Avec la capacité de révolutionner tout, des voitures autonomes aux chirurgiens robotiques, l'intelligence artificielle est à la pointe de l'innovation technologique.Deux des services d'IA les plus largement reconnus sont l'apprentissage automatique Azure de Microsoft et Watson d'IBM.Les deux possèdent des fonctionnalités impressionnantes, mais laquelle devriez-vous choisir pour votre entreprise?
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Sauter à:
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique Azure?
L'apprentissage automatique Azure est un service basé sur le cloud qui permet aux scientifiques des données ou aux développeurs de former, construire et déployer des modèles ML.Il a un riche ensemble d'outils qui facilite la création de solutions d'analyse prédictive.Ce service peut être utilisé pour créer des modèles prédictifs en utilisant une variété d'algorithmes ML, y compris la régression, la classification et le clustering.
Qu'est-ce queIBM Watson?
IBM Watson Studio est une plate-forme créée pour les développeurs de logiciels et les scientifiques des données afin de créer, d'exécuter, de gérer et d'échouer des capacités d'apprentissage automatique qui peuvent être intégrées dans les applications.Il offre les ressources nécessaires pour développer des services cognitifs à partir d'idées commerciales et d'hypothèses à travers le développement, le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique.
Comparaison des fonctionnalités: apprentissage automatique Azure 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 |
Comparaison en tête-à-tête: Azure Machine Learning vs.IBM Watson
Formation et développement du modèle
Azure ML offre plus de fonctionnalités pour la préparation des données, la transformation, la normalisation et la formation du modèle que Watson.Il est également livré avec de nombreux algorithmes intégrés, tels que le réseau neuronal artificiel, l'algorithme d'arbre de décision et les Bayes naïfs, qui peuvent être utilisés pour former un meilleur modèle en moins de temps queIBM Watson.En termes de capacités et de performances de plate-forme, il est beaucoup plus facile de créer des modèles hautement performants sur la plate-forme Azure ML par rapport à la plate-formeIBM Watson en raison de ses algorithmes intégrés.
Même si les deux produits offrent un ensemble similaire d'outils, Azure ML convient toujours aux développeurs impatients de créer des modèles prédictifs complexes en utilisant des ensembles d'outils complexes comme Python et Jupyter Notebook, où ils peuvent collaborer en ligne même s'ils n'ont pas un environnement de développement coûteux.D'un autre côté,IBM Watson fournit des solutions qui aident les développeurs à moins de compétences à utiliser des services cognitifs tels que le traitement du langage naturel.
Concepteur de glisser-déposer
Si vous souhaitez entrer dans l'apprentissage automatique sans la douleur de la programmation, l'interface de glisser-déposer d'Azure facilite la tâche.Si vous avez besoin de générer des modèles avancés - par exemple, celui qui utilise une combinaison de réseaux de neurones et d'apprentissage du renforcement - IBM pourrait être mieux adapté car il offre plus de flexibilité en termes de paramètres du modèle.
Cela dit, si vous êtes déjà à l'aise avec le codage dans Python ou R (ou si vous êtes prêt à apprendre), les deux plates-formes offrent des fonctionnalités essentiellement identiques lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre vos modèles formés.La principale différence entre eux réside dans la façon dont ils abordent différents types de formation;Parce qu'Azure se concentre sur la construction de modèles facilement formables à l'aide d'outils de glisser-déposer plutôt que de scripts personnalisés.
En revanche, IBM est conçu pour les organisations qui cherchent à former leurs algorithmes personnalisés à l'aide de cadres d'apprentissage en profondeur comme Tensorflow et Pytorch.Donc, si vous préférez faire glisser des boîtes plutôt que d'écrire du code, Azure sera probablement votre meilleur pari pour une facilité d'utilisation.
Traitement du langage naturel
Les services cognitifs offrent une vaste suite d'API qui profitent des techniques et applications de traitement du langage naturel.Ils tirent parti des modèles d'apprentissage automatique pour donner un sens au contenu tel que le texte, la parole, les images et les vidéos.
L'IBM Watson Studio a de meilleurs outils de traitement du langage naturel qui permettent aux utilisateurs professionnels de retirer plus facilement la valeur des données.Il dispose également d'un meilleur outil d'analyse des données, qui aide à travailler avec de grands ensembles de données et à découvrir des informations dans ces données.Les outilsIBM Watson pour la reconnaissance visuelle sont également fantastiques: ces outils vous permettent d'exécuter une analyse de reconnaissance d'image sur vos actifs visuels.
Azure a d'excellents services cognitifs disponibles pour les développeurs à utiliser.Par exemple, leur API de vision par ordinateur peut être utilisée pour classer les objets dans un flux d'image ou de vidéo - utile si vous essayez de créer une application qui détecte ce qui se passe dans un flux photo ou vidéo.Cependant, si vos employés ne sont pas des scientifiques des données et doivent interagir avec la technologie avancée NLP,IBM Watson est la meilleure option.
Choosing between Azure ML vsIBM Watson
Les deux produits sont des solutions basées sur le cloud qui offrent des capacités puissantes à toute entreprise qui cherche à tirer parti de leurs données pour des informations exploitables.
Si vous êtes un scientifique des données à l'aise avec Python, Azure ML Studio peut être votre meilleur pari.La facilité d'utilisation et la capacité d'obtenir rapidement des modèles le rendent idéal pour les scientifiques des données.Si vous avez besoin de plus de flexibilité concernant l'apprentissage en profondeur, l'analyse en mémoire ou l'analyse des données en temps quasi réel, consultezIBM Watson Studio.
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