Herramientas de aprendizaje automático
Las herramientas de aprendizaje automático como herramienta (MLaaS) para el análisis de datos podrían aumentar la precisión y la eficiencia de su investigación en el ámbito de la ciencia de datos. Sin requerir costos iniciales sustanciales de los equipos in situ.
Eso es porque las opciones de MLaaS existen en la nube. Aquí hay seis puntos que debe tener en cuenta si planea invertir en herramientas de aprendizaje automático o si desea obtener más información sobre ellas.
Herramientas de aprendizaje automático
1. Azure Machine Learning Studio
Esta opción de Microsoft cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar que no requiere experiencia en codificación. Pero se necesita un enfoque aplicado al aprendizaje automático.
Permite integrar la tecnología en su trabajo rápidamente. La interfaz visual también permite exportar datos relacionados con el análisis predictivo. Por lo que es sencillo compartir sus hallazgos con los miembros de la junta ejecutiva u otros superiores.
Hay una versión gratuita disponible que le permite experimentar con el programa y cómo funciona. El precio comienza en $ 9.99 por mes .
2. Amazon Machine Learning
Este servicio de aprendizaje automático de Amazon presenta la misma tecnología utilizada internamente por sus científicos de datos. En este momento se encuentra disponible para los clientes que se suscriben al servicio.
Amazon es uno de los principales proveedores de MLaaS debido a que es altamente automatizado. Y es una opción ideal para los científicos de datos que necesitan confiar en el aprendizaje automático para cumplir con plazos ajustados.
La tecnología ofrece tres capacidades de predicción de aprendizaje automático. Con lo cual no es necesario conocer ningún método de aprendizaje automático antes de importar datos. La herramienta analiza la información y elige la mejor para usted.
Sin embargo la fijación de precios para la tecnología de Amazon no es tan sencilla como lo que Microsoft proporciona.
Por ejemplo detalles sobre el costo de análisis de datos y las tarifas de construcción del modelo más los precios cobrados por las predicciones .
3. Watson Machine Learning
En marzo de 2018 IBM alojó Think 2018 que fue uno de los eventos tecnológicos más importantes de la historia. El programa de la conferencia dividió los eventos en varios campus.
Incluido uno llamado Business y AI que presentaba soluciones analíticas basadas en la nube. Sin dudas, los asistentes aprendieron sobre Watson Machine Learning de IBM allí.
Permite crear modelos de Machine learning con herramientas de aprendizaje automático visuales que ayudan a los usuarios a detectar patrones y tomar decisiones más inteligentes de lo que podrían sin esas ofertas.
Watson Machine Learning tiene un componente de aprendizaje profundo que incorpora redes neuronales.
Hay varias opciones bajo el paraguas de Watson Machine Learning. Watson Studio permite usar herramientas de ciencia de datos de código abierto e interactuar con la información de arrastrar y soltar en los tableros.
Además de una versión gratuita hay opciones premium a considerar . También está el Catálogo de Conocimiento Watson, que ofrece conjuntos de datos y más para informar el trabajo de los científicos de datos.
4. Google Cloud Machine Learning Engine
Mediante el uso de este producto podemos entrenar modelos de aprendizaje automático y luego usar la predicción en línea o la predicción por lotes para aplicar lo que el modelo aprendió a través del entrenamiento para hacerlo más inteligente.
Además no está restringido solo a los modelos de capacitación de máquinas de entrenamiento dentro del producto de Google. Acepta modelos entrenados en cualquier lugar.
Obtener detalles de precios para su proyecto solo es posible contactando a Google. Pero se informa que sus tarifas son sustancialmente menores que otros proveedores para algunos proyectos.
5. BigML
El deseo que motivó al equipo detrás de Big ML fue que hiciera accesible el aprendizaje automático a todos. Entonces, si durante mucho tiempo ha estado interesado en aplicar el aprendizaje automático a su carrera de ciencia de datos, pero no estaba seguro de dónde comenzar entonces BigML podría ayudar.
Es como algunos de los otros servicios en esta lista en que la automatización juega un papel importante parte en cómo funciona el producto. Puede importar datos de múltiples fuentes y construir rápidamente modelos que se adapten a su flujo de trabajo. Incluso es posible insertar modelos en aplicaciones móviles y usarlos para hacer predicciones.
Hay un plan gratuito más niveles premium a partir de $ 30 .
6. Dataiku
Dataiku ofrece a los usuarios las últimas bibliotecas de aprendizaje automático y permite a las personas usar R y Python para personalizar el código para ajustes avanzados.
La interfaz también proporciona comentarios sobre la importancia de diferentes variables. Luego puede comprender al instante qué características del programa Dataiku impactan más sus predicciones.
Además si es necesario volver a entrenar un modelo no necesita comenzar desde cero. Puede rastrear y guardar la progresión de la vida de un modelo y volver a una versión anterior con un clic.
Dataiku no publica detalles de fijación de precios en su sitio web porque las tasas varían según las necesidades. Sin embargo. Puede contactar al equipo de ventas para obtener más información después de decidir cómo el aprendizaje automático se ajusta mejor a sus requisitos de ciencia de datos.
Herramientas de aprendizaje automático: Acceso a tecnología sin infraestructura en el sitio
Uno de los desafíos del pasado para científicos de datos y personas de otras carreras los caminos que querían explorar el aprendizaje automático eran los costos involucrados en la compra y la instalación de costosos equipos en el sitio.
Estas opciones de MLaaS basadas en la nube eliminan ese aspecto y ofrecen soluciones escalables para clientes actuales y potenciales.
