[Перевод] Сравнение систем Machine Learning as a Service: Amazon, Microsoft Azure, Google Cloud AI, IBM Watson
|
|
Понедельник, 30 Января 2023 г. 14:16
+ в цитатник
Большинству компаний машинное обучение кажется чем-то сверхсложным, дорогим и требующим серьёзных специалистов. И если вы намереваетесь создавать новую систему рекомендаций Netflix, то так и есть. Однако тенденция превращения всего в сервис затронула и эту сложную сферу. Начать с нуля проект ML можно без особых инвестиций, и это будет правильным решением, если ваша компания новичок в data science и хочет начать с решения самых простых задач.
Одна из самых вдохновляющих историй об ML — это рассказ о японском фермере, решившем автоматически сортировать огурцы, чтобы помочь своим родителям в этой утомительной работе. В отличие от крупных корпораций, этот парень не имел ни опыта в машинном обучении, ни большого бюджета. Однако ему удалось освоить TensorFlow и применить глубокое обучение для распознавания разных классов огурцов.
Благодаря облачным сервисам машинного обучения вы можете начать создавать свои первые рабочие модели, делая ценные выводы из прогнозов даже при наличии небольшой команды. Мы уже говорили о
стратегии машинного обучения. Теперь давайте рассмотрим лучшие на рынке платформы машинного обучения и поговорим об инфраструктурных решениях, которые нужно принять.
Читать дальше → https://habr.com/ru/post/699436/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=699436
Метки:
искусственный интеллект
amazon
обработка изображений
data mining
машинное обучение
ibm watson
microsoft azure
big data
sagemaker
machine learning as a service
google cloud ai
mlaas
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-