Jadual Kandungan
Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) sedang mengubah dunia perniagaan, sains dan teknologi.
Ia membolehkan organisasi mengautomasikan tugas, mengoptimumkan proses dan mendapatkan cerapan daripada data. Tetapi bagaimana anda memilih platform ML dipacu AI terbaik untuk keperluan anda? Dalam catatan blog ini, kami akan menyemak 10 teratas platform ML dipacu AI terbaik pada tahun 2024, berdasarkan ciri, keupayaan dan ulasan pelanggan mereka. Kami juga akan memberikan beberapa petua tentang cara menilai dan membandingkan platform yang berbeza, dan perkara yang perlu dicari apabila memilih satu.
Platform ML Didorong AI Terbaik pada 2024
1. Pembelajaran Mesin Microsoft Azure
AzureML ialah platform berasaskan awan yang menawarkan set alat dan perkhidmatan yang komprehensif untuk membina, menggunakan dan mengurus model ML. Ia menyokong pelbagai rangka kerja, bahasa dan sumber data, serta disepadukan dengan perkhidmatan Azure lain seperti Kilang Data Azure, Analitis Azure Synapse dan Perkhidmatan Kognitif Azure.
Azure ML juga menyediakan antara muka mesra pengguna untuk mencipta dan mengurus saluran paip, percubaan dan titik akhir ML. Anda boleh menggunakan Azure ML untuk melatih model pada kluster CPU atau GPU atau memanfaatkan model pra-latihan daripada Azure Marketplace. Azure ML juga menawarkan AutoML, ciri yang secara automatik memilih algoritma terbaik, hiperparameter dan langkah prapemprosesan data untuk masalah ML anda.
Kelebihan:
- Set alat dan perkhidmatan yang komprehensif untuk pembinaan dan penggunaan model ML.
- Integrasi dengan perkhidmatan Azure lain untuk pengurusan dan pemprosesan data yang lancar.
- Antara muka mesra pengguna untuk mencipta dan mengurus saluran paip dan percubaan ML.
- Ciri AutoML untuk algoritma automatik dan pemilihan parameter.
Cons:
- Sesetengah ciri lanjutan mungkin memerlukan keluk pembelajaran untuk pemula.
- Harga boleh berbeza-beza berdasarkan penggunaan dan perkhidmatan yang digunakan.
2. Platform AI Awan Google
Platform Awan Google ialah platform bersatu yang membolehkan anda membina, menjalankan dan mengurus projek ML pada skala. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, dan XGBoost, dan menawarkan rangkaian alat dan perkhidmatan untuk pengingesan data, prapemprosesan, kejuruteraan ciri, latihan model, penggunaan, pemantauan dan kebolehjelasan.
Anda boleh menggunakan Platform AI Awan Google untuk melatih model pada infrastruktur Google yang berkuasa atau menggunakan model pra-bina daripada Hab AI. Google Cloud AI Platform juga menawarkan Vertex AI, perkhidmatan terurus yang memudahkan keseluruhan kitaran hayat ML dengan ciri AutoML dan MLOps.
Kelebihan:
- Platform bersatu untuk pengurusan projek ML hujung ke hujung.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja ML yang popular.
- Vertex AI untuk pengurusan kitaran hayat ML yang dipermudahkan.
- Model pra-bina daripada Hab AI.
Cons:
- Struktur harga boleh menjadi rumit, terutamanya untuk projek yang lebih besar.
- Penggunaan peringkat percuma terhad.
3. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ialah perkhidmatan terurus sepenuhnya yang membantu anda membina, melatih dan menggunakan model ML dengan cepat dan mudah. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, MXNet, dan Hugging Face Transformers, dan menawarkan pendekatan modular untuk pembangunan ML dengan komponen berbeza seperti SageMaker Studio, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger, SageMaker Model Monitor , dan SageMaker Pipelines.
Anda boleh menggunakan Amazon SageMaker untuk melatih model pada infrastruktur berskala AWS atau menggunakan model pra-latihan daripada AWS Marketplace. Amazon SageMaker juga menawarkan keupayaan AutoML dengan Autopilot SageMaker.
Kelebihan:
- Perkhidmatan terurus sepenuhnya untuk pembangunan dan penggunaan model yang pantas.
- Pendekatan modular dengan pelbagai komponen untuk pelbagai peringkat pembangunan ML.
- Sokongan untuk berbilang rangka kerja dan keupayaan AutoML.
- Penyepaduan dengan infrastruktur AWS.
Cons:
- Kos boleh meningkat mengikut skala projek.
- Keluk pembelajaran untuk pemula yang baharu dalam ekosistem AWS.
4. IBM Watson Studio
Studio IBM Watson ialah platform berasaskan awan yang membolehkan anda membina dan menggunakan aplikasi AI dengan mudah. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dan Spark MLlib, dan menawarkan persekitaran yang fleksibel untuk penerokaan data, pembangunan model, ujian dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan IBM Watson Studio untuk melatih model pada IBM Cloud Pak for Data atau kluster Perkhidmatan Kubernetes Cloud IBM atau menggunakan model terlatih daripada katalog IBM Watson. IBM Watson Studio juga menawarkan AutoAI, satu ciri yang mengautomasikan proses ML hujung ke hujung dengan penyediaan data, pemilihan model, pengoptimuman dan penggunaan.
Kelebihan:
- Platform berasaskan awan dengan persekitaran yang fleksibel untuk pembangunan aplikasi AI.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja dan keupayaan AutoAI.
- Penyepaduan dengan perkhidmatan Awan IBM dan Kubernetes.
- Kerjasama dan ciri pasukan untuk pembangunan yang diperkemas.
Cons:
- Harga boleh menjadi rumit dan berbeza-beza berdasarkan penggunaan.
- Pilihan peringkat percuma terhad.
5. Batak data
Databricks ialah platform berasaskan awan yang menggabungkan kejuruteraan data, sains data dan analitik dalam satu persekitaran yang bersatu. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn dan Spark MLlib, serta menawarkan ruang kerja kolaboratif untuk penerokaan data, visualisasi, pembangunan model dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan Databricks untuk melatih model pada gugusan Waktu Jalan Databricks atau gugusan Masa Jalan Pembelajaran Mesin Databricks atau menggunakan model terlatih daripada Pendaftaran Model Databricks. Databricks juga menawarkan keupayaan AutoML dengan Kit Alat AutoML Databricks.
Kelebihan:
- Persekitaran bersatu untuk kejuruteraan data, sains dan analitik.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja dan ruang kerja kolaboratif.
- Keupayaan dan penyepaduan AutoML dengan Pendaftaran Model Databricks.
- Infrastruktur berskala untuk model latihan.
Cons:
- Kos mungkin menjadi kebimbangan untuk pasukan atau projek yang lebih kecil.
- Keluk pembelajaran yang lebih curam untuk ciri yang kompleks.
6. H2O.ai
H2O.ai ialah platform sumber terbuka yang menyediakan set alatan dan perkhidmatan untuk pembangunan ML dipacu AI. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dan XGBoost, dan menawarkan antara muka mesra pengguna untuk pengingesan data, prapemprosesan, latihan model, penalaan dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan H2O.ai untuk melatih model pada infrastruktur anda atau gugusan Awan H2O.ai atau menggunakan model pra-latihan daripada Pasaran H2O.ai. H2O.ai juga menawarkan ciri AutoML dengan H2O AutoML dan AI Tanpa Pemandu H2O.
Kelebihan:
- Platform sumber terbuka dengan antara muka mesra pengguna.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja dan ciri AutoML.
- Pilihan untuk menggunakan infrastruktur sendiri atau H2O.ai Cloud.
- Satu set alatan untuk pembangunan ML dipacu AI.
Cons:
- Ciri lanjutan terhad berbanding dengan beberapa platform komersial.
- Sokongan komuniti mungkin tidak seteguh alternatif berbayar.
7. DataRobot
DataRobot ialah platform gred perusahaan yang mengautomasikan keseluruhan kitaran hayat ML dengan kelajuan dan ketepatan. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dan XGBoost, dan menawarkan aliran kerja yang diperkemas untuk penyediaan data, kejuruteraan ciri, latihan model, penalaan dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan DataRobot untuk melatih model pada infrastruktur anda atau gugusan Awan DataRobot atau menggunakan model pra-latihan daripada Pendaftaran Model DataRobot. DataRobot juga menawarkan ciri MLOps dengan MLOps DataRobot.
Kelebihan:
- Platform gred perusahaan mengautomasikan keseluruhannya Kitaran hayat ML.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja dan aliran kerja yang diperkemas.
- Ciri MLOps untuk pengurusan model yang cekap.
- Pilihan untuk menggunakan infrastruktur sendiri atau DataRobot Cloud.
Cons:
- Harga boleh menjadi lebih tinggi untuk organisasi yang lebih kecil.
- Projek kompleks mungkin masih memerlukan konfigurasi tersuai.
8. RapidMiner
RapidMiner ialah platform yang memperkasakan saintis data dan penganalisis perniagaan untuk membina dan menggunakan model ML dengan mudah. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, dan Weka, dan menawarkan antara muka visual untuk penerokaan data, pembangunan model, ujian dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan RapidMiner untuk melatih model pada infrastruktur anda atau kluster RapidMiner Cloud atau menggunakan model pra-latihan daripada RapidMiner Marketplace. RapidMiner juga menawarkan ciri AutoML dengan Model Auto RapidMiner.
Kelebihan:
- Platform memperkasakan kedua-dua saintis data dan penganalisis perniagaan.
- Antara muka visual untuk kemudahan penggunaan dan kerjasama.
- Ciri AutoML untuk penciptaan model yang cekap.
- Pilihan penggunaan yang fleksibel.
Cons:
- Mungkin kekurangan beberapa ciri lanjutan berbanding dengan platform yang lebih khusus.
- Antara muka pengguna mungkin sangat menggembirakan untuk pemula.
9. SAS Viya
SAS Viya ialah platform berasaskan awan yang membolehkan anda membina dan menggunakan aplikasi berkuasa AI dengan yakin. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dan SAS, serta menawarkan set alat dan perkhidmatan yang komprehensif untuk pengurusan data, pembangunan model, ujian dan penggunaan.
Anda boleh menggunakan SAS Viya untuk melatih model pada kluster Awan SAS atau infrastruktur anda atau menggunakan model pra-latihan daripada Pengurus Model SAS. SAS Viya juga menawarkan ciri AutoML dengan SAS Visual Data Mining dan Pembelajaran Mesin.
Kelebihan:
- Platform berasaskan awan untuk pembangunan aplikasi dikuasakan AI yang yakin.
- Alat dan perkhidmatan yang komprehensif untuk pengurusan data dan pembangunan model.
- Ciri dan penyepaduan AutoML dengan ekosistem SAS.
- Sokongan untuk pelbagai rangka kerja dan pilihan penggunaan.
Cons:
- Harga boleh lebih tinggi berbanding beberapa platform lain.
- Keluk pembelajaran untuk pengguna baharu dalam persekitaran SAS.
10. Makmal Data Domino
Domino Data Lab ialah platform yang membantu anda mempercepatkan penghantaran model ML pada skala. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn dan R, serta menawarkan persekitaran kolaboratif untuk penerokaan data, pembangunan model, ujian dan penggunaan. Anda boleh menggunakan Domino Data Lab untuk melatih model pada kluster Domino Cloud atau infrastruktur anda atau menggunakan model pra-latihan daripada Katalog Model Domino. Domino Data Lab juga menawarkan ciri MLOps dengan Domino Model Monitor dan Domino Launchpad.
Kelebihan:
- Platform untuk mempercepatkan penghantaran model ML pada skala.
- Persekitaran kolaboratif untuk pasukan.
- Ciri MLOps untuk pemantauan dan pengurusan model yang berkesan.
- Integrasi dengan pelbagai rangka kerja dan pilihan penggunaan.
Cons:
- Kos mungkin meningkat dengan penggunaan dan ciri tambahan.
- Keluk pembelajaran untuk pendatang baru ke platform.
Kesimpulannya, pilihan platform ML terbaik dipacu AI bergantung pada keperluan khusus anda, kepakaran pasukan dan pertimbangan belanjawan. Nilaikan platform ini berdasarkan keperluan projek anda dan matlamat jangka panjang untuk membuat keputusan termaklum.