Sommario
L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno trasformando il mondo degli affari, della scienza e della tecnologia.
Consentono alle organizzazioni di automatizzare le attività, ottimizzare i processi e ottenere informazioni approfondite dai dati. Ma come scegliere la migliore piattaforma ML basata sull'intelligenza artificiale per le tue esigenze? In questo post del blog esamineremo le 10 migliori piattaforme ML basate sull'intelligenza artificiale nel 2024, in base alle loro caratteristiche, capacità e recensioni dei clienti. Forniremo anche alcuni suggerimenti su come valutare e confrontare diverse piattaforme e cosa cercare quando se ne sceglie una.
Le migliori piattaforme ML basate sull'intelligenza artificiale nel 2024
1. Apprendimento automatico di Microsoft Azure
Azure Machine Learning è una piattaforma basata su cloud che offre un set completo di strumenti e servizi per la creazione, la distribuzione e la gestione di modelli ML. Supporta vari framework, linguaggi e origini dati e si integra con altri servizi di Azure come Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Servizi cognitivi di Azure.
Azure ML fornisce inoltre un'interfaccia intuitiva per la creazione e la gestione di pipeline, esperimenti ed endpoint ML. È possibile usare Azure ML per addestrare modelli su cluster CPU o GPU o sfruttare modelli preaddestrati da Azure Marketplace. Azure ML offre anche AutoML, una funzionalità che seleziona automaticamente l'algoritmo, gli iperparametri e i passaggi di preelaborazione dei dati migliori per il tuo problema di ML.
PRO:
- Set di strumenti e servizi completi per la creazione e la distribuzione di modelli ML.
- Integrazione con altri servizi di Azure per una gestione ed elaborazione dei dati fluida.
- Interfaccia intuitiva per la creazione e la gestione di pipeline ed esperimenti di machine learning.
- Funzionalità AutoML per la selezione automatica di algoritmi e parametri.
Contro:
- Alcune funzionalità avanzate potrebbero richiedere una curva di apprendimento per i principianti.
- I prezzi possono variare in base all'utilizzo e ai servizi utilizzati.
2. Piattaforma AI di Google Cloud
Piattaforma AI di Google Cloud è una piattaforma unificata che ti consente di creare, eseguire e gestire progetti ML su larga scala. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost e offre una gamma di strumenti e servizi per l'inserimento dei dati, la preelaborazione, l'ingegneria delle funzionalità, l'addestramento dei modelli, l'implementazione, il monitoraggio e la spiegabilità.
Puoi utilizzare Google Cloud AI Platform per addestrare modelli sulla potente infrastruttura di Google o utilizzare modelli predefiniti dall'AI Hub. Google Cloud AI Platform offre anche Vertex AI, un servizio gestito che semplifica l'intero ciclo di vita ML con funzionalità AutoML e MLOps.
PRO:
- Piattaforma unificata per la gestione di progetti ML end-to-end.
- Supporto per vari framework ML popolari.
- Vertex AI per una gestione semplificata del ciclo di vita del machine learning.
- Modelli precostruiti dall'AI Hub.
Contro:
- La struttura dei prezzi può essere complessa, soprattutto per progetti più grandi.
- Utilizzo limitato del livello gratuito.
3. AmazonSageMaker
Amazon Sage Maker è un servizio completamente gestito che ti aiuta a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning in modo rapido e semplice. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, MXNet e Hugging Face Transformers e offre un approccio modulare allo sviluppo ML con diversi componenti come SageMaker Studio, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger, SageMaker Model Monitor e pipeline SageMaker.
Puoi utilizzare Amazon SageMaker per addestrare modelli sull'infrastruttura scalabile di AWS o utilizzare modelli preaddestrati da AWS Marketplace. Amazon SageMaker offre anche funzionalità AutoML con SageMaker Autopilot.
PRO:
- Servizio completamente gestito per lo sviluppo e l'implementazione rapidi di modelli.
- Approccio modulare con vari componenti per le diverse fasi dello sviluppo ML.
- Supporto per più framework e funzionalità AutoML.
- Integrazione con l'infrastruttura AWS.
Contro:
- I costi possono aumentare man mano che i progetti aumentano.
- La curva di apprendimento per i principianti che non conoscono l'ecosistema AWS.
4. IBM WatsonStudio
IBM WatsonStudio è una piattaforma basata su cloud che ti consente di creare e distribuire facilmente applicazioni IA. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Keras e Spark MLlib e offre un ambiente flessibile per l'esplorazione dei dati, lo sviluppo di modelli, i test e la distribuzione.
Puoi utilizzare IBM Watson Studio per addestrare modelli su cluster IBM Cloud Pak for Data o IBM Cloud Kubernetes Service oppure utilizzare modelli preaddestrati dal catalogo IBM Watson. IBM Watson Studio offre anche AutoAI, una funzionalità che automatizza il processo ML end-to-end con preparazione dei dati, selezione del modello, ottimizzazione e distribuzione.
PRO:
- Piattaforma basata su cloud con un ambiente flessibile per lo sviluppo di applicazioni AI.
- Supporto per vari framework e funzionalità AutoAI.
- Integrazione con i servizi IBM Cloud e Kubernetes.
- Funzionalità di collaborazione e team per uno sviluppo ottimizzato.
Contro:
- I prezzi possono essere complessi e variare in base all’utilizzo.
- Opzioni limitate del livello gratuito.
5. Mattoni di dati
Databricks è una piattaforma basata su cloud che combina ingegneria dei dati, scienza dei dati e analisi in un unico ambiente unificato. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e Spark MLlib e offre uno spazio di lavoro collaborativo per l'esplorazione, la visualizzazione, lo sviluppo di modelli e la distribuzione dei dati.
È possibile usare Databricks per addestrare modelli su cluster Databricks Runtime o cluster Databricks Machine Learning Runtime oppure usare modelli preaddestrati dal registro modelli Databricks. Databricks offre anche funzionalità AutoML con Databricks AutoML Toolkit.
PRO:
- Un ambiente unificato per ingegneria dei dati, scienza e analisi.
- Supporto per vari framework e spazi di lavoro collaborativi.
- Funzionalità AutoML e integrazione con Databricks Model Registry.
- Infrastruttura scalabile per modelli di formazione.
Contro:
- Il costo potrebbe essere un problema per team o progetti più piccoli.
- La curva di apprendimento più ripida per funzionalità complesse.
6. H2O.ai
H2O.ai è una piattaforma open source che fornisce una suite di strumenti e servizi per lo sviluppo ML basato sull'intelligenza artificiale. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Keras e XGBoost e offre un'interfaccia intuitiva per l'inserimento dei dati, la preelaborazione, l'addestramento del modello, l'ottimizzazione e la distribuzione.
Puoi utilizzare H2O.ai per addestrare modelli sulla tua infrastruttura o sui cluster H2O.ai Cloud oppure utilizzare modelli preaddestrati dal Marketplace H2O.ai. H2O.ai offre anche funzionalità AutoML con H2O AutoML e H2O Driverless AI.
PRO:
- Piattaforma open source con un'interfaccia user-friendly.
- Supporto per vari framework e funzionalità AutoML.
- Possibilità di utilizzare la propria infrastruttura o H2O.ai Cloud.
- Una suite di strumenti per lo sviluppo ML basato sull'intelligenza artificiale.
Contro:
- Funzionalità avanzate limitate rispetto ad alcune piattaforme commerciali.
- Il sostegno comunitario potrebbe non essere così solido come le alternative a pagamento.
7. Robot dati
DataRobot è una piattaforma di livello aziendale che automatizza l'intero ciclo di vita del machine learning con velocità e precisione. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Keras e XGBoost e offre un flusso di lavoro ottimizzato per la preparazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità, l'addestramento dei modelli, l'ottimizzazione e la distribuzione.
Puoi utilizzare DataRobot per addestrare modelli sulla tua infrastruttura o sui cluster DataRobot Cloud oppure utilizzare modelli preaddestrati dal registro modelli DataRobot. DataRobot offre anche funzionalità MLOps con DataRobot MLOps.
PRO:
- Piattaforma di livello aziendale che automatizza l'intero Ciclo di vita del machine learning.
- Supporto per vari framework e flusso di lavoro ottimizzato.
- Funzionalità MLOps per una gestione efficiente dei modelli.
- Possibilità di utilizzare la propria infrastruttura o DataRobot Cloud.
Contro:
- I prezzi possono essere più alti per le organizzazioni più piccole.
- I progetti complessi potrebbero comunque richiedere configurazioni personalizzate.
8. Minatore rapido
RapidMiner è una piattaforma che consente ai data scientist e agli analisti aziendali di creare e distribuire facilmente modelli ML. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e Weka e offre un'interfaccia visiva per l'esplorazione dei dati, lo sviluppo del modello, il test e la distribuzione.
Puoi utilizzare RapidMiner per addestrare modelli sulla tua infrastruttura o cluster RapidMiner Cloud oppure utilizzare modelli preaddestrati dal RapidMiner Marketplace. RapidMiner offre anche funzionalità AutoML con RapidMiner Auto Model.
PRO:
- Piattaforma che dà potere sia ai data scientist che agli analisti aziendali.
- Interfaccia visiva per facilità d'uso e collaborazione.
- Funzionalità AutoML per la creazione efficiente di modelli.
- Opzioni di distribuzione flessibili.
Contro:
- Potrebbe mancare alcune funzionalità avanzate rispetto a piattaforme più specializzate.
- L'interfaccia utente potrebbe essere travolgente per i principianti.
9. SAS Viya
SAS Viya è una piattaforma basata su cloud che ti consente di creare e distribuire applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in tutta sicurezza. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Keras e SAS e offre un set completo di strumenti e servizi per la gestione dei dati, lo sviluppo di modelli, il test e la distribuzione.
Puoi utilizzare SAS Viya per addestrare modelli sui cluster SAS Cloud o sulla tua infrastruttura oppure utilizzare modelli preaddestrati da SAS Model Manager. SAS Viya offre anche funzionalità AutoML con SAS Visual Data Mining e Machine Learning.
PRO:
- Piattaforma basata su cloud per lo sviluppo sicuro di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.
- Strumenti e servizi completi per la gestione dei dati e lo sviluppo di modelli.
- Funzionalità di AutoML e integrazione con l'ecosistema SAS.
- Supporto per vari framework e opzioni di distribuzione.
Contro:
- Il prezzo può essere più alto rispetto ad altre piattaforme.
- La curva di apprendimento per gli utenti nuovi nell'ambiente SAS.
10. Laboratorio dati Domino
Domino Data Lab è una piattaforma che ti aiuta ad accelerare la fornitura di modelli ML su larga scala. Supporta vari framework come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e R e offre un ambiente collaborativo per l'esplorazione dei dati, lo sviluppo di modelli, i test e la distribuzione. Puoi utilizzare Domino Data Lab per addestrare modelli sui cluster Domino Cloud o sulla tua infrastruttura oppure utilizzare modelli preaddestrati dal catalogo modelli Domino. Domino Data Lab offre anche funzionalità MLOps con Domino Model Monitor e Domino Launchpad.
PRO:
- Una piattaforma per accelerare la distribuzione di modelli ML su larga scala.
- Un ambiente collaborativo per i team.
- Funzionalità MLOps per il monitoraggio e la gestione efficace dei modelli.
- Integrazione con vari framework e opzioni di distribuzione.
Contro:
- I costi potrebbero aumentare con l'utilizzo e le funzionalità aggiuntive.
- Curva di apprendimento per i nuovi arrivati sulla piattaforma.
In conclusione, la scelta della migliore piattaforma ML basata sull'intelligenza artificiale dipende dai requisiti specifici, dalle competenze del team e da considerazioni sul budget. Valuta queste piattaforme in base alle esigenze del tuo progetto e agli obiettivi a lungo termine per prendere una decisione informata.