クラウド上の優れた機械学習サービス

クラウドの優れた機械学習サービスを使用すると、ユーザーはデータをより適切に分析し、新たな洞察を得ることができます。ユーザーは、コストと作業時間の面で効率的である傾向があるクラウドコンピューティングを通じてこれらのサービスにアクセスします。

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機械学習 (ML) は人工知能 (AI) のサブセットであり、教師あり学習や教師なし学習など、さまざまな方法でデータセットから「学習」しようとします。機械学習には、さまざまな商用ツールやオープンソースフレームワークなど、さまざまなテクノロジーが利用可能です。

組織はオンプレミスで機械学習フレームワークを導入することを選択できますが、これは多くの場合、複雑でリソースを大量に消費する作業になります。機械学習は、推論チップや最適化された GPU などの専用ハードウェアの恩恵を受けます。機械学習フレームワークは、正しく展開して構成するのが難しい場合もよくあります。技術的な複雑さにより、クラウドプラットフォームの機械学習サービスが登場しました。これらのサービスは、適切なハードウェアと最適に構成されたソフトウェアを提供し、組織が機械学習を簡単に開始できるようにします。

主な特徴

機械学習用のクラウドコンピューティングサービスのほとんどには、いくつかの重要な機能が含まれています。

AutoML – 自動化された機械学習機能により、適切なモデルを自動的に構築できます。
機械学習スタジオ - スタジオのコンセプトは、機械学習モデルとデータモデリングソリューションを構築できる開発者環境を提供することです。
オープンソースフレームワークのサポート - TensorFlow、MXNet、Caffe などの既存のフレームワークをサポートする機能は、モデルの移植性に役立つため非常に重要です。

選び方

クラウド機械学習サービスのさまざまなオプションを評価するときは、次の点を考慮してください。

既存のサービス - 主要なパブリッククラウドプロバイダーはそれぞれ独自の機械学習サービスを提供しています。通常、ユーザーにとっては、データがすでに存在する同じプラットフォームを使い続けるのが簡単な選択です。
データアクセス – 任意のソースからデータを抽出したり、データセットを取得したりできることは重要な考慮事項です。そうでないと、単にデータを移動するだけで多くの時間が無駄になる可能性があります。
ワークフローモデリング – 機械学習は複雑なアクティビティになる可能性があるため、使いやすいワークフローモデリング機能があることを確認するのが最適です。

以下の優れた企業リストでは、クラウドで優れた機械学習サービスを提供するベンダーを紹介します。

1. アリババ

潜在的な購入者に対する価値提案: Alibaba Public Cloud は、そのデータセットが世界中、特に Alibaba が大手クラウドコンピューティングサービスプロバイダーであるアジアに広がっているため、機械学習のニーズを持つ人にとっては良い選択肢です。

主な価値/差別化

Alibaba の主な差別化要因は、データの前処理、特徴エンジニアリング、統計分析用の事前構築されたモジュールを統合する PAI Studio ツールです。
AutoML を使用した自動パラメータ調整は、ユーザーがアルゴリズムを自動的に微調整して目的の結果を達成するのに役立つ強力な機能です。
ビジュアルインターフェースにより、ユーザーはドラッグアンドドロップ方式で機械学習ワークフローを設定できます。
TensorFlow、MXNet、Caffeなど、多くの一般的な機械学習フレームワークをサポート

2. アマゾンウェブサービス (AWS)

潜在的な購入者に対する価値提案: AWS は現在、クラウドで最も幅広い機械学習サービスを提供しており、クラウドでモデルを構築、トレーニング、デプロイする機能を含む SageMaker ポートフォリオで主導的な地位を占めています。

主な価値/差別化

SageMaker は、次のような複数のサービスを備えた AWS のフルマネージド製品です。

Ground Truth — トレーニングデータセットの構築と管理
Studio - 機械学習のための完全な統合開発環境
オートパイロット - モデルの自動構築とトレーニング
モデルチューニング - パラメータの最適化
AWS の主な差別化要因は、Notepad を使用した SageMaker サービスの拡張性であり、これによりユーザーは機械学習モデルを共有し、共同作業を行うことができます。さらに、AWS マーケットでは、ユーザーが使用できるサードパーティ製の構築済みアルゴリズムとモデルも提供されています。
サポートされているフレームワークには、TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod、Scikit-learn、Deep Graph Library などがあります。

3. Googleクラウド

潜在的な購入者に対する価値提案: Google Cloud の機械学習サービスセットも拡大、成長しており、汎用サービスと特定のユースケースを対象とした専用サービスの両方が提供されています。

主な価値/差別化

クラウドにおける Google Cloud の機械学習サービスの中核となる要素は、ユーザーがモデルの構築とデプロイを簡単に開始できるように設計されています。
機械学習をより簡単にすることも AI ハブの目標であり、開発者がモデルの構築に使用できるコンポーネントのリポジトリを備えています。
AI または機械学習モデルの良し悪しは、その基になるデータによって決まります。そのため、Google が提供する AI プラットフォームデータラベリングサービスは、機械学習に適したデータを適切に準備して識別するのに非常に役立ちます。
主な違いは、ビジョン AI とビデオ AI であり、これらはビデオとオーディオデータで使用するためのツールに特化しています。

4. IBMワトソン

潜在的な購入者に対する価値提案: IBM Watson 機械学習により、ユーザーは任意のクラウドプラットフォームまたは IBM Cloud 上でモデルを実行できます。

主な価値/差別化

IBM Watson 機械学習の主な差別化要因は、ユーザーが最初にローカルでモデルを構築し、そのモデルを使用して任意のクラウドで実行できるようにするローカルコンポーネントです。
IBM Cloud プラットフォームでは、モデルの構築とデプロイのための Watson Studio 開発者環境を含め、Watson 機械学習が完全に管理されています。
モデルを実行するだけでは十分ではなく、結果を監視して測定することも重要です。そこで、IBM Watson OpenScale サービスは IBM Cloud Platform と連携して、AI のガバナンスおよび監視モデルを提供します。
IBM Cloud 上の GPU アクセラレーション機械学習トレーニングは、Keras、PyTorch、Tensorflow、Caffe フレームワークをサポートしています。

5. マイクロソフトアジュール

潜在的な購入者に対する価値提案: Azure Machine Learning は、機械学習モデルのトレーニング、展開、管理のためのクラウドコンピューティング環境を提供する Microsoft Azure クラウドプラットフォームを既に導入している組織に最適です。

主な価値/差別化

Azure Machine Learning の主な差別化要因は、機械学習モデルを構築するための直感的なドラッグアンドドロップデザイナーです。
Microsoft は、自社のプラットフォームに MLOps の概念を採用し、機械学習のパイプラインとワークフローの構築と管理に DevOps スタイルのアプローチを提供しています。
Azure Machine Learning のもう 1 つの強みは、サービスの統合されたセキュリティとガバナンスの制御です。これにより、機械学習の取り組みをコンプライアンスの取り組みや ID およびプライバシーの制御と連携させることができます。
PyTorch、TensorFlow、Kera、scikit-learn など、複数のオープンソースフレームワークをサポートします。

6. オラクル

潜在的な購入者に対する価値提案: Oracle Cloud アプリケーションをすでに使用している組織にとって、Oracle Machine Learning はデータマイニングノートブックの構築に役立つ便利なツールです。

主な価値/差別化

Oracle Machine Learning (OML) には、OML Notebooks、OML Microservices、OML4SQL、Oracle Data Miner などの複数のサービスが含まれています。
Oracle Machine Learning Service の主な機能は、ユーザーの共同作業を支援する統合コラボレーション機能です。
OML サービスは、同社の名を冠したデータベースを含む Oracle アプリケーションと適切に統合されます。

7. セールスフォース・アインシュタイン

潜在的な購入者に対する価値提案: Salesforce Einstein は、Salesforce プラットフォームと緊密に統合された専用の機械学習プラットフォームです。

主な価値/差別化

Salesforce Einstein の主な目的は、Salesforce ユーザーが独自のデータからより優れた洞察を得られるよう支援することです。
Einstein は、既存の Salesforce アプリケーションのみで動作するだけでなく、Saleforce Application Cloud Platform から配信される AI 駆動型アプリケーションの構築にも使用できます。
コア機械学習サービスである Einstein Discovery は、Salesforce 外部のデータから洞察やパターンを見つけるためにも使用できます。

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