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May 07, 2023

Amazon Sagemaker contro IBM Watson

A managed machine learning service is a cloud-based platform that simplifies the

Un servizio di machine learning gestito è una piattaforma basata su cloud che semplifica il processo di sviluppo, distribuzione e gestione di modelli di machine learning (ML). Offre un set completo di strumenti, framework e infrastrutture per facilitare le varie fasi del flusso di lavoro ML, come la preparazione dei dati, l'addestramento del modello e la distribuzione del modello.

Con un servizio di machine learning gestito, gli utenti possono concentrarsi sugli aspetti principali della creazione e del perfezionamento dei propri modelli mentre il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante e le attività operative. Ciò non solo semplifica i processi e riduce i tempi, ma aiuta anche a migliorare l'analisi predittiva dei dati per un'organizzazione.

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Amazon Sagemaker è un popolare servizio di machine learning completamente gestito che aiuta a creare e addestrare facilmente vari modelli ML. Aiuta inoltre a distribuire senza problemi questi modelli ML in un ambiente ospitato pronto per la produzione.

Casa Amazon Sagemaker

(​​Screenshot catturato da Amazon Sagemaker)

Questo servizio ML offre un'istanza notebook di creazione Jupyter integrata che consente a sviluppatori e data scientist di accedere facilmente a varie origini dati per un'analisi corretta. Inoltre viene fornito con i comuni e molto ricercati algoritmi di apprendimento automatico ottimizzati che possono funzionare senza problemi anche per set di dati complessi e di grandi dimensioni in un ambiente distribuito.

Il servizio offre anche un supporto nativo compatto per framework e algoritmi personalizzati. Non solo offre una gamma altamente flessibile di opzioni di formazione distribuite, ma garantisce anche l'implementazione sicura e scalabile dei modelli di dati negli ambienti preferiti.

IBM Watson è un popolare servizio di machine learning molto ricercato per i suoi servizi ML di livello aziendale. Che si tratti di semplificare i processi di dati o di automatizzare attività ripetitive, IBM Watson offre servizi compatti per tutti questi aspetti.

Pagina iniziale di IBM Watson Analytics

(​​Screenshot acquisito da IBM Watson)

Questo servizio ML aiuta a consentire la gestione continua delle prestazioni delle applicazioni in base ai requisiti, analizzando in modo efficiente i data Lake con dati non strutturati, semistrutturati e strutturati. Non solo riduce il tempo e il carico di lavoro per l'elaborazione e la modellazione dei dati attraverso l'automazione di alto livello, ma offre anche tecnologie di ottimizzazione avanzate per risolvere decisioni complesse.

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Ora approfondiamo le funzionalità offerte da Amazon Sagemaker e IBM Watson.

Amazon SageMaker è una piattaforma ML che offre una gamma di algoritmi di apprendimento automatico predefiniti per semplificare lo sviluppo e l'implementazione dei modelli. Supporta algoritmi popolari come la regressione lineare e XGBoost, ampiamente utilizzati per attività come la regressione e la classificazione.

Questi algoritmi predefiniti forniscono un punto di partenza per gli utenti, consentendo loro di creare e addestrare rapidamente modelli senza la necessità di implementare algoritmi da zero. Questa funzionalità è particolarmente utile per coloro che sono nuovi al machine learning o desiderano accelerare il processo di sviluppo.

IBM Watson fornisce un set completo di algoritmi e modelli di machine learning adatti a diversi casi d'uso. La piattaforma offre una gamma più ampia di algoritmi rispetto ad Amazon Sagemaker, consentendo agli utenti di scegliere gli algoritmi più adatti per compiti specifici. Che si tratti di elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale o modellazione predittiva, IBM Watson fornisce una ricca selezione di algoritmi e modelli per soddisfare esigenze diverse.

La disponibilità di un'ampia gamma di algoritmi e modelli in IBM Watson offre agli utenti maggiore flessibilità e opzioni di personalizzazione. Possono selezionare algoritmi in base alle caratteristiche dei dati, all'ambito del problema e ai risultati desiderati. Ciò consente loro di sfruttare tecniche di machine learning all’avanguardia e di adattarle alle loro esigenze specifiche.