Cansado de utilizar hardware volumoso e limitado para desenvolver seus modelos de Machine Learning?
Os custos da sua infraestrutura estão impedindo o seu progresso? Está na hora de migrar para a nuvem! Neste artigo, apresentamos uma seleção de plataformas acessíveis como serviço, ideais para desenvolvedores de Machine Learning e Inteligência Artificial. Estas plataformas oferecem interfaces web que permitem escalar a capacidade de computação de acordo com a demanda.
As plataformas que apresentamos são suportadas por uma infraestrutura de nuvem robusta e ágil.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker é uma plataforma especializada em aprendizado de máquina.
Esta plataforma oferece um ponto de partida ideal para cientistas de dados e desenvolvedores de IA, permitindo criar modelos, usar modelos da comunidade e programar diretamente na plataforma. O Amazon SageMaker disponibiliza uma plataforma de computação em nuvem escalável para desenvolver, treinar e implementar modelos de aprendizado de máquina rapidamente. As vantagens principais de usar o Amazon SageMaker são:
- Disponibilidade imediata de algoritmos pré-construídos.
- Um início facilitado com configurações iniciais prontas para uso.
- Capacidade de escalabilidade rápida e treinamento de modelos mais veloz.
- Interface do Jupyter Notebook, que permite realizar todas as operações relevantes em uma só plataforma.
- Funcionalidade de piloto automático para treinamento automático de modelos.
- Um vasto repositório de dados pré-treinados e de alta qualidade para agilizar o treinamento.
- Colaboração direta entre cientistas de dados por meio da plataforma web.
Aprender a usar o SageMaker é bastante acessível.
Azure ML Studio
Azure ML Studio é uma das plataformas mais populares no campo do aprendizado de máquina atualmente. Oferece um grande número de exemplos pré-construídos e códigos iniciais, o que facilita o começo do desenvolvimento.
A plataforma fornece uma interface suportada por um back-end dedicado ao aprendizado de máquina, pré-instalado com as bibliotecas mais importantes para essa finalidade.
Os principais benefícios de utilizar o ML Studio são:
- Suporte integrado ao Jupyter Notebook.
- Plataforma para criar, dimensionar e implementar modelos preditivos facilmente.
- Diversas bibliotecas de análise preditiva disponíveis para uso com o código.
- Facilidade para executar, analisar e monitorar experimentos de maneira eficiente.
- Ampla biblioteca de modelos pré-construídos, úteis para o desenvolvimento mais rápido.
- Designer de fluxo gráfico para criação de pipelines de trabalho de ML.
É possível experimentar o Azure ML gratuitamente.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio é uma excelente plataforma para desenvolvimento colaborativo.
As principais funcionalidades do IBM Watson Studio incluem:
- Auto AI – automatiza tarefas como preparação, filtragem e limpeza de dados.
- Interface visual de alta qualidade para modelagem.
- Suporte para aprendizado profundo.
- Excelente designer de fluxo de trabalho para aprendizado profundo automatizado.
Deep Cognition
Deep Cognition é uma plataforma focada na automação do processo de aprendizado profundo, com o mínimo de necessidade de codificação.
Oferece um designer gráfico de fluxo de trabalho para entrada de dados, definição do fluxo e treinamento contínuo do modelo, a fim de aprimorar a sua capacidade preditiva. Com foco no aprendizado profundo, as plataformas são pré-configuradas para realizar as tarefas desejadas e têm as ferramentas necessárias para levar o seu modelo do treinamento à produção rapidamente.
Confira alguns dos benefícios que ela oferece:
- As ferramentas de design visual facilitam a compreensão dos fluxos de trabalho.
- O recurso AutoML auxilia no treinamento automático dos modelos, com o mínimo de esforço.
- Servidor pronto para implementação do seu modelo de IA treinado.
Dataiku
Dataiku é uma plataforma voltada para empresas, oferecendo todas as ferramentas necessárias para que analistas de negócios, cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores de IA trabalhem em conjunto. A plataforma proporciona um ambiente bem estruturado para a execução de tarefas por meio de um pipeline definido, permitindo que cada usuário cumpra suas responsabilidades.
Dataiku é muito utilizada por organizações pelas seguintes razões:
- A plataforma oferece suporte à maioria das linguagens de programação populares para ciência de dados.
- Fornece ferramentas de visualização de dados para a plotagem fácil de informações.
- Inclui bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como Scikit-learn, MLLib e XgBoost.
DataRobot
DataRobot, como o nome indica, é uma plataforma dedicada ao processamento de dados em grande escala para automatizar o ajuste do modelo.
É uma plataforma premium com mais de cem bibliotecas de código aberto pré-configuradas para utilização. Possui um algoritmo de modelagem de dados com autoaprendizagem e análise. É capaz de receber seus dados, relacioná-los com base nas previsões desejadas e construir um modelo pronto para realizar as predições. Tudo isso é feito sem que seja necessário programar.
DataRobot é muito apreciado por cientistas de dados por algumas razões:
- Mecanismo de entrada de dados inteligente, que aprende e constrói modelos.
- Facilidade para comparar e visualizar os resultados de cada modelo.
- Comparação posterior, você pode implementar facilmente o modelo diretamente da própria plataforma.
C3 – AI Suite
C3 – AI Suite é um dos conjuntos mais abrangentes de ferramentas de IA disponíveis para empresas. Este conjunto foi construído com a maioria dos algoritmos necessários já programados, proporcionando aos desenvolvedores corporativos um ponto de partida sólido para os seus aplicativos.
A imagem acima demonstra a abrangência da suíte. Alguns dos seus benefícios são:
- Um pacote completo – para cada desenvolvedor corporativo e cientista de dados.
- Flexibilidade total na escolha de estrutura de dados, armazenamento e computação.
- Conjunto de ferramentas de visualização para dados e fluxos de trabalho.
- Fácil conexão com ambientes de nuvem populares para armazenamento de dados.
- Capacidade para lidar com trabalhos de processamento em lote.
- Aprovação de software único – Reduz o tempo de inicialização para projetos corporativos.
Conclusão
O Machine Learning e a IA estão transformando o mundo com resultados impactantes. Essas tecnologias vieram para ficar e continuarão a evoluir. Os produtos que utilizam essas tecnologias são exigentes em recursos e precisam de capacidade computacional considerável para serem desenvolvidos e implementados. As plataformas e conjuntos de ferramentas que apresentamos facilitam a vida de cientistas de dados, desenvolvedores de aprendizado de máquina e desenvolvedores de IA, pois são oferecidos como um serviço.
Estas plataformas não apenas ajudam a se livrar do hardware interno, mas também a economizar investimentos no início dos projetos. A maioria dessas plataformas, sendo faturadas por uso ou em intervalos regulares, não exige grandes compromissos. Isso facilita a transição entre plataformas, mantendo o desenvolvimento sem grandes problemas.
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