-Serviço de Provedores de 2020

aprendizado de Máquina Serviços

Fonte da Imagem: Youtube.com

aprendizado de Máquina como um serviço (MLaaS) é um conjunto de serviços em nuvem que a aprendizagem de máquina provedores oferecem como parte dos serviços de computação em nuvem. Os provedores de MLaaS oferecem ferramentas, incluindo reconhecimento facial, visualização de dados, Interface de programação de aplicativos (APIs), análise preditiva, processamento de linguagem natural e aprendizado profundo. A principal atração desses serviços é que, como qualquer outro serviço em nuvem, os usuários podem começar com um sistema de aprendizado de máquina sem a necessidade de instalar software ou fornecimento dos servidores. Preocupações de infraestrutura, como treinamento de modelo, pré-processamento de dados, Avaliação de modelo e, finalmente, previsões, podem ser aliviadas com a ajuda do MLaaS.

o Machine Learning (ML), reconhecido globalmente como um dos principais impulsionadores da transformação digital, será responsável por investimentos cumulativos de US $58 bilhões até o final de 2021. A indústria global de ML, crescendo a um CAGR de 42%, valerá quase US $ 9 bilhões na última parte de 2022. O mercado de redes neurais valerá mais de US $ 23 bilhões em 2024. (fonte)

principais provedores de aprendizado de máquina como serviço

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure regozija serviços de aprendizado de máquina escaláveis para todos os tamanhos. Os estúdios de aprendizado de máquina Azure da Microsoft são adequados para todos os iniciantes e especialistas em inteligência artificial e cientista de dados. O Azure oferece suporte a uma coleção de estruturas, linguagens de programação, bancos de dados, sistemas operacionais e dispositivos. Ele fornece experiência entre dispositivos com suporte para todas as principais plataformas móveis.

AWS Machine Learning

AWS significa Amazon Web Service. O Amazon Machine Learning tem um alto nível de automação que é útil para iniciantes. Sem ter que criar o código, ele ajuda as empresas a construir modelos de aprendizado de máquina. A AWS torna o aprendizado de máquina obtido para desenvolvedores sem aprender algoritmos e Tecnologia complexos de aprendizado de máquina. O serviço Amazon ML é baseado no modelo de preços pay-as-you-go.

IBM Watson Machine Learning

WML é executado no Bluemix da IBM. Tanto os cientistas de dados quanto os desenvolvedores usam o WML para serem capazes de treinar e marcar. O WML foi projetado para responder às questões de operacionalização, implantação e derivação de valores de negócios dos modelos de ML. O WML também ignora ferramentas de modelagem visual que ajudam os usuários a entender, tomar decisões mais rápidas e identificar padrões rapidamente.

Google Cloud Machine Learning Engine

o escopo do Software como serviço do Google é quase infinito. O mecanismo de aprendizado de máquina em nuvem do Google é baseado no TensorFlow. Este mecanismo de ML é integrado a todos os outros serviços do Google, como Google Cloud Storage, Google Cloud Dataflow, Google BigQuery, entre outros. O mecanismo de aprendizado de máquina em nuvem do Google fornece aos usuários um substituto para a criação de modelos de ML para dados. Os dados podem ser de qualquer tamanho e tipo.

BigML

BigML é flexível e fácil de usar implantação. Na interface do Usuário da web do BigML, existem muitos recursos integrados. BigML permite importar dados do Microsoft Azure, Dropbox, Google Drive, Google Storage, AWS, etc. BigML tem uma extensa galeria de modelos e conjuntos de dados gratuitos. Além disso, o BigML também possui algoritmos e visualizações de cluster úteis. Com a ajuda do recurso de detecção de anomalias, ele pode detectar anomalias de padrão, o que ajuda a economizar dinheiro e tempo.

Domino

Domino suporta o fluxo de trabalho de análise de dados mais recente. Ele suporta linguagens como R, Python, MATLAB, Julia, Perl, shell scripts, etc. Gerentes de ciência de dados, cientistas de dados, executivos de TI e líderes usam a plataforma Domino. O Domino pode facilitar o gerenciamento do conhecimento com todos os projetos armazenados e pesquisáveis.

HPE Haven On Demand

usando soluções Haven machine learning, as empresas podem analisar, extrair e indexar vários formatos de dados. Esses dados podem ser áudio, vídeo e E-mail. Haven tem aproximadamente 60 interface de programação de aplicativos (APIs) disponível, que inclui atributos como reconhecimento de fala, detecção de rosto, análise de mídia, classificação de imagem, reconhecimento de objetos, reconhecimento de fala, detecção de mudança de cena, etc.

Arimo

Arimo pode triturar grandes quantidades de dados em segundos, usando grandes plataformas de computação e algoritmos de aprendizado de máquina. Arimo tem a capacidade de prever ações futuras aprendendo com comportamentos passados. Essas previsões ajudam com resultados de negócios mais altos. O provedor de serviços trabalha com dados de séries temporais para descobrir padrões de comportamento, é baseado em deep learning (DL).

Dataiku Data Science Studio

Dataiku suporta linguagens de programação como Python, R, Spark, Hive, Scala, Pig, etc. Ele fornece soluções de aprendizado de máquina como MLlib, Scikit-Learn, H2O, Xgboost. Para entregar, explorar, construir e prototipar produtos de dados de forma eficiente, cientistas de dados, engenheiros e analistas de dados usam essa plataforma colaborativa de ciência de dados.

MLJAR

MLJAR fornece seus serviços para prototipagem, desenvolvimento e implantação de um algoritmo de reconhecimento de padrões. Os recursos do MLJAR são uma interface para muitos algoritmos, pesquisa embutida de hiper-parâmetros, etc. Para começar a trabalhar com o MLJAR, um usuário primeiro precisa fazer o upload do conjunto de dados, depois de selecionar o conjunto de dados, é necessário selecionar atributos de entrada e destino. Depois disso, o provedor de serviços de aprendizado de máquina encontrará automaticamente o algoritmo de aprendizado de máquina correspondente.

de acordo com um estudo, o mercado de MLaaS testemunhará um crescimento de 49% durante o período de previsão de 2017-2023, e mais de 20 bilhões de unidades de equipamento (excluindo PCs, tablets e smartphones) formarão a IoT até 2020. (fonte). O MLaaS ajuda as empresas a permitir uma tomada de decisão melhor e mais rápida, fornecendo insights mais rápidos e invisíveis. O MLaaS também tem a capacidade de se integrar a diferentes tipos de sensores.