Nouvelles

May 07, 2023

Amazon Sagemaker contre IBM Watson

Un service d'apprentissage automatique géré est une plate-forme basée sur le cloud qui simplifie la

Un service d'apprentissage automatique géré est une plate-forme basée sur le cloud qui simplifie le processus de développement, de déploiement et de gestion des modèles d'apprentissage automatique (ML). Il offre un ensemble complet d'outils, de cadres et d'infrastructures pour faciliter les différentes étapes du flux de travail ML, telles que la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement des modèles.

Avec un service d'apprentissage automatique géré, les utilisateurs peuvent se concentrer sur les aspects essentiels de la création et de l'affinement de leurs modèles pendant que le service gère l'infrastructure sous-jacente et les tâches opérationnelles. Non seulement cela rationalise les processus et réduit le temps, mais cela contribue également à améliorer l'analyse prédictive des données pour une organisation.

En savoir plus : Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) en tant que service ? Définition, architecture et tendances

Amazon Sagemaker est un service d'apprentissage automatique populaire et entièrement géré qui permet de créer et de former facilement divers modèles ML. Il permet également de déployer de manière transparente ces modèles ML dans un environnement hébergé prêt pour la production.

Accueil Amazon Sagemaker

(Capture d'écran prise d'Amazon Sagemaker)

Ce service ML offre une instance intégrée de bloc-notes de création Jupyter qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données d'accéder facilement à diverses sources de données pour une analyse appropriée. Il est également livré avec les algorithmes d'apprentissage automatique optimisés courants et très recherchés qui peuvent fonctionner sans problème même pour des ensembles de données volumineux et complexes dans un environnement distribué.

Le service offre également un support natif compact pour les frameworks et algorithmes personnalisés. Non seulement il offre une gamme très flexible d'options de formation distribuée, mais il garantit également le déploiement sécurisé et évolutif des modèles de données dans les environnements préférés.

IBM Watson est un service d'apprentissage automatique populaire très recherché pour ses services ML de niveau entreprise. Qu'il s'agisse de rationaliser les processus de données ou d'automatiser les tâches répétitives, IBM Watson propose des services compacts pour tous ces éléments.

IBM Watson Analytics Accueil

(Capture d'écran capturée par IBM Watson)

Ce service ML permet une gestion continue des performances des applications selon les exigences tout en analysant efficacement les lacs de données avec des données non structurées, semi-structurées et structurées. Non seulement il réduit le temps et la charge de travail pour le traitement et la modélisation des données grâce à une automatisation de haut niveau, mais il offre également des technologies d'optimisation avancées pour résoudre des décisions complexes.

Voir plus : Science des données contre apprentissage automatique : les 10 principales différences

Plongeons maintenant plus profondément dans les fonctionnalités offertes par Amazon Sagemaker et IBM Watson.

Amazon Sage Maker est une plate-forme ML qui offre une gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique prédéfinis pour simplifier le développement et le déploiement de modèles. Il prend en charge des algorithmes populaires tels que la régression linéaire et XGBoost, qui sont largement utilisés pour des tâches telles que la régression et la classification.

Ces algorithmes prédéfinis fournissent un point de départ aux utilisateurs, leur permettant de créer et de former rapidement des modèles sans avoir à implémenter des algorithmes à partir de zéro. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour ceux qui découvrent l'apprentissage automatique ou qui souhaitent accélérer le processus de développement.

IBM Watson fournit un ensemble complet d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique qui répondent à différents cas d'utilisation. La plate-forme offre une plus large gamme d'algorithmes par rapport à Amazon Sagemaker, permettant aux utilisateurs de choisir les algorithmes les plus appropriés pour des tâches spécifiques. Qu'il s'agisse de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur ou de modélisation prédictive, IBM Watson propose une riche sélection d'algorithmes et de modèles pour répondre à divers besoins.

La disponibilité d'un large éventail d'algorithmes et de modèles dans IBM Watson offre aux utilisateurs plus de flexibilité et d'options de personnalisation. Ils peuvent sélectionner des algorithmes en fonction de leurs caractéristiques de données, du domaine du problème et des résultats souhaités. Cela leur permet de tirer parti des techniques d'apprentissage automatique de pointe et de les adapter à leurs besoins spécifiques.

En proposant une large gamme d'algorithmes, Amazon Sagemaker et IBM Watson offrent aux utilisateurs les outils nécessaires pour créer et former efficacement des modèles d'apprentissage automatique.

Amazon Sagemaker offre une infrastructure de formation entièrement gérée, ce qui en fait un choix attrayant pour ceux qui recherchent une expérience de formation sans tracas. La plate-forme prend en charge l'infrastructure sous-jacente, telle que le provisionnement et la gestion des ressources de calcul, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur leurs tâches ML plutôt que de se soucier de la gestion de l'infrastructure. Cette approche entièrement gérée simplifie le processus de formation et réduit le temps et les efforts nécessaires pour installer et configurer les environnements de formation.

Le réglage automatique est une autre fonctionnalité intéressante offerte par Amazon Sagemaker, qui permet à la plate-forme d'optimiser automatiquement les hyperparamètres pendant le processus de formation. Cela aide les utilisateurs à trouver le meilleur ensemble d'hyperparamètres pour leurs modèles, économisant ainsi du temps et des efforts qui seraient autrement consacrés au réglage manuel.

IBM Watson offre la flexibilité des modèles de formation sur les environnements cloud et sur site. Cette polyvalence permet aux utilisateurs de choisir l'environnement de formation qui convient le mieux à leurs besoins et exigences spécifiques. La formation sur le cloud offre une évolutivité, car les utilisateurs peuvent tirer parti de la puissance de calcul et des ressources disponibles dans l'infrastructure cloud.

Ceci est particulièrement avantageux lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de tâches de formation à forte intensité de calcul. À l'inverse, la formation sur site permet aux utilisateurs d'avoir un meilleur contrôle sur leur infrastructure et leurs données, ce qui peut être souhaitable dans les cas où la confidentialité des données ou la conformité réglementaire est une préoccupation.

La capacité d'IBM Watson à s'adapter aux environnements de formation cloud et sur site offre aux utilisateurs la flexibilité d'adapter leur processus de formation à leurs circonstances uniques. Il permet aux utilisateurs de tirer parti des investissements d'infrastructure existants sur site ou de profiter de l'évolutivité et de la commodité offertes par la formation basée sur le cloud.

Ici, IBM Watson est le gagnant en termes de formation de modèles.

La mise à l'échelle automatique est une fonctionnalité essentielle des plates-formes d'apprentissage automatique qui permet d'ajuster dynamiquement les ressources en fonction de la charge de travail et de la demande de ressources. Amazon Sagemaker et IBM Watson offrent tous deux des capacités de mise à l'échelle automatique, garantissant des performances et une utilisation des ressources optimales.

Amazon Sagemaker La fonction de mise à l'échelle automatique ajuste automatiquement les ressources allouées en fonction de la charge de travail. À mesure que la demande de tâches de formation ou d'inférence augmente, Amazon Sagemaker peut automatiquement provisionner des instances de calcul supplémentaires ou allouer plus de puissance de traitement pour gérer l'augmentation de la charge de travail.

A l'inverse, pendant les périodes de demande réduite, la plateforme peut libérer des ressources excédentaires pour éviter des coûts inutiles. Cette mise à l'échelle dynamique garantit que les utilisateurs disposent des ressources appropriées pour former ou déployer efficacement leurs modèles d'apprentissage automatique tout en optimisant l'utilisation des ressources et en minimisant les dépenses.

IBM Watson fournit également des capacités de mise à l'échelle automatique en fonction de la demande de ressources. La plate-forme peut augmenter ou réduire les ressources pour répondre aux besoins de la charge de travail, garantissant que la bonne quantité de puissance de calcul est allouée à la tâche à accomplir.

Cette évolutivité est cruciale pour s'adapter à des charges de travail variables, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de tâches à forte intensité de calcul. En ajustant automatiquement les ressources en fonction de la demande, IBM Watson permet aux utilisateurs d'utiliser efficacement leurs ressources disponibles sans intervention manuelle.

Les fonctionnalités de mise à l'échelle automatique offertes par les deux plates-formes contribuent à l'amélioration des performances, à l'efficacité accrue et à l'optimisation des coûts. En allouant dynamiquement des ressources en fonction de la demande de charge de travail, les utilisateurs peuvent obtenir des temps de formation de modèle plus rapides, réduire les délais de traitement et adapter leurs déploiements selon les besoins.

Les utilisateurs ont généralement la possibilité de définir des règles de mise à l'échelle basées sur des métriques telles que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire ou des métriques personnalisées. Ces règles peuvent être personnalisées pour s'aligner sur des exigences de performances spécifiques et des modèles d'utilisation des ressources.

En termes de mise à l'échelle automatique, Amazon Sagemaker et IBM Watson offrent des fonctionnalités compétitives.

Amazon Sagemaker fournit des capacités de surveillance et de suivi en temps réel pour les modèles d'apprentissage automatique. La plate-forme offre des outils de surveillance intégrés qui permettent aux utilisateurs de suivre des mesures clés telles que la précision, la perte et d'autres indicateurs de performance pendant les processus de formation et d'inférence.

Cette surveillance en temps réel permet aux utilisateurs d'avoir un aperçu du comportement et des performances de leurs modèles, en s'assurant qu'ils fonctionnent comme prévu. En surveillant en permanence les modèles, les utilisateurs peuvent identifier et résoudre des problèmes tels que le surajustement, la sous-performance ou la dérive des données en temps opportun.

Amazon Sagemaker propose également un suivi et une gestion des versions automatisés des modèles. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de conserver une trace des différentes versions de modèles et de suivre leurs performances au fil du temps. Ils peuvent facilement comparer différentes versions, identifier des améliorations ou des régressions et prendre des décisions éclairées sur le déploiement de modèles mis à jour.

IBM Watson , d'autre part, offre des capacités de surveillance axées à la fois sur les performances du modèle et la qualité des données. La plate-forme fournit des outils pour surveiller les performances des modèles déployés, y compris des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et d'autres indicateurs de performance pertinents. Cela permet aux utilisateurs d'évaluer les performances de leurs modèles et d'identifier les problèmes potentiels ou les domaines à améliorer.

Outre la surveillance des performances, IBM Watson met également l'accent sur la surveillance de la qualité des données. La plate-forme offre des fonctionnalités pour suivre et évaluer la qualité des données d'entrée utilisées dans le pipeline d'apprentissage automatique. Cela comprend la surveillance de la distribution des données, la détection des anomalies de données et la garantie de la cohérence et de la qualité des données tout au long des phases de formation et de déploiement.

En surveillant la qualité des données, les utilisateurs peuvent identifier et résoudre les problèmes tels que les biais de données, les valeurs aberrantes ou les valeurs manquantes qui pourraient affecter les performances ou l'équité du modèle.

Amazon Sagemaker et IBM Watson visent tous deux à fournir aux utilisateurs les outils et les informations nécessaires pour surveiller et gérer efficacement leurs modèles ML. Cependant, IBM Watson est le gagnant ici pour offrir des fonctionnalités plus compétitives.

Amazon Sagemaker fournit des services intégrés d'étiquetage de données dans le cadre de sa plateforme. Ces services permettent aux utilisateurs de créer des ensembles de données étiquetés de haute qualité nécessaires à la formation de modèles d'apprentissage automatique.

La plate-forme offre une interface conviviale et une gamme d'outils d'annotation, notamment des cadres de délimitation, une segmentation sémantique et des annotations de points clés. Les utilisateurs peuvent tirer parti de ces outils pour annoter divers types de données, telles que des images, du texte et de l'audio, en fonction de leurs besoins spécifiques.

Les annotations peuvent être effectuées par des annotateurs humains ou par des techniques automatisées telles que l'apprentissage actif. De plus, Amazon Sagemaker fournit des mécanismes pour gérer et suivre le processus d'étiquetage, garantissant l'intégrité des données et le contrôle de la qualité.

IBM Watson propose également des outils d'étiquetage et d'annotation des données pour faciliter la préparation des données pour les tâches d'apprentissage automatique. La plate-forme fournit une interface conviviale qui permet aux utilisateurs d'annoter différents types de données, notamment du texte, des images, de l'audio et de la vidéo.

Les utilisateurs peuvent définir des schémas et des directives d'étiquetage personnalisés pour garantir des annotations cohérentes et précises. IBM Watson fournit une gamme d'outils d'annotation tels que les cadres de délimitation, les polygones, la segmentation sémantique, etc., permettant aux utilisateurs d'étiqueter et d'annoter les données avec précision. La plate-forme prend également en charge les fonctionnalités de collaboration, permettant à plusieurs annotateurs de travailler ensemble efficacement.

Amazon Sagemaker et IBM Watson donnent la priorité à la qualité des données et fournissent des mécanismes de contrôle de la qualité pendant le processus d'étiquetage et d'annotation. Ils offrent des fonctionnalités pour examiner et valider les annotations, assurer la cohérence entre les annotations et gérer les cas extrêmes ou les points de données ambigus. Ces mesures de contrôle de la qualité aident les utilisateurs à créer des ensembles de données étiquetés fiables et précis, qui sont essentiels pour former des modèles ML robustes.

Amazon Sagemaker est le gagnant en termes d'étiquetage et d'annotations de données.

En savoir plus : Qu'est-ce que le langage de programmation COBOL ? Définition, exemples, utilisations et défis

Amazon Sagemaker et IBM Watson sont tous deux des services d'apprentissage automatique de premier plan qui offrent une gamme de fonctionnalités et de capacités pour créer et déployer des modèles ML. Lorsque vous décidez entre les deux, il est essentiel de prendre en compte les cas d'utilisation spécifiques et les exigences de votre projet.

En savoir plus : IA étroite, IA générale et super IA : comparaisons clés

En fin de compte, le choix entre Amazon Sagemaker et IBM Watson dépend de facteurs tels que le cas d'utilisation spécifique, les fonctionnalités requises, les besoins d'évolutivité, les capacités d'intégration et le niveau d'expertise au sein de votre équipe. L'évaluation de ces facteurs et leur alignement sur les points forts de chaque plate-forme vous guideront pour prendre une décision éclairée quant au service ML qui répond le mieux aux exigences de votre projet.

Cet article vous a-t-il aidé à comprendre les fonctionnalités comparatives d'Amazon Sagemaker et d'IBM Watson ? Faites-le nous savoir sur FacebookOuvre une nouvelle fenêtre, TwitterOuvre une nouvelle fenêtre et LinkedInOuvre une nouvelle fenêtre. Nous aimerions recevoir de vos nouvelles!

Source de l'image : Shutterstock

Spécialiste en informatique