Wechseln Sie für Ihr Machine Learning in die Cloud
Sind Sie noch an starre, unhandliche Hardware gebunden, um Ihre Modelle zu betreiben? Plagen Sie hohe Infrastrukturkosten bei der Entwicklung? Dann ist es Zeit, auf die Cloud umzusteigen. Wir stellen Ihnen hier eine Auswahl an Plattformen vor, die speziell für Entwickler im Bereich Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) als Service angeboten werden. Diese Plattformen bieten eine webbasierte Oberfläche, mit der Sie Ihre Rechenleistung flexibel an Ihre Bedürfnisse anpassen können.
Alle hier vorgestellten Plattformen nutzen eine robuste und flexible Cloud-Infrastruktur.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ist eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen.
Sie bietet Datenwissenschaftlern und KI-Entwicklern eine ideale Umgebung, um eigene Modelle zu erstellen, auf Community-Modelle zuzugreifen und direkt auf der Plattform zu programmieren. SageMaker stellt eine skalierbare Cloud-Computing-Plattform bereit, um Modelle schnell zu entwickeln, zu trainieren und einzusetzen. Hier sind einige der Hauptvorteile:
- Direkter Zugriff auf vorgefertigte Algorithmen
- Schneller Einstieg dank bereits erledigter Installationen und Konfigurationen
- Ermöglicht schnelle Skalierung und beschleunigtes Modelltraining
- Benutzerfreundliche, Jupyter Notebook-ähnliche Oberfläche für alle relevanten Aufgaben
- Autopilot-Funktion für automatisiertes Modelltraining
- Umfangreiches Repository mit hochwertigen, vortrainierten Daten
- Einfache Zusammenarbeit mit anderen Datenexperten über die Webplattform
SageMaker zu erlernen ist unkompliziert.
Azure ML Studio
Azure ML Studio zählt aktuell zu den beliebtesten Plattformen im Bereich des maschinellen Lernens. Besonders hervorzuheben ist die große Auswahl an vorgefertigten Beispielen und Startcodes, die den Einstieg erleichtern.
Die Plattform bietet eine Schnittstelle mit einem Backend, das mit den wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen ausgestattet ist.
Die Hauptvorteile von Azure ML Studio sind:
- Integrierte Jupyter Notebook-Unterstützung
- Einfache Erstellung, Skalierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen
- Umfangreiche Sammlung von prädiktiven Analysebibliotheken
- Exzellente Funktionen zur Durchführung, Analyse und Überwachung von Experimenten
- Große Bibliothek vorgefertigter Modelle
- Grafischer Flussdesigner zum Erstellen von ML-Pipelines
Sie können Azure ML kostenfrei testen.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio ist eine ausgezeichnete Plattform für kollaborative Entwicklung.
Zu den wichtigsten Features von IBM Watson Studio zählen:
- AutoAI – automatisiert Aufgaben wie Datenaufbereitung, Filterung und Bereinigung
- Hervorragende visuelle Oberfläche für die Modellierung
- Unterstützung für Deep Learning-Konfigurationen
- Umfassender Workflow-Designer für automatisiertes Deep Learning
Deep Cognition
Deep Cognition ist eine Plattform, die die Automatisierung Ihres Deep-Learning-Prozesses mit minimalem Programmieraufwand in den Mittelpunkt stellt.
Sie bietet einen grafischen Workflow-Designer, mit dem Sie Daten eingeben, den Ablauf definieren und Ihr Modell kontinuierlich trainieren können. Die Plattform ist ideal für Deep-Learning-Aufgaben und bietet die richtigen Tools, um Ihr Modell schnell vom Training zur Produktion zu bringen.
Hier sind einige der Vorteile:
- Visuelle Designwerkzeuge
- AutoML-Funktion für automatisiertes Modelltraining
- Bereitstellung eines Servers für Ihr trainiertes KI-Modell
Dataiku
Dataiku ist eine Unternehmensplattform, die Geschäftsanalysten, Datenwissenschaftler, Datenanalysten und KI-Entwickler zur Zusammenarbeit befähigt. Sie ermöglicht die Aufgabenbearbeitung über eine definierte Pipeline, sodass jeder Benutzer seine entsprechenden Aufgaben effizient erledigen kann.
Dataiku wird von Unternehmen aus diesen Gründen geschätzt:
- Unterstützung der meisten gängigen Data-Science-Programmiersprachen
- Integrierte Datenvisualisierungstools
- Unterstützung beliebter ML-Bibliotheken wie Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobot konzentriert sich auf die Bereitstellung umfangreicher Daten zur Automatisierung der Modelloptimierung.
Die Premium-Plattform ist mit über hundert Open-Source-Bibliotheken vorkonfiguriert. Sie analysiert Daten selbstlernend und erstellt basierend auf den gewünschten Vorhersagen ein Modell. Dies geschieht ohne Programmieraufwand.
DataRobot ist bei Datenwissenschaftlern aus folgenden Gründen beliebt:
- Intelligente Datenaufnahme-Engine
- Vergleich und Visualisierung der Modellergebnisse
- Einfache Modellbereitstellung direkt von der Plattform
C3 AI Suite
C3 AI Suite ist eine umfassende Sammlung von KI-Tools für Unternehmen. Sie enthält zahlreiche Algorithmen, die es Unternehmensentwicklern ermöglichen, Anwendungen schnell zu entwickeln.
Die Vorteile der Suite umfassen:
- Eine Suite für jeden Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler
- Flexibilität bei der Wahl der Datenstruktur, Speicherung und Berechnung
- Visualisierungstools zur Visualisierung von Daten und Abläufen
- Einfache Verbindung mit gängigen Cloud-Umgebungen
- Sofortige Verarbeitung von Batch-Verarbeitungsaufträgen
- Einzelne Softwaregenehmigung
Fazit
Maschinelles Lernen und KI beeinflussen die Welt mit ihren beeindruckenden Ergebnissen. Die Technologien werden sich weiterentwickeln. Die ressourcenintensiven Produkte, die diese Technologien nutzen, benötigen genügend Leistung für Entwicklung und Einsatz. Die hier vorgestellten Plattformen und Tools erleichtern die Arbeit für Datenwissenschaftler, ML- und KI-Entwickler.
Sie helfen nicht nur, Hardware vor Ort zu vermeiden, sondern sparen auch erhebliche Investitionskosten bei Projektbeginn. Die meisten Plattformen werden nach Nutzung abgerechnet und erfordern keine großen Verpflichtungen. Dies erleichtert den Wechsel zwischen Plattformen und hält die Entwicklung flexibel.
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