5 лучших платформ машинного обучения, за которыми стоит следить в 2022 году

Исследователи концептуализировали машинное обучение (ML) в соответствующей литературе. Артур Сэмюэл придумал это слово в 1959 году и интерпретировал машинное обучение как изучение того, как дать компьютерам возможность понимать, учиться и обучаться для достижения желаемой цели без точного программирования.

Однако из-за быстрого роста и развития машинного обучения компаниям становится все труднее оставаться конкурентоспособными, поскольку они сталкиваются с множеством проблем, таких как маркировка данных, управление инфраструктурой, развертывание моделей и оценка производительности.

Таким образом, многие проблемы должны быть решены. Именно здесь принимают участие MLOps, что называется операциями машинного обучения.

MLOps — это метод запуска решения машинного обучения в производство. Он включает в себя все шаги, составляющие этот метод.

Введение в MLOps

Операция машинного обучения (MLOps) — это форма DevOps. MLOps облегчает командную работу и ускоряет разработку моделей и платформ машинного обучения за счет мониторинга, проверки и управления моделями машинного обучения.

Это похоже на то, как DevOps помогает разработчикам программного обеспечения разрабатывать, тестировать и развертывать программное обеспечение быстрее, эффективнее и с меньшим количеством ошибок. По сравнению с тем, как DevOps упрощает жизненный цикл разработки приложений, MLOps поддерживает жизненный цикл обработки данных. Таким образом, MLOps основан на принципах DevOps.

4 Основные преимущества операций машинного обучения

Ключевые преимущества MLOps позволяют нам:

• Современные технологические инновации дополняются сложным управлением жизненным циклом машинного обучения.

• Создавайте масштабируемые процессы, модели и рамки.

• MLOps повышает точность моделей, отслеживая и контролируя весь жизненный цикл модели. Кроме того, это позволяет предприятиям быстро распознавать и исправлять проблемы.

• MLOps помогает инженерам по машинному обучению вместе с работниками DevOps работать более эффективно.

5 ведущих инструментов и платформ машинного обучения

Ниже приведены лучшие и ведущие инструменты и платформы машинного обучения (такие как MLOps), которые используются в качестве службы для обработки, реализации и отслеживания экспериментов, объединяя все вместе!

1. Квак

[Qwak] (https://www.qwak.com/) присоединился к совету директоров с современным решением, которое оптимизирует операции MLOps и позволяет фирмам поддерживать модели в тот момент, когда они связаны со своими услугами. Проект Qwak был основан в 2021 году четырьмя соучредителями, в том числе Алоном Лев, Ювалем Фернбахом, Лиором Пенсо и Раном Романо.

Qwak — это производственная платформа сквозного машинного обучения (ML), целью которой является снижение сложности между этапами исследования и производства машинного обучения. Кроме того, Qwak позволяет инженерам по машинному обучению и специалистам по данным проектировать, внедрять и отслеживать свои модели в производстве с наименьшей технической сложностью.

Платформа Qwak также включает в себя инфраструктуру CI/CD для машинного обучения (ML), контроль версий, метрики моделей и репозиторий функций. Основное внимание уделяется тому, чтобы позволить предприятиям достичь прогресса на основе машинного обучения, не затрачивая бесконечные ресурсы на современные технологии и сети.

2. Amazon SageMaker

Sagemaker — это реализация Amazon бесплатной платформы для развертывания и коммерциализации моделей машинного обучения. Кроме того, SageMaker позволяет всем разработчикам и инженерам по машинному обучению быстро создавать, обучать и внедрять платформы машинного обучения.

Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, охватывающий весь рабочий процесс машинного обучения, включая маркировку и подготовку данных, выбор алгоритма, обучение модели, оптимизацию развертывания, прогнозирование и исполнение.

3. Облачная платформа искусственного интеллекта Google

Google Cloud AI Platform поддерживает управление жизненным циклом машинного обучения с помощью множества функций, включая обзорную панель управления, AI Hub, маркировку данных, записные книжки, задания и модели. . Если у вас есть подходящая модель, вы можете использовать ее для точных прогнозов.

Блокноты интегрированы с платформой Google Research, известной как Google Colab, и их можно использовать бесплатно. Кроме того, AI Hub включает в себя различные общедоступные ресурсы, в том числе портативную платформу под названием конвейеры Kubeflow, сервисы, платформы с открытым исходным кодом, такие как модули TensorFlow, и техническую документацию.

4. Млфлоу

MLflow — это платформа и инструмент с открытым исходным кодом для управления всем жизненным циклом машинного обучения (ML), включая тестирование, проверку, внедрение и централизованный реестр моделей.

В настоящее время MLflow включает четыре основных аспекта:

• Компонент мониторинга MLflow — Это API и пользовательский интерфейс для мониторинга переменных кода ML, версий кода, показателей производительности и файлов результатов, а также для последующей визуализации выходных данных.

• MLflow Projects — это платформа для объединения кода таким образом, чтобы сделать его масштабируемым и воспроизводимым на основе стандартов.

• Модели MLflow - Это определенный формат для упаковки моделей машинного обучения, которые могут использоваться в ряде последующих приложений.

• Реестр моделей MLflow — Это централизованный репозиторий моделей, API и пользовательский интерфейс для управления всем жизненным циклом фреймворка MLflow.

5. Машинное обучение IBM Watson

IBM Watson Machine Learning — это комплексное решение IBM Cloud, которое упрощает совместную работу разработчиков и инженеров по машинному обучению при интеграции возможностей прогнозирования в приложения.

Кроме того, служба машинного обучения представляет собой набор API-интерфейсов REST, которые можно вызывать из любого языка программирования для создания приложений, которые принимают более эффективные решения, решают сложные проблемы и оптимизируют выходные данные пользователей.

Он состоит из трех основных функций, приведенных ниже:

• Интеграция машинного обучения: использование управления и выполнения платформ машинного обучения (например, систем обучения в реальном времени). Выберите одну из широко используемых платформ машинного обучения, включая модель TensorFlow, Keras, sklearn и повышение градиента (например, xgboost sklearn).

• Многочисленные интерфейсы: вы можете управлять своими артефактами с помощью CLI вместе с клиентами Python. Интегрируйте ИИ в свое приложение с помощью REST API IBM Watson ML.

• Объединение с Watson Studio: создание и разработка моделей машинного обучения с использованием самых передовых инструментов и знаний в социальном контексте, разработанном специально для инженеров по машинному обучению.

Вывод

В последнее время платформы и инструменты машинного обучения получили экспоненциальный рост. Кроме того, появилось множество моделей с открытым исходным кодом. Поскольку данные и современные технологии продолжают расти и добиваться успеха, внедрение эффективных стратегий машинного обучения теперь поможет предприятиям всех видов эффективно управлять и процветать в будущем.