MLaaS 市场的发展
机器学习即服务 (MLaaS) 市场正在蓬勃发展。预计到 2025 年，该市场规模将增长至 84.8 亿美元，复合年增长率为 43%。云采用并需要更好地理解客户行为预计将成为推动市场发展的驱动因素。鉴于当今公司可以选择满足各种业务需求的各种解决方案，因此各行业都明显倾向于 MLaaS 模式。此外，物联网、自动化和人工智能驱动跨行业的系统只会扩大对 MLaaS 作为所有这些技术基础的需求。
实现数据卓越的三大机器学习平台
数据科学云端机器学习平台为企业提供了开发、部署并监控机器学习算法。这些智能平台将数据与智能决策算法相结合，包括语音识别、图像识别、自然语言处理（自然语言处理）等等。
市场上有多种 ML 平台。然而，选择正确的解决方案可能是一项艰巨的任务——除了解决方案和核心技术能力之外，还需要进行彻底的研究和比较。为了让这项任务更容易一些，我们在一个地方概述了前三大云 ML 平台以供审查。
IBM 沃森
IBM Watson 工作室或 Watson 机器学 whatsapp 号码数据 习本质上是 IBM 云服务的融合，专注于神经网络的创建、训练和部署，以及ML 模型通过利用 Watson 机器学习平台，企业可以开发分析模型，同时使用自己的数据进行训练并将其集成到本机应用程序中。
微软 Azure
Microsoft Azure 云机器学习平台为企业提供了一个协作平台，用于开发、测试和部署预测数据 如今的网上购物者非常谨慎和聪明 解决方案。Azure 使创建机器学习模型简单易用。这确保了开发的模型可以在短时间内被更大的受众群体访问。此外，这个云 ML 平台还使数据科学家和工程师更容易开始挖掘预测数据。这使其成为经验很少或没有经验的人的理想选择。
谷歌云人工智能
Google Cloud AI 是多个基于 Google AI/ML 的项目的融合，例如 TensorFlow、Kuberflow 和 Cloud ML Engine。它包括一系列完整的机器学习服务，例如数据准备、数据 墨西哥电话号码 调 整和数据训练。数据科学家可以利用此平台部署和共享ML 模型并合作改进它。
三个机器学习平台的详细比较
特征 IBM 沃森 微软 Azure 谷歌云人工智能
支持的框架 TensorFlow、Spark MLlib、scikit-learn、XGBoost、PyTorch、IBM SPSS、PMML TensorFlow、scikit-learn、Microsoft 认知工具包、Spark ML TensorFlow、scikit-learn、XGBoost、Keras
内置算法 支持。包括可大规模部署用于生产的 AutoAI 和机器学习算法。 不支持。对开箱即用算法更加灵活。 已支持最新更新。不过，该实现仍处于测试阶段。
语音和文本处理 API 识别 60 多种语言并翻译 21 种语言 识别 120 种语言并翻译 60 多种语言 识别 120 多种语言并翻译 100 多种语言
用户界面 Watson UI 主要面向专业用户。平民数据科学家和业务级分析师可能会觉得 UX 很麻烦。 Azure GUI 旨在可视化工作流中的每个步骤。不太先进的 ML 团队可以探索 UI 来了解主要方法和模型。 易于使用的图形界面可以使经验较少的机器学习团队训练高质量的模型。
成本 明确定义的定价层级：
Lite：按需付费 – 免费，5 个模型 / 每月 5,000 个预测 / 50 小时训练，批量部署
标准：按使用量付费 – 每月每 1,000 个预测 0.50 美元 / 每容量单位小时 0.50 美元
专业版：每月 1,000 美元 / 每月 2,000,000 次预测 / 1,000 小时
对于拥有 Microsoft 帐户的用户，ML Studio 带有 10GB 工作区存储空间，可免费使用。标准企业级工作区每月收费 9.99 美元，或每小时实验收费 1 美元。 AI Hub 和笔记本均免费。其余部分需订阅（可通过合同协商）。网站上有定价计算器，但具体数字只能通过联系 Google 来计算。
总结
在众多可用选项中选择合适的云 ML 平台可能是一项艰巨的任务。每个解决方案在算法、操作平台所需的技能组合和执行的任务方面都有所差异。因此，如何选择一个能够全面满足您所有业务需求的平台取决于您的公司打算通过机器学习计划实现什么目标。诀窍是正确调整数据科学与您的长期业务目标相一致。一旦您实现了这一目标，选择一个符合所有要求的平台将变得更加容易。