还在使用笨重且不可移动的硬件来运行你的模型吗？
你的基础设施成本是否成为了开发的阻碍？ 是时候转向云端了。本文列出了一些可供机器学习和人工智能开发人员使用的平台。这些平台提供基于Web的界面，能够根据需求扩展或缩减计算资源。
以下平台都基于被认为具有高度弹性和灵活性的云基础设施。
亚马逊 SageMaker
亚马逊 SageMaker 是一个专门为机器学习领域设计的平台。
该平台为数据科学家和人工智能开发人员提供了快速构建模型、利用社区模型以及直接在平台上编写代码的起点。Amazon SageMaker 为你提供一个可扩展的云计算平台，用于快速构建、训练和部署机器学习模型。使用 Amazon SageMaker 的主要优势包括：
- 提供随时可用的预构建算法
- 为你快速入门提供主要的安装和设置
- 允许快速扩展并加速模型训练
- 提供类似Jupyter Notebook的常用界面，方便在单个平台上执行所有相关操作
- 提供自动机器学习功能，实现模型自动训练
- 拥有高质量的预训练数据的海量存储库，加速模型训练
- 通过共享网络平台与其他数据科学家直接协作
学习SageMaker 非常简单。
Azure 机器学习工作室
Azure 机器学习工作室 可能是当今机器学习领域中最受欢迎的平台之一。它首先提供了一套庞大的预构建示例和启动代码。 这些代码示例可以帮助开发人员快速入门。
它为开发人员提供了一个由专为机器学习设计的后端支持的界面。 该后端预装了机器学习所需的大部分库。
使用 ML Studio 作为平台的主要优点：
- 内置的 Jupyter Notebook 支持
- 提供一个平台，方便构建、扩展和部署预测模型
- 集成了许多可用于代码的预测分析库
- 具备运行、分析和监控实验的出色功能
- 拥有庞大的预构建模型库，有助于加快开发速度
- 提供图形化的流程设计器，用于创建模型训练的 ML 作业管道
你可以免费试用 Azure ML。
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio 是一个用于协同开发的优秀平台。
IBM Watson Studio 的主要功能包括：
- 自动人工智能——自动执行数据准备、过滤和清理等任务
- 出色的模型可视化界面
- 支持深度学习设施
- 用于深度自动化学习的优秀工作流程设计器
深度认知
深度认知 是一个致力于自动化深度学习过程的平台，几乎无需编写代码！
它提供了一个图形化工作流程设计器，用于提供数据、定义流程，并不断训练模型以提高其预测能力。这些平台专注于深度学习，经过预先配置，可以完成所需的工作，并拥有正确的工具，使模型可以快速从训练过渡到生产。
它提供的一些优点：
- 可视化设计工具，帮助你更清晰地理解工作流程
- AutoML 工具，有助于以最小的努力自动训练模型
- 准备好用于已训练的人工智能模型的部署服务器
Dataiku
Dataiku 是一个企业级平台，它提供了所有工具，允许业务分析师、数据科学家、数据分析师和人工智能开发人员协同工作。 该平台提供了一个精心设计的平台，使任务可以通过预定义的管道传递，并允许每个用户完成各自的工作。
Dataiku 受组织欢迎的原因如下：
- 该平台支持大多数流行的数据科学编程语言
- 提供内置数据可视化工具，方便绘制数据图表
- 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，以实现模型自动调整的平台。
它是一个高级平台，预配置了一百多个开源库供使用。它具有自学习和分析数据建模算法。它能够摄取你的数据，根据所需的预测进行关联，并构建一个可以为你进行预测的模型。这可以在你完全不编写代码的情况下实现。
DataRobot 受数据科学家喜爱的原因如下：
- 能够学习和构建模型的智能数据摄取引擎
- 帮助你比较和可视化每个模型的结果
- 比较之后，你可以直接从平台本身轻松部署你的模型
C3 – 人工智能套件
C3 – 人工智能套件 可能是企业可用的最全面的 AI 工具套件。该套件使用编码所需的大多数必要算法构建而成。这使得企业开发人员可以快速启动他们的应用程序并围绕它进行快速构建。
上图描绘了该套件的应用范围。一些优点如下：
- 一套完整的工具——适用于每一位企业开发人员和数据科学家
- 为数据结构、存储和计算的选择提供充分的灵活性
- 随附一套可视化工具，用于可视化数据和工作流程
- 方便连接流行的云环境进行数据存储
- 可以开箱即用地处理批处理作业
- 单一软件审批——缩短企业项目的启动时间
结论
机器学习和人工智能正在以其强大的成果改变世界。这些技术将随着时间推移而不断发展。然而，利用这些技术的产品资源非常匮乏，并且需要足够的计算能力来开发和部署它们。通过平台即服务，上述平台和工具套件使数据科学家、机器学习开发人员和人工智能开发人员的生活更加轻松。
这些平台不仅可以帮助你摆脱内部硬件的束缚，还可以帮助你在项目启动时节省大量投资。这些平台中的大多数都是按使用量或定期计费的，它们不需要任何重大承诺。这使得平台之间的转换变得更加容易，并且可以在没有任何重大问题的情况下继续进行开发。
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