7 机器学习和人工智能开发者的平台即服务 (PaaS)

还在使用庞大且无法移动的硬件来运行你的模型吗？

你的基础设施成本给你的开发带来了困扰吗？现在是时候转向云端了。在本文中，我们列出了一些可供AI和机器学习开发者使用的平台作为服务。这些平台提供基于网络的界面，能够根据需要扩展和缩小计算能力。

以下平台都是由弹性和灵活的云基础设施提供支持。

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker是一个专为机器学习领域设计的平台。

该平台为数据科学家和AI开发者提供了一个快速开始构建模型、利用社区模型并在平台上编码的机会。Amazon Sagemaker为您提供了一个可扩展的云计算平台，可以快速构建、训练和部署模型。使用Amazon Sagemaker的主要好处包括：

• 可供使用的预构建算法
• 为您进行了主要安装和设置的快速入门
• 允许您快速扩展和加快模型训练速度
• 提供类似流行IDE的界面，可以在单个平台上执行所有相关操作
• 提供自动训练模型的自动驾驶功能
• 拥有庞大的高质量预训练数据库，以快速训练模型
• 通过共享Web平台与其他数据科学家进行简单的协作

Learning Sagemaker非常简单。

Azure ML Studio

Azure ML Studio可能是当今机器学习领域最受欢迎的平台。它提供了一套强大的预构建示例和起步代码，方便入门。这些编码示例有助于开发者快速入门。

它为开发者提供了一个由机器学习专用后端支持的界面。后端预装了大多数机器学习所需的库。

使用ML Studio作为平台的主要优势包括：

• 内置Jupyter Notebook支持
• 提供一个平台，可以轻松构建、扩展和部署预测模型
• 提供了许多可与代码一起使用的预测分析库
• 可以优秀地运行、分析和监控实验
• 拥有庞大的预构建模型库，有助于更快的开发
• 提供图形化的流程设计器，用于创建模型训练的ML作业流水线

您可以免费试用Azure ML。

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio是一个优秀的协作开发平台。

https://youtu.be/tYgcW_pVpEo

IBM Watson Studio的主要特点包括：

• 自动AI – 自动化数据准备、过滤和清理等任务
• 出色的可视化建模界面
• 支持深度学习的功能
• 优秀的工作流设计器，用于深度自动化学习

Deep Cognition

Deep Cognition是一个专注于自动化深度学习过程的平台，几乎无需编码！

它提供了一个图形化的工作流设计器，用于提供数据、定义流程并持续训练模型以提高其预测能力。这些平台专注于深度学习，预配置以执行所需的任务，并具备将模型从训练转化为生产的正确工具。

它提供了一些优势：

• 可视化设计工具可帮助您更清晰地了解工作流程
• AutoML功能可自动训练模型，减少了工作量
• 为经过训练的AI模型提供了快速部署的服务器

Dataiku

Dataiku是一个企业级平台，提供了所有工具，使业务分析师、数据科学家、数据分析师和AI开发人员能够共同工作。该平台提供了一个详细的平台，通过定义的流水线来完成任务，并允许每个用户进行各自的工作。

Dataiku因以下原因而备受组织青睐：

• 该平台支持大多数流行的数据科学编程语言
• 提供内置的数据可视化工具，可轻松绘制数据
• 提供流行的机器学习库，如Scikit-learn、MLLib、XgBoost

DataRobot

DataRobot，顾名思义，是一个专注于提供大规模数据以自动化模型调优的平台。

这是一个高级平台，预配置了100多个开源库供使用。它具有自学习和分析数据建模算法。它能够摄入您的数据，基于所需的预测关系，并构建一个准备好为您预测的模型。而且您无需编写任何代码。

DataRobot受到数据科学家的喜爱，原因如下：

• 智能数据摄入引擎，能够学习和构建模型
• 帮助您比较和可视化每个模型的结果
• 比较后，您可以轻松地在平台上部署您的模型

C3 – AI Suite

C3 – AI Suite可能是一个企业可用的最全面的AI工具套件。这个套件内置了大多数必要的算法。这使得企业开发人员能够迅速启动应用程序并快速构建相关功能。

上面的图片展示了这个套件的广泛应用。以下是其中的一些好处。

• 一个套件 – 适用于每个企业开发人员和数据科学家
• 提供完全灵活的数据结构、存储和计算选择
• 配备了一套可视化工具，用于可视化数据和工作流程
• 与流行的云环境轻松连接以进行数据存储
• 可以自动处理批处理作业
• 单一软件批准 – 减少企业项目的启动时间

结论

机器学习和人工智能正以其有影响力的成果覆盖着整个世界。这些技术在这里并且会随着时间的推移不断演变。利用这些技术的产品对资源的需求量大，需要足够的计算能力来开发和部署。通过平台作为服务，上述平台和工具套件使数据科学家、机器学习开发人员和AI开发人员的工作更加轻松。

这些平台不仅帮助您摆脱内部硬件的负担，还帮助您在项目开始时节省巨额投资。由于大多数这些平台按使用量或定期收费，它们不需要任何重大承诺。这使得在平台之间进行过渡并保持链接_11>变得更加容易，没有任何重大困难。