云中的一些頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)可以使用戶能夠更好地分析數(shù)據(jù)，并獲得新的見(jiàn)解。用戶通過(guò)云計(jì)算訪問(wèn)這些服務(wù)在成本和工作時(shí)間方面往往是高效的。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的子集，它試圖以幾種不同的方式從數(shù)據(jù)集“學(xué)習(xí)”，其中包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。有許多可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的不同技術(shù)，例如各種商業(yè)工具以及開(kāi)源框架。

盡管組織可以選擇在本地部署機(jī)器學(xué)習(xí)框架，但這通常是一項(xiàng)復(fù)雜且占用大量資源的工作。機(jī)器學(xué)習(xí)得益于專(zhuān)用硬件，包括推理芯片和優(yōu)化的GPU。機(jī)器學(xué)習(xí)框架通常也很難正確部署和配置。技術(shù)復(fù)雜性導(dǎo)致了云平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的興起，該服務(wù)提供了正確的硬件和優(yōu)化配置的軟件，使組織可以輕松地開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

主要特征

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的云計(jì)算服務(wù)都包含幾個(gè)關(guān)鍵功能：

·AutoML——自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)功能自動(dòng)幫助構(gòu)建正確的模型。

·機(jī)器學(xué)習(xí)工作室——工作室的概念就是提供一個(gè)可以構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)建模方案的開(kāi)發(fā)人員環(huán)境。

·開(kāi)源框架支持——支持現(xiàn)有框架（如TensorFlow、MXNet和Caffe）的能力非常重要，因?yàn)樗兄趯?shí)現(xiàn)模型的可遷移性。

如何選擇

在評(píng)估云端機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的不同選項(xiàng)時(shí)，需要考慮以下條件：

?現(xiàn)有服務(wù)——每個(gè)主要的公共云提供商都擁有自己的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。通常，用戶堅(jiān)持使用數(shù)據(jù)已經(jīng)存在的同一平臺(tái)通常是一個(gè)容易的選擇。

?數(shù)據(jù)訪問(wèn)——提取數(shù)據(jù)或從任何所需來(lái)源中提取數(shù)據(jù)集的能力是重要的考慮因素，否則只是簡(jiǎn)單地移動(dòng)數(shù)據(jù)就會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間。

?工作流建模——機(jī)器學(xué)習(xí)可能是一項(xiàng)復(fù)雜的活動(dòng)，因此，最好確保有易于使用的工作流建模功能。

以下頂級(jí)公司列表將重點(diǎn)介紹提供云計(jì)算頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的供應(yīng)商。

1.阿里巴巴

對(duì)于潛在買(mǎi)家的價(jià)值主張：對(duì)于那些有機(jī)器學(xué)習(xí)需求的用戶來(lái)說(shuō)，阿里巴巴公共云是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)集遍布全球，尤其是在亞洲，阿里巴巴是一家領(lǐng)先的云計(jì)算服務(wù)商。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?阿里巴巴的主要區(qū)別在于其PAI Studio工具，該工具集成了用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、功能工程和統(tǒng)計(jì)分析的預(yù)構(gòu)建模塊。

?使用AutoML進(jìn)行自動(dòng)參數(shù)調(diào)整是一項(xiàng)強(qiáng)大的功能，可幫助用戶自動(dòng)微調(diào)算法以獲得所需的結(jié)果。

?可視界面可以幫助用戶以拖放方式設(shè)置機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。

?支持多種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，其中包括TensorFlow、MXNet和Caffe

2.亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）

對(duì)于潛在購(gòu)買(mǎi)者的價(jià)值主張：AWS公司擁有當(dāng)今云中最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，其SageMaker產(chǎn)品組合具有領(lǐng)先地位，其中包括在云平臺(tái)中構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型的功能。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?SageMaker是AWS公司的完全托管產(chǎn)品，具有多種服務(wù)，其中包括：

?Ground Truth——用于構(gòu)建和管理培訓(xùn)數(shù)據(jù)集

?Studio——機(jī)器學(xué)習(xí)的完整集成開(kāi)發(fā)環(huán)境

?Autopilot——用于自動(dòng)構(gòu)建和訓(xùn)練模型

?模型調(diào)整——用于參數(shù)優(yōu)化

?AWS公司的主要區(qū)別在于SageMaker服務(wù)與記事本的可擴(kuò)展性，使用戶可以在機(jī)器學(xué)習(xí)模型上共享和協(xié)作。此外，AWS市場(chǎng)還提供了第三方預(yù)構(gòu)建的算法和模型供用戶使用。

?支持的框架包括TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod、Scikit-learn和Deep Graph Library。

3.谷歌云

對(duì)潛在購(gòu)買(mǎi)者的價(jià)值主張：谷歌云的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)集也在不斷擴(kuò)展和增長(zhǎng)，針對(duì)特定用例的通用服務(wù)和針對(duì)特定目的而構(gòu)建的服務(wù)。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?云中谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的核心元素是Cloud AutoML套件，該套件旨在輕松幫助用戶開(kāi)始構(gòu)建和部署模型。

?使機(jī)器學(xué)習(xí)更容易也是人工智能集線器的目標(biāo)，該集線器具有組件開(kāi)發(fā)人員可以用來(lái)構(gòu)建模型的存儲(chǔ)庫(kù)。

?人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)模型僅取決于其所基于的數(shù)據(jù)，這就是谷歌公司提供的人工智能平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)簽服務(wù)如此有用，有助于正確準(zhǔn)備和識(shí)別用于機(jī)器學(xué)習(xí)的正確數(shù)據(jù)的原因。

?關(guān)鍵區(qū)別在于視覺(jué)人工智能和視頻人工智能，它們是用于視頻和音頻數(shù)據(jù)的重點(diǎn)工具。

4.IBM Watson

對(duì)潛在購(gòu)買(mǎi)者的價(jià)值主張：IBM Watson機(jī)器學(xué)習(xí)使用戶可以在任何云平臺(tái)或僅在IBM Cloud上運(yùn)行模型。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?IBM Watson機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別是本地組件，該組件使用戶可以首先在本地構(gòu)建模型，然后使用該模型在任何云上運(yùn)行。

?在IBM 云平臺(tái)上，對(duì)Watson機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面管理，包括用于構(gòu)建和部署模型的Watson Studio開(kāi)發(fā)人員環(huán)境。

?僅運(yùn)行模型是不夠的，監(jiān)視和衡量結(jié)果也很重要，這是IBM Watson OpenScale服務(wù)與IBM 云平臺(tái)配合的地方，為人工智能提供了治理和監(jiān)視模型。

?IBM云平臺(tái)上的GPU加速的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)支持Keras、PyTorch、Tensorflow和Caffe框架。

5.微軟Azure

對(duì)潛在買(mǎi)家的價(jià)值主張：對(duì)于已經(jīng)采用Microsoft Azure云平臺(tái)的組織，Azure機(jī)器學(xué)習(xí)非常適合，它提供了一個(gè)用于訓(xùn)練、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的云計(jì)算環(huán)境。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?Azure機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于服務(wù)的直觀拖放設(shè)計(jì)器，用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

?微軟公司在其平臺(tái)上采用了MLOps的概念，提供了一種DevOps風(fēng)格的方法來(lái)構(gòu)建和管理機(jī)器學(xué)習(xí)管道和工作流。

?Azure機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域是服務(wù)集成的安全性和治理控制，可以幫助使機(jī)器學(xué)習(xí)工作與合規(guī)性工作以及身份和隱私控制保持一致。

?支持多種開(kāi)源框架，包括PyTorch、TensorFlow、Kera和scikit-learn。

6.Oracle

對(duì)潛在買(mǎi)家的價(jià)值主張：對(duì)于已經(jīng)使用Oracle Cloud應(yīng)用程序的組織來(lái)說(shuō)，Oracle機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)有用的工具，可以幫助構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘記事本。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?Oracle機(jī)器學(xué)習(xí)（OML）包括多項(xiàng)服務(wù)，例如OML筆記本、OML微服務(wù)、OML4SQL以及Oracle Data Miner。

?Oracle機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的一項(xiàng)關(guān)鍵功能是集成的協(xié)作功能，可幫助用戶一起工作。

?OML服務(wù)與包括公司同名數(shù)據(jù)庫(kù)的Oracle應(yīng)用程序很好地集成在一起。

7.Salesforce Einstein

對(duì)潛在購(gòu)買(mǎi)者的價(jià)值主張：Salesforce Einstein是一個(gè)專(zhuān)用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，與Salesforce平臺(tái)緊密集成。

關(guān)鍵價(jià)值/區(qū)別

?Salesforce Einstein的主要目的是幫助Salesforce的用戶從他們自己的數(shù)據(jù)中獲得更好的見(jiàn)解。

?除了僅與現(xiàn)有Salesforce應(yīng)用程序一起使用外，Einstein還可以用于構(gòu)建從Saleforce應(yīng)用程序云平臺(tái)交付的人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。

?Einstein Discovery是核心的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，還可用于在Salesforce之外的數(shù)據(jù)中查找見(jiàn)解和模式。