Stále pro provoz vašich modelů používáte objemný, stacionární hardware?
Zpomalují vaše vývojové tempo vysoké náklady na infrastrukturu? Je čas přejít na cloud. V tomto textu vám představíme přehled platforem, které jsou dostupné jako služba pro odborníky na strojové učení a umělou inteligenci. Tyto platformy nabízejí webové rozhraní s možností dynamicky škálovat výpočetní výkon podle aktuální potřeby.
Následující platformy využívají robustní a flexibilní cloudovou infrastrukturu.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker je specializovaná platforma pro oblast strojového učení.
Tato platforma poskytuje datovým vědcům a vývojářům umělé inteligence výhodný start pro tvorbu vlastních modelů, využití existujících modelů z komunity a kódování přímo v platformě. Amazon SageMaker nabízí škálovatelné prostředí pro cloudové výpočty, které umožňuje rychlou tvorbu, trénování a nasazení modelů strojového učení. Mezi hlavní výhody používání Amazon SageMaker patří:
- Snadná dostupnost předpřipravených algoritmů k okamžitému použití
- Rychlý start díky přednastavené konfiguraci a instalacím
- Možnost rychlého škálování a efektivnější trénování modelů
- Uživatelsky přívětivé rozhraní podobné Jupyter notebooku, které umožňuje provádět všechny relevantní operace na jednom místě
- Funkce autopilota pro automatické trénování modelů
- Rozsáhlé úložiště kvalitních, předtrénovaných dat pro urychlení trénování
- Přímá spolupráce s ostatními datovými vědci prostřednictvím sdílené webové platformy
Osvojení práce se SageMakerem je nenáročné.
Azure ML Studio
Azure ML Studio je v současné době jednou z nejvyhledávanějších platforem v oblasti strojového učení. Nabízí bohatou sadu předpřipravených příkladů a startovních kódů, které usnadňují rychlý začátek vývojářům.
Poskytuje rozhraní pro vývojáře, které je podporováno backendem specializovaným pro strojové učení. Tento backend je vybaven většinou knihoven potřebných pro strojové učení.
Mezi klíčové výhody používání ML Studio patří:
- Integrovaná podpora Jupyter notebooků
- Platforma pro jednoduchou konstrukci, škálování a nasazení prediktivních modelů
- Velké množství knihoven pro prediktivní analýzu pro použití s kódem
- Možnost efektivně spouštět, analyzovat a sledovat experimenty
- Rozsáhlá knihovna předpřipravených modelů pro urychlení vývoje
- Grafický návrhář toku pro vytvoření ML pipeline pro trénování modelů
Azure ML si můžete vyzkoušet zdarma.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio je skvělá platforma pro kolaborativní vývoj.
Mezi hlavní funkce IBM Watson Studio patří:
- Auto AI – automatizace úloh, jako je příprava dat, filtrování a čištění
- Intuitivní vizuální rozhraní pro modelování
- Podpora deep learning frameworků
- Pokročilý návrhář pracovních postupů pro automatizované deep learning
Deep Cognition
Deep Cognition je platforma určená pro automatizaci procesu hlubokého učení téměř bez nutnosti kódování!
Nabízí grafického návrháře pracovních postupů, který umožňuje vkládat data, definovat procesy a průběžně trénovat model pro zlepšení jeho prediktivních schopností. Platformy zaměřené na hluboké učení jsou předem nakonfigurovány pro provádění požadovaných úloh a mají potřebné nástroje pro rychlý přesun modelů z tréninkové fáze do produkčního prostředí.
Některé z výhod, které nabízí:
- Nástroje pro vizuální návrh pomáhají získat lepší přehled o pracovních postupech
- Funkce AutoML pomáhá při automatickém trénování modelů s minimálním úsilím
- Připravený server pro nasazení trénovaného modelu umělé inteligence
Dataiku
Dataiku je podniková platforma, která nabízí nástroje pro spolupráci mezi obchodními analytiky, datovými vědci, datovými analytiky a vývojáři AI. Platforma poskytuje komplexní prostředí, které umožňuje automatizovat úkoly prostřednictvím definovaných kanálů a umožňuje každému uživateli provádět specifické úkoly.
Organizace preferují Dataiku z následujících důvodů:
- Platforma podporuje většinu populárních programovacích jazyků pro datovou vědu
- Integrované nástroje pro vizualizaci dat usnadňují jejich grafické zobrazení
- Podpora oblíbených knihoven strojového učení, jako Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobot, jak název napovídá, je platforma zaměřená na poskytování rozsáhlých dat pro automatizaci ladění modelů.
Jedná se o prémiovou platformu s více než stovkou open-source knihoven, které jsou předkonfigurovány pro okamžité použití. Má samoučící se a analyzující algoritmus modelování dat. Dokáže zpracovat vaše data, vytvářet vztahy na základě požadovaných predikcí a vytvořit model připravený k predikci, zcela bez nutnosti kódování z vaší strany.
DataRobot je oblíbený mezi datovými vědci díky:
- Inteligentnímu nástroji pro zpracování dat, který se učí a vytváří modely
- Možnosti porovnávat a vizualizovat výsledky každého modelu
- Jednoduchému nasazení vybraného modelu přímo z platformy po porovnání
C3 – AI Suite
C3 – AI Suite je pravděpodobně nejkomplexnější sada nástrojů umělé inteligence dostupná pro podniky. Obsahuje většinu nezbytných algoritmů, což umožňuje podnikovým vývojářům rychle začít s vývojem a zdokonalováním aplikací.
Výše uvedený obrázek ukazuje rozsáhlost této sady nástrojů. Mezi její výhody patří:
- Komplexní sada nástrojů pro všechny podnikové vývojáře a datové vědce
- Flexibilita při výběru datové struktury, úložiště a výpočtů
- Sada vizualizačních nástrojů pro vizualizaci dat i pracovních postupů
- Snadné připojení k populárním cloudovým prostředím pro ukládání dat
- Možnost provádění úloh dávkového zpracování ihned po vybalení
- Schválení jednoho softwaru – zkrácení doby spouštění podnikových projektů
Závěrem
Strojové učení a umělá inteligence svými působivými výsledky pronikají do všech oblastí. Tyto technologie jsou zde, aby zůstaly a postupem času se vyvíjely. Produkty, které tyto technologie využívají, jsou náročné na zdroje a potřebují dostatečný výpočetní výkon jak pro vývoj, tak pro nasazení. Platformy jako služba a výše zmíněné sady nástrojů usnadňují život datovým vědcům, vývojářům strojového učení a vývojářům AI.
Tyto platformy vám nejen pomohou zbavit se vlastního hardwaru, ale také ušetřit značné investice na začátku projektů. Většina těchto platforem je účtována podle použití nebo v pravidelných intervalech, takže nevyžadují žádné velké závazky. To usnadňuje přechod mezi platformami a udržení vývoje v chodu bez velkých problémů.
Líbil se vám tento článek? Podělte se o něj se světem!