Com a capacidade de revolucionar tudo, desde carros autônomos a cirurgiões robóticos, a inteligência artificial está na vanguarda da inovação tecnológica.Dois dos serviços de IA mais amplamente reconhecidos são o Azure Machine Learning da Microsoft e o Watson da IBM.Ambos possuem funcionalidade impressionante, mas qual você deve escolher para o seu negócio?
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O que é o Azure Machine Learning?
O Azure Machine Learning é um serviço baseado em nuvem que permite que cientistas ou desenvolvedores de dados treinem, construam e implantem modelos ML.Possui um rico conjunto de ferramentas que facilitam a criação de soluções de análise preditiva.Este serviço pode ser usado para criar modelos preditivos usando uma variedade de algoritmos ML, incluindo regressão, classificação e agrupamento.
O que éIBM Watson?
OIBM Watson Studio é uma plataforma criada para desenvolvedores de software e cientistas de dados criarem, executar, gerenciar e escalar recursos de aprendizado de máquina que podem ser incorporados em aplicativos.Ele oferece os recursos necessários para desenvolver serviços cognitivos a partir de idéias de negócios e hipóteses através do desenvolvimento, implantação, gerenciamento e escala de modelos de aprendizado de máquina.
Comparação de recursos: 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 |
Comparação frente a frente: aprendizado de máquina do Azure vs.IBM Watson
Treinamento e desenvolvimento de modelos
Azure ML oferece mais recursos para preparação de dados, transformação, normalização e treinamento de modelos do que Watson.Ele também vem com muitos algoritmos embutidos, como rede neural artificial, algoritmo de árvore de decisão e Bayes ingênuo, que podem ser usados para treinar um modelo melhor em menos tempo do que oIBM Watson.Em termos de recursos e desempenho da plataforma, é muito mais fácil criar modelos de alto desempenho na plataforma do Azure ML quando comparados à plataformaIBM Watson por causa de seus algoritmos embutidos.
Embora ambos os produtos ofereçam um conjunto semelhante de ferramentas, o Azure ML ainda é adequado para os desenvolvedores que esperam criar modelos preditivos complexos usando ferramentas complicadas como Python e Jupyter Notebook, onde podem colaborar on -line, mesmo que não tenham um ambiente de desenvolvimento caro.Por outro lado, oIBM Watson fornece soluções que ajudam os desenvolvedores com menos habilidades a usar serviços cognitivos, como processamento de linguagem natural.
Designer de arrastar e soltar
Se você deseja entrar no aprendizado de máquina sem a dor da programação, a interface arrastar e soltar do Azure facilita.Se você precisar gerar alguns modelos avançados - digamos, um que usa uma combinação de redes neurais e aprendizado de reforço - a IBM pode ser um ajuste melhor, pois oferece mais flexibilidade em termos de parâmetros do modelo.
Dito isto, se você já está confortável com a codificação em Python ou R (ou está disposto a aprender), ambas as plataformas oferecem funcionalidade essencialmente idêntica quando se trata de implementar seus modelos treinados.A principal diferença entre eles está na maneira como eles abordam diferentes tipos de treinamento;Porque o Azure se concentra na construção de modelos facilmente treináveis usando ferramentas de arrastar e soltar, em vez de scripts personalizados.
Por outro lado, a IBM foi projetada para organizações que desejam treinar seus algoritmos personalizados usando estruturas de aprendizado profundo como Tensorflow e Pytorch.Portanto, se você preferir arrastar caixas em vez de escrever código, o Azure provavelmente será sua melhor aposta para facilitar o uso.
Processamento de linguagem natural
Os serviços cognitivos oferecem um extenso conjunto de APIs que aproveitam as técnicas e aplicações de processamento de linguagem natural.Eles aproveitam os modelos de aprendizado de máquina para entender o conteúdo, como texto, fala, imagens e vídeos.
OIBM Watson Studio possui melhores ferramentas de processamento de linguagem natural que facilitam para os usuários de negócios obter valor dos dados.Ele também possui uma ferramenta de análise de dados melhor, que ajuda a trabalhar com grandes conjuntos de dados e descobrir informações nesses dados.As ferramentasIBM Watson para reconhecimento visual também são fantásticas: essas ferramentas permitem que você execute a análise de reconhecimento de imagens em seus ativos visuais.
O Azure tem alguns excelentes serviços cognitivos disponíveis para os desenvolvedores usarem.Por exemplo, a API de visão computacional pode ser usada para classificar objetos em uma imagem ou fluxo de vídeo - útil se você estiver tentando criar um aplicativo que detecte o que está acontecendo em um feed de foto ou vídeo.No entanto, se seus funcionários não são cientistas de dados e precisam interagir com a tecnologia avançada de PNL, oIBM Watson é a melhor opção.
Choosing between Azure ML vsIBM Watson
Ambos os produtos são soluções baseadas em nuvem que oferecem recursos poderosos a qualquer empresa que procura aproveitar seus dados para obter informações acionáveis.
Se você é um cientista de dados confortável com o Python, o Azure ML Studio pode ser sua melhor aposta.A facilidade de uso e a capacidade de colocar os modelos rapidamente em funcionamento tornam o ideal para os cientistas de dados.Se você precisar de mais flexibilidade em relação ao aprendizado profundo, análise na memória ou análise de dados quase em tempo real, confira oIBM Watson Studio.
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