Azure Machine Learning im Vergleich zu IBM Watson

Sehen Sie sich an, welche Funktionen Sie von Azure Machine Learning und IBM Watson erwarten können, um zu entscheiden, welche Lösung für künstliche Intelligenz die richtige für Sie ist.

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Bild: mona_/Adobe Stock

Mit der Fähigkeit, alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu Roboterchirurgen zu revolutionieren, ist künstliche Intelligenz an der Spitze der technischen Innovation. Zwei der bekanntesten KI-Dienste sind Azure Machine Learning von Microsoft und Watson von IBM. Beide überzeugen mit beeindruckender Funktionalität, aber welche sollten Sie für Ihr Unternehmen wählen?

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Was ist Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning ist ein Cloud-basierter Dienst, der es Data Scientists oder Entwicklern ermöglicht, ML-Modelle zu trainieren, zu erstellen und bereitzustellen. Es verfügt über eine Vielzahl von Tools, die die Erstellung von Predictive-Analytics-Lösungen erleichtern. Dieser Dienst kann verwendet werden, um Vorhersagemodelle mit einer Vielzahl von ML-Algorithmen zu erstellen, einschließlich Regression, Klassifizierung und Clustering.

Was ist IBM Watson?

IBM Watson-Studio ist eine Plattform, die für Softwareentwickler und Datenwissenschaftler entwickelt wurde, um maschinelle Lernfunktionen zu erstellen, auszuführen, zu verwalten und zu skalieren, die in Anwendungen eingebettet werden können. Es bietet die Ressourcen, die zur Entwicklung kognitiver Dienste aus Geschäftsideen und Hypothesen durch die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind.

Funktionsvergleich: Azure Machine Learning vs. IBM Watson

Merkmale Azure Machine Learning IBM Watson
Datenbeschriftung Ja Ja
MLOps-Pipeline-Unterstützung Ja Ja
Chatbot-Toolset Ja Ja
Stimmungsanalyse Ja Ja
Persönlichkeitsanalyse Nein Ja
Eingebauter Algorithmus Ja Nein

Direkter Vergleich: Azure Machine Learning vs. IBM Watson

Modellschulung und -entwicklung

Azure ML bietet mehr Funktionen für Datenaufbereitung, Transformation, Normalisierung und Modelltraining als Watson. Es verfügt auch über viele integrierte Algorithmen, wie z. B. künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbaumalgorithmen und Naive Bayes, die verwendet werden können, um ein besseres Modell in kürzerer Zeit als IBM Watson zu trainieren. In Bezug auf Plattformfunktionen und -leistung ist es aufgrund der integrierten Algorithmen im Vergleich zur IBM Watson-Plattform viel einfacher, leistungsstarke Modelle auf der Azure ML-Plattform zu erstellen.

Obwohl beide Produkte einen ähnlichen Satz von Tools bieten, eignet sich Azure ML dennoch für Entwickler, die sich darauf freuen, komplexe Vorhersagemodelle mit komplizierten Toolsets wie Python und Jupyter Notebook zu erstellen, wo sie online zusammenarbeiten können, auch wenn sie keine teure Entwicklungsumgebung haben . Andererseits stellt IBM Watson Lösungen bereit, die Entwicklern mit geringeren Fähigkeiten helfen, kognitive Dienste wie die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen.

Drag-and-Drop-Designer

Wenn Sie ohne Programmieraufwand in maschinelles Lernen einsteigen möchten, macht es die Drag-and-Drop-Oberfläche von Azure ganz einfach. Wenn Sie einige fortschrittliche Modelle generieren müssen – beispielsweise eines, das eine Kombination aus neuronalen Netzen und Reinforcement Learning verwendet – ist IBM möglicherweise besser geeignet, da es mehr Flexibilität in Bezug auf die Modellparameter bietet.

Wenn Sie jedoch bereits mit dem Codieren in Python oder R vertraut sind (oder bereit sind, es zu lernen), bieten beide Plattformen im Wesentlichen identische Funktionen, wenn es um die Implementierung Ihrer trainierten Modelle geht. Der Hauptunterschied zwischen ihnen liegt darin, wie sie verschiedene Arten von Training angehen; weil Azure sich darauf konzentriert, leicht trainierbare Modelle mit Drag-and-Drop-Tools statt benutzerdefinierter Skripts zu erstellen.

Im Gegensatz dazu ist IBM für Organisationen konzipiert, die ihre benutzerdefinierten Algorithmen mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch trainieren möchten. Wenn Sie es also vorziehen, Kisten herumzuschleppen, anstatt Code zu schreiben, ist Azure wahrscheinlich die beste Wahl für die Benutzerfreundlichkeit.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Kognitive Dienste bieten eine umfangreiche Suite von APIs, die Techniken und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. Sie nutzen maschinelle Lernmodelle, um Inhalte wie Text, Sprache, Bilder und Videos zu verstehen.

Das IBM Watson Studio verfügt über bessere Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Geschäftsanwendern erleichtern, Wert aus Daten zu ziehen. Es hat auch ein besseres Datenanalyse-Tool, das hilft, mit großen Datensätzen zu arbeiten und Einblicke in diese Daten zu gewinnen. Die IBM Watson-Tools für die visuelle Erkennung sind ebenfalls fantastisch: Mit diesen Tools können Sie Bilderkennungsanalysen für Ihre visuellen Assets durchführen.

Azure verfügt über einige hervorragende kognitive Dienste, die Entwickler verwenden können. Beispielsweise kann ihre Computer Vision API verwendet werden, um Objekte in einem Bild- oder Videostream zu klassifizieren – nützlich, wenn Sie versuchen, eine App zu erstellen, die erkennt, was in einem Foto- oder Video-Feed passiert. Wenn Ihre Mitarbeiter jedoch keine Datenwissenschaftler sind und mit fortschrittlicher NLP-Technologie interagieren müssen, ist IBM Watson die beste Option.

Die Wahl zwischen Azure ML und IBM Watson

Beide Produkte sind Cloud-basierte Lösungen, die jedem Unternehmen, das seine Daten für umsetzbare Erkenntnisse nutzen möchte, leistungsstarke Funktionen bieten.

Wenn Sie ein Data Scientist sind, der mit Python vertraut ist, ist Azure ML Studio möglicherweise die beste Wahl. Die Benutzerfreundlichkeit und die Möglichkeit, Modelle schnell zum Laufen zu bringen, machen es ideal für Data Scientists. Wenn Sie mehr Flexibilität in Bezug auf Deep Learning, In-Memory-Analysen oder Datenanalysen nahezu in Echtzeit benötigen, sehen Sie sich IBM Watson Studio an.

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