Con la capacidad de revolucionar todo, desde autos autónomos hasta cirujanos robóticos, la inteligencia artificial está a la vanguardia de la innovación tecnológica.Dos de los servicios de IA más reconocidos son Azure Machine Learning de Microsoft y Watson de IBM.Ambos cuentan con una funcionalidad impresionante, pero ¿cuál debería elegir para su negocio?
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¿Qué es el aprendizaje automático de Azure?
Azure Machine Learning es un servicio basado en la nube que permite a los científicos o desarrolladores de datos capacitar, construir e implementar modelos ML.Tiene un rico conjunto de herramientas que facilita la creación de soluciones de análisis predictivos.Este servicio se puede utilizar para construir modelos predictivos utilizando una variedad de algoritmos ML, que incluyen regresión, clasificación y agrupación.
¿Qué esIBM Watson?
IBM Watson Studio es una plataforma creada para desarrolladores de software y científicos de datos para crear, administrar, administrar y escalar capacidades de aprendizaje automático que se pueden integrar en aplicaciones.Ofrece los recursos necesarios para desarrollar servicios cognitivos a partir de ideas e hipótesis de negocios a través del desarrollo, implementación, gestión y escala de modelos de aprendizaje automático.
Comparación de características: Azure Machine Learning Vs.IBM Watson
| Feature | Azure Machine Learning | IBM Watson |
|---|---|---|
| Data labeling | Yes | Yes |
| MLOps pipeline support | Yes | Yes |
| Chatbot toolset | Yes | Yes |
| Sentiment analysis | Yes | Yes |
| Personality analysis | No | Yes |
| Built-in algorithm | Yes | No |
Comparación cara a cara: Azure Machine Learning Vs.IBM Watson
Capacitación y desarrollo de modelos
Azure ML ofrece más características para la preparación de datos, la transformación, la normalización y el entrenamiento de modelos que Watson.También viene con muchos algoritmos incorporados, como la red neuronal artificial, el algoritmo de árbol de decisión y los bayes ingenuos, que se pueden usar para entrenar un mejor modelo en menos tiempo queIBM Watson.En términos de capacidades de plataforma y rendimiento, es mucho más fácil crear modelos de alto rendimiento en la plataforma Azure ML en comparación con la plataformaIBM Watson debido a sus algoritmos incorporados.
A pesar de que ambos productos ofrecen un conjunto similar de herramientas, Azure ML todavía es adecuado para los desarrolladores que esperan crear modelos predictivos complejos utilizando herramientas complicadas como Python y Jupyter Notebook, donde pueden colaborar en línea incluso si no tienen un entorno de desarrollo costoso de desarrollo..Por otro lado,IBM Watson ofrece soluciones que ayudan a los desarrolladores con menos habilidades a utilizar servicios cognitivos como el procesamiento del lenguaje natural.
Diseñador de arrastre
Si desea ingresar al aprendizaje automático sin el dolor de la programación, la interfaz de arrastrar y soltar de Azure lo hace fácil.Si necesita generar algunos modelos avanzados, por ejemplo, uno que use una combinación de redes neuronales y aprendizaje de refuerzo, IBM podría ser un mejor ajuste, ya que ofrece más flexibilidad en términos de parámetros del modelo.
Dicho esto, si ya se siente cómodo con la codificación en Python o R (o está dispuesto a aprender), entonces ambas plataformas ofrecen una funcionalidad esencialmente idéntica cuando se trata de implementar sus modelos capacitados.La diferencia clave entre ellos radica en cómo abordan los diferentes tipos de entrenamiento;Porque Azure se centra en construir modelos fácilmente capacitables utilizando herramientas de arrastrar y soltar en lugar de scripts personalizados.
En contraste, IBM está diseñado para organizaciones que buscan capacitar sus algoritmos personalizados utilizando marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y Pytorch.Entonces, si prefiere arrastrar cajas en lugar de escribir código, Azure probablemente sea su mejor opción para facilitar el uso.
Procesamiento natural del lenguaje
Los servicios cognitivos ofrecen un conjunto extenso de API que aprovechan las técnicas y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.Aprovechan los modelos de aprendizaje automático para dar sentido al contenido como texto, habla, imágenes y videos.
ElIBM Watson Studio tiene mejores herramientas de procesamiento del lenguaje natural que facilitan a los usuarios empresariales obtener valor de los datos.También tiene una mejor herramienta de análisis de datos, que ayuda a trabajar con grandes conjuntos de datos y descubrir ideas en esos datos.Las herramientasIBM Watson para el reconocimiento visual también son fantásticas: estas herramientas le permiten ejecutar análisis de reconocimiento de imágenes en sus activos visuales.
Azure tiene algunos excelentes servicios cognitivos disponibles para que los desarrolladores los usen.Por ejemplo, su API de visión por computadora se puede usar para clasificar objetos dentro de una transmisión de imagen o video, útil si está intentando crear una aplicación que detecte lo que está sucediendo en una foto o video de video.Sin embargo, si sus empleados no son científicos de datos y necesitan interactuar con la tecnología NLP avanzada,IBM Watson es la mejor opción.
Choosing between Azure ML vsIBM Watson
Ambos productos son soluciones basadas en la nube que ofrecen capacidades poderosas a cualquier negocio que busque aprovechar sus datos para obtener información procesable..
Si es un científico de datos cómodo con Python, Azure ML Studio puede ser su mejor opción.La facilidad de uso y la capacidad de obtener rápidamente modelos en funcionamiento, lo hace ideal para los científicos de datos.Si necesita más flexibilidad en torno al aprendizaje profundo, análisis en memoria o análisis de datos casi en tiempo real, consulteIBM Watson Studio.
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