Articles

Topp 10 leverantörer av maskininlärning som en tjänst 2020

Maskininlärningstjänster

Bildkälla: Youtube.com

maskininlärning som en tjänst (Mlaas) är en uppsättning molntjänster som leverantörer av maskininlärning erbjuder som en del av molntjänster. Mlaas-leverantörer erbjuder verktyg inklusive ansiktsigenkänning, datavisualisering, API: er (application programming interface), prediktiv analys, naturlig språkbehandling och djupinlärning. Huvudattraktionen för dessa tjänster är att användare, precis som alla andra molntjänster, kan komma igång med ett maskininlärningssystem utan att behöva installera programvara eller tillhandahålla servrarna. Infrastrukturella problem som modellutbildning, dataförbehandling, modellutvärdering och slutligen förutsägelser kan lindras med hjälp av MLaaS.

maskininlärning (ML), globalt erkänd som en viktig drivkraft för digital transformation, kommer att ansvara för kumulativa investeringar på 58 miljarder dollar i slutet av 2021. Den globala ML-industrin, som växer med en CAGR på 42 procent, kommer att vara värd nästan 9 miljarder dollar under senare delen av 2022. Marknaden för neurala nätverk kommer att vara värd över 23 miljarder dollar 2024. (källa)

Top Machine Learning-as-a-Service Providers

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure gloats skalbara maskininlärningstjänster för alla storlekar. Microsofts Azure machine learning studios är lämpliga för alla nybörjare och experter inom artificiell intelligens och datavetenskap. Azure stöder en samling ramverk, programmeringsspråk, databaser, operativsystem och enheter. Det ger cross-device erfarenhet med stöd för alla större mobila plattformar.

AWS maskininlärning

AWS står för Amazon Web Service. Amazon Machine Learning har en hög automatiseringsnivå som är användbar för nybörjare. Utan att behöva skapa koden hjälper det företag att bygga maskininlärningsmodeller. AWS gör maskininlärning tillgänglig för utvecklare utan att lära sig komplexa maskininlärningsalgoritmer och teknik. Amazon ML-tjänsten är baserad på pay-as-you-go-prismodellen.

IBM Watson maskininlärning

WML körs på IBMs Bluemix. Både Dataforskare och utvecklare använder WML för att kunna träna och göra poäng. WML är utformad för att svara på frågor om operationalisering, distribution och härleda affärsvärden från ML-modeller. WML skissar också visuella modelleringsverktyg som hjälper användare att få förståelse, fatta snabbare beslut och snabbt identifiera mönster.

Google Cloud Machine Learning Engine

Googles omfattning av Software-as-a-Service är nästan oändlig. Googles cloud machine learning engine är baserad på TensorFlow. Denna ML-motor är integrerad med alla andra Google-tjänster som Google Cloud Storage, Google Cloud Dataflow, Google BigQuery, bland andra. Googles cloud machine learning engine ger användarna en ersättning för att skapa ML-modeller för data. Uppgifterna kan vara av vilken storlek och typ som helst.

BigML

BigML är flexibel och enkel att använda distribution. I BigML: s webbgränssnitt finns det många funktioner integrerade. BigML tillåter import av data från Microsoft Azure, Dropbox, Google Drive, Google Storage, AWS, etc. BigML har ett omfattande galleri med gratis modeller och dataset. Bortsett från detta har BigML också användbara klusteralgoritmer och visualiseringar. Med hjälp av anomalidetekteringsfunktionen kan den upptäcka mönsteranomalier, vilket hjälper till att spara pengar och tid.

Domino

Domino stöder det senaste arbetsflödet för dataanalys. Den stöder språk som R, Python, MATLAB, Julia, Perl, skalskript, etc. Datavetenskapschefer, datavetenskapare, IT-chefer och ledare använder Domino-plattformen. Domino kan smidig kunskapshantering med alla projekt som lagras och sökbara.

HPE Haven On Demand

med hjälp av Haven machine learning-lösningar kan företag analysera, extrahera och indexera flera dataformat. Dessa data kan vara ljud, video och e-post. Haven har cirka 60 API: er (Application programming interface) tillgängliga, som inkluderar attribut som taligenkänning, ansiktsigenkänning, medieanalys, bildklassificering, objektigenkänning, taligenkänning, scenändringsdetektering etc.

Arimo

Arimo kan krossa massiva mängder data på några sekunder, med hjälp av stora datorplattformar och maskininlärningsalgoritmer. Arimo har förmågan att förutsäga framtida handlingar genom att lära av tidigare beteenden. Dessa förutsägelser hjälper till med högre affärsresultat. Tjänsteleverantören arbetar med tidsseriedata för att upptäcka beteendemönster, bygger på deep learning (DL).

Dataiku Data Science Studio

Dataiku stöder programmeringsspråk som Python, R, Spark, Hive, Scala, Pig, etc. Det ger maskininlärningslösningar som MLlib, Scikit-Learn, H2O, Xgboost. För att leverera, utforska, bygga och prototypa dataprodukter effektivt använder datavetenskapare, ingenjörer och dataanalytiker denna samarbetsplattform för datavetenskap.

MLJAR

MLJAR tillhandahåller sina tjänster för prototyper, utveckling och distribution av en mönsterigenkänningsalgoritm. Dragen av MLJAR är ett gränssnitt för många algoritmer, inbyggd hyper-parametrar sökning, etc. För att börja arbeta med MLJAR måste en användare först ladda upp datauppsättningen, efter att ha valt datauppsättningen finns det ett behov av att välja inmatnings-och målattribut. Därefter hittar maskininlärningstjänstleverantören automatiskt den matchande maskininlärningsalgoritmen.

avsluta

enligt en studie kommer mlaas-marknaden att bevittna en tillväxt på 49 procent under prognosperioden 2017-2023, och över 20 miljarder enheter av utrustning (exklusive datorer, surfplattor och smartphones) kommer att bilda IoT år 2020. (källa). MLaaS hjälper företag att möjliggöra bättre och snabbare beslutsfattande genom att ge snabbare och osynliga insikter. MLaaS har också förmågan att integrera med olika typer av sensorer.