Введение.
Машинное обучение стало важнейшим компонентом современных приложений, позволяющим компаниям извлекать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Azure и Google Cloud Platform (GCP) — два ведущих поставщика облачных услуг, которые предлагают комплексные услуги машинного обучения. В этой записи блога мы сравним предложения Azure и Google Cloud по машинному обучению, чтобы помочь вам принять обоснованное решение при выборе платформы, соответствующей вашим конкретным потребностям.
- Простота использования и взаимодействие с пользователем.
И Azure, и Google Cloud предоставляют удобные интерфейсы и интуитивно понятные рабочие процессы для создания и развертывания моделей машинного обучения. Azure предлагает Машинное обучение Azure, которое предоставляет визуальный интерфейс, а также возможность работы с кодом с использованием популярных языков программирования, таких как Python. С другой стороны, Google Cloud предлагает Google Cloud AI Platform, которая легко интегрируется с популярными библиотеками данных, такими как TensorFlow и scikit-learn. - Обучение и развертывание моделей.
Машинное обучение Azure поддерживает различные методы обучения моделей, включая автоматическое машинное обучение, что позволяет пользователям обучать модели с минимальными усилиями. Он также предлагает такие функции, как настройка гиперпараметров и распределенное обучение. Azure обеспечивает простую интеграцию со службой Azure Kubernetes (AKS) для масштабного развертывания моделей машинного обучения.
Платформа искусственного интеллекта Google Cloud предлагает аналогичные возможности для обучения моделей, включая встроенное распределенное обучение с помощью TensorFlow. Он также предоставляет возможности для настройки гиперпараметров и автоматического машинного обучения. Развертывание моделей упрощается благодаря управляемой инфраструктуре Google Cloud, включая Google Kubernetes Engine (GKE) и AI Platform Prediction.
3. Предварительно созданные API и службы.
И Azure, и Google Cloud предлагают широкий спектр готовых API и служб машинного обучения, что упрощает процесс разработки для распространенных вариантов использования. Azure предоставляет такие службы, как Azure Cognitive Services, которые предлагают готовые к использованию API для зрения, речи, языка и возможностей принятия решений. Платформа искусственного интеллекта Google Cloud предоставляет API для различных задач, включая зрение, обработку естественного языка и перевод.
4. Возможности AutoML:
Azure и Google Cloud предлагают решения AutoML, позволяющие пользователям создавать модели машинного обучения с минимальным ручным вмешательством. Azure AutoML предоставляет интерфейс перетаскивания для построения моделей, что делает его доступным для пользователей, не обладающих обширными знаниями в области машинного обучения. Пакет AutoML от Google Cloud включает в себя Vision, Natural Language и Tables, которые позволяют пользователям создавать собственные модели с минимальным кодированием.
5. Поддержка популярных платформ машинного обучения.
Azure и Google Cloud обеспечивают поддержку популярных платформ машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Машинное обучение Azure легко интегрируется с этими платформами и предлагает обширные инструменты и инфраструктуру для оптимизации разработки и развертывания. Платформа искусственного интеллекта Google Cloud также поддерживает эти платформы и предоставляет предварительно настроенные образы виртуальных машин для глубокого обучения для быстрой настройки.
6. Вопросы ценообразования и затрат.
Структуры ценообразования на службы машинного обучения могут различаться между Azure и Google Cloud. Обе платформы предлагают гибкие модели ценообразования, включая варианты оплаты по мере использования и скидки при долгосрочных обязательствах. Очень важно тщательно оценить конкретные услуги, которые вам нужны, и сравнить структуры ценообразования, чтобы обеспечить экономическую эффективность для вашей рабочей нагрузки.
Вывод.
Выбор между Azure и Google Cloud для служб машинного обучения зависит от ваших конкретных требований, существующей инфраструктуры и предпочтений. Предложения Azure, в том числе Azure Machine Learning и Azure Cognitive Services, предоставляют комплексные возможности с простой интеграцией в экосистему Azure. Платформа искусственного интеллекта Google Cloud предлагает надежный набор инструментов и API, тесно интегрированных с инфраструктурой Google Cloud.
При принятии решения учитывайте такие факторы, как простота использования, возможности обучения моделей и развертывания, предварительно созданные API-интерфейсы, параметры AutoML, поддержка популярных платформ и структура ценообразования. Оценка этих аспектов поможет вам выбрать платформу, которая наилучшим образом соответствует вашим целям машинного обучения и обеспечивает необходимые функции и гибкость для уникальных потребностей вашей организации.
