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Comparación de proveedores de MLaaS por costo, UX y facilidad de uso

No hace mucho tiempo que tener una plataforma de aprendizaje automático era obviamente una ventaja de cambio de mercado, pero no necesariamente esencial. Sin embargo, hoy en día, el aprendizaje automático es imprescindible para la empresa competitiva. Existen barreras potenciales para la implementación que dominan el proceso de toma de decisiones.

Los más importantes son el costo y la facilidad de uso. Las plataformas de aprendizaje automático suelen ser difíciles de integrar con los sistemas internos y muchas son difíciles de dominar. El aprendizaje automático como servicio (MLaaS), sin embargo, es una tecnología que ofrece alivio en ambas áreas.

MLaaS ya está establecido como uno de los mercados de TI de más rápido crecimiento. Valorado en poco más de $ 1 mil millones hace cuatro años, se espera que supere los $ 20 mil millones dentro de cuatro años. Una gran parte de este crecimiento se atribuye al auge paralelo del mercado de IoT empresarial, donde la adopción efectiva a menudo depende de los recursos de aprendizaje automático.

Los principales actores de los proveedores de MLaaS son bien conocidos, pero este resumen analiza cuatro elementos clave que separan las plataformas: costo, integración, compatibilidad de idiomas incorporada y facilidad de uso.

IBM Watson Studio / Watson Machine Learning Cloud

La amplia suite Watson de IBM incluye la funcionalidad MLaaS aumentada por una amplia gama de herramientas de desarrollo y gestión. Diseñado para que lo utilicen desarrolladores y científicos de datos, se basa en modelos prácticos creados en Watson Studio y administrados a través de OpenScale. Cloud Pak se puede comprar por separado para automatizar la gestión del ciclo de vida de la IA. Los modelos pueden volver a capacitarse dinámicamente.

Las herramientas de modelado visual de Watson Studio hacen que sea conveniente generar información rápidamente. Las herramientas portátiles compatibles con R, Python y Scala facilitan el análisis para los científicos de datos. Un modelador de redes neuronales y un editor de flujo ayudan a los desarrolladores a integrar el aprendizaje automático en aplicaciones en la nube. Bluemix Dashboard ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a trabajar juntos en modelos.

Watson Machine Learning Cloud funciona con SPSS y los algoritmos existentes en Spark MLlib listos para usar.

Watson Machine Learning se integra fácilmente en los sistemas existentes destinados al análisis complejo y al desarrollo de aplicaciones y está dirigido a usuarios profesionales. Los analistas de nivel empresarial y los científicos de datos ciudadanos pueden ver problemas con la UX y la facilidad de uso.

Hay tres niveles de precios: Lite, Standard, Professional, y los dos primeros son de pago por uso:

Lite: Gratis, 5 modelos / 5,000 predicciones por mes / 50 horas de entrenamiento, implementación por lotes

Estándar: $ 0.50 por 1,000 predicciones por mes / $ 0.50 por unidad de capacidad por hora

Profesional: $ 1,000 por mes / 2,000,000 predicciones por mes / 1,000 horas

Motor de aprendizaje automático de Google Cloud

Basado en TensorFlow, Google Cloud ML Engine capitaliza la considerable destreza de SaaS del gigante tecnológico, con el motor ML extendiéndose a una amplia gama de servicios. Google AI se adapta al procesamiento del lenguaje natural, la traducción, el reconocimiento de imágenes y otras aplicaciones de inteligencia artificial en crecimiento, al tiempo que ofrece una variedad de API. Google Cloud ML Engine está integrado con todos ellos.

La mayor fortaleza de este proveedor de MLaaS se encuentra en el modelado de redes neuronales profundas, y el conjunto de herramientas es contraintuitivamente muy plug-and-play. Un AI Hub permite la creación de pipelines de AI e incluye un extenso conjunto de algoritmos listos para usar, un conjunto de componentes básicos (para análisis de imágenes / videos, lenguaje, análisis de sentimientos) y facilita el desarrollo de aplicaciones inteligentes. La plataforma AI para el desarrollo y la implementación del aprendizaje automático incluye un servicio de notebook empresarial integrado con JupyterLab para la gestión del marco de trabajo del aprendizaje automático. AI Platform también incluye máquinas virtuales preconfiguradas y contenedores de aprendizaje profundo para el desarrollo rápido de aplicaciones y puede alojar modelos como motores de predicción alojados.

Las integraciones de AI Platform incluyen instancias de Compute Engine que alojan una variedad de marcos de aprendizaje automático populares además de TensorFlow, incluidos PyTorch y scikit-learn.

La principal desventaja de Google Cloud ML es su costo. Solo el AI Hub y los portátiles son gratuitos; todo lo demás se realiza mediante suscripción y muchas de las tarifas se negocian por contrato. La confusa complejidad de los precios se mitiga parcialmente con una calculadora de precios proporcionada en el sitio web de Google Cloud. Aunque algunas tarifas de procesamiento por hora se cotizan en el sitio web, por ejemplo, los trabajos de capacitación en aprendizaje automático se facturan a $ 0.49 por hora, por unidad de capacitación en América del Norte, tendría que comunicarse con Google para obtener un número específico.

Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure

Microsoft se movió temprano para ser un líder en el mercado de MLaaS, implementando recursos para científicos de datos, desarrolladores y trabajadores comerciales por igual. Su ML Studio está diseñado para un desarrollo práctico flexible y extensible y puede adaptarse a todo el espectro de usuarios y aplicaciones, desde los más simples hasta los más grandiosos.

La filosofía práctica de Microsoft, que tiene sus orígenes en sus ofertas de almacén de datos / BI dentro de SQL Server hace más de 15 años, requiere que los usuarios de todos los niveles realicen los pasos de cualquier construcción de aprendizaje automático por sí mismos: exploración y limpieza de datos, selección y validación de métodos de aprendizaje. todo debe ser realizado por el usuario. Esta filosofía cultiva la competencia en los no desarrolladores y ha tenido éxito para Microsoft a pesar de brindar a sus competidores una ventaja de facilidad de uso.

ML Studio viene con una variedad de algoritmos listos para usar, y Cortana Intelligence Gallery (una biblioteca comunitaria de soluciones de aprendizaje automático enlatadas) está disponible como un recurso de desarrollo, que ofrece plantillas para aplicaciones de análisis de recursos humanos, comercio minorista modelos de predicción de clientes, análisis automatizado de tickets de soporte, sistemas de detección de fraude, previsión de la demanda de la cadena de suministro y cientos de otras ofertas.

Al igual que la plataforma de IBM, el mayor inconveniente del estudio Azure es la curva de aprendizaje y el tiempo requerido del proyecto. A pesar de la accesibilidad de cada etapa de la ejecución del proyecto, los usuarios menos experimentados deben realizar una inversión considerable de tiempo y esfuerzo para completar un proyecto.

ML Studio es gratuito para los usuarios con una cuenta de Microsoft, con un espacio de trabajo de hasta 10 GB de almacenamiento, que incluye compatibilidad con Python y R y servicios web predictivos. Se permiten cien módulos por experimento y hay un límite de una hora en la duración del experimento.

Hay un espacio de trabajo estándar de nivel empresarial disponible para aquellos que tienen una suscripción de Azure, disponible por $ 9.99 por mes / $ 1 por hora de experimentación en el estudio; espacio de almacenamiento ilimitado, los datos se pueden leer a través de SQL local y una API web de producción está disponible.

Aprendizaje automático de AWS

Al igual que Google, Amazon es líder en SaaS, lo que otorga a sus proveedores de MLaaS una posición dominante en el mercado. A diferencia de ML Studio de Microsoft, es extremadamente fácil de usar, con muchos asistentes y herramientas convenientes que no requieren un conocimiento profundo o capacitación para usarlo de manera efectiva. La creación de modelos está guiada y las API resultantes son simples y fáciles de implementar en aplicaciones.

AWS ML ofrece una automatización considerable, lo que lo hace aún más atractivo para los principiantes en el aprendizaje automático. El servicio elige los mejores métodos e incluso puede descubrir columnas categóricas sin configuración previa.

Su desventaja es que no hay métodos de aprendizaje no estructurados disponibles, por lo que su capacidad para aplicaciones de aprendizaje profundo es limitada.

El precio se basa en el uso, dependiendo del servicio individual utilizado, lo que hace que la facturación sea algo compleja. Las tarifas de computación se basan en una tarifa de $ 0.42 por hora, con un precio de predicción por lotes de $ 0.10 por mil predicciones.

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