Es mágico experimentar funciones inteligentes en nuestros teléfonos, dispositivos y aplicaciones. ¡Pero desarrollarlos puede ser cualquier cosa menos eso! Los desarrolladores enfrentan demasiados desafíos secuenciales e interconectados en el camino para lograr soluciones de aprendizaje automático “mágicas”.
La forma en que abordan y resuelven estos desafíos bajo la presión de construir la mejor canalización de aprendizaje automático más rápido en un período de tiempo determinado determina la precisión y el rendimiento de la solución de aprendizaje automático. Una mayor precisión a menudo retrasa o incluso impide la realización de otros proyectos.
Por lo tanto, a veces necesitan conformarse con una precisión inferior a la óptima en los modelos, lo que más tarde puede generar lagunas para el fraude, actividades maliciosas y otros problemas. Pero, ¿qué pasaría si un desarrollador pudiera acceder a una plataforma de aprendizaje automático automatizada que pueda ayudarlo a identificar una canalización de aprendizaje automático de extremo a extremo adecuada para cualquier situación y lograr una mayor precisión mientras gasta mucho menos tiempo?
Ahí es donde entra en juego el papel de la IA y las plataformas de desarrollo de aprendizaje automático. Estas plataformas permiten a las empresas ejecutar una cantidad significativamente mayor de experimentos, lo que resulta en una iteración más rápida hacia experiencias inteligentes listas para la producción.
La publicación de hoy analizará los cinco principales proveedores de plataformas de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático, recomendados por la firma analista independiente Omdia (anteriormente Ovum).
Los proveedores de plataformas en nuestra lista ofrecen una gran cantidad de capacidades de IA y ML que serán esenciales a medida que las empresas se involucren en la transformación digital de sus negocios. Al atender las cargas de trabajo de IA y ML, pueden automatizar tareas a gran escala que los esfuerzos manuales no pueden hacer frente de manera efectiva o administrar en absoluto. Aceleran la creación de resultados comerciales impulsados por IA y ML a través de software preconstruido, así como tareas de desarrollo aumentadas y automatizadas.
1. C3.ai
C3.ai es un innovador líder en software de IA empresarial para acelerar la transformación digital. Ofrece una plataforma integral de IA que utiliza un enfoque modular flexible conocido como MDA para desarrollar, implementar y operar aplicaciones de IA, análisis predictivo e IoT a gran escala. C3.ai tiene una arquitectura de IA revolucionaria basada en modelos que mejora drásticamente la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones.
Permite que exista una capa de abstracción donde los nuevos componentes heredan los ricos atributos de la capa, con conexiones preconstruidas a la infraestructura, las fuentes de datos y otras características. C3.ai puede ampliar y desarrollar soluciones personalizadas de manera rápida, confiable y a escala. Este enfoque facilita que los desarrolladores de ML y los científicos de datos centren su trabajo en los requisitos funcionales básicos.
Lo que distingue a C3.ai es la capacidad de abordar el ciclo de vida completo de ML, incluido el desarrollo, la implementación, el rendimiento, la escalabilidad y el monitoreo, la seguridad y la integración. C3.ai creó una plataforma de desarrollo de ML transversal capaz de permitir la ejecución de negocios a gran escala en tiempo real, que pueden realizar expertos y no expertos.
2. Datos
Dataiku es la plataforma de aprendizaje automático y de IA empresarial más avanzada y centralizada del mundo. Democratiza el uso de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA en la empresa. Dataiku, el catalizador de las empresas impulsadas por datos, empodera de manera única a las empresas para que avancen a lo largo de su viaje de datos, desde la preparación de datos hasta el análisis, a escala.
Al brindar acceso a miles de equipos y usuarios, como codificadores técnicos, no codificadores, científicos de datos y analistas comerciales, la plataforma abre un terreno común, un depósito de mejores prácticas, atajos para el aprendizaje automático y la implementación/gestión de IA, y un sistema centralizado. , entorno controlado para expertos en datos y exploradores.
La democratización de los datos a través de la colaboración entre personas con diferentes conjuntos de habilidades ha sido el núcleo de Dataiku desde sus inicios. Las capacidades de análisis de autoservicio en la plataforma ayudan a romper las paredes del departamento en silos y proporcionan un punto único para acceder a los datos, integrarse con fuentes de datos heredadas en toda la infraestructura híbrida y reducir el tiempo perdido en el acceso a los datos.
En particular, Dataiku fue nombrado líder en el Cuadrante Mágico de Gartner 2020 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Marcó el cuarto año consecutivo de la inclusión de Dataiku en el informe y el primer año en el cuadrante de Líderes. En la actualidad, más de 300 clientes de comercio minorista, comercio electrónico, atención de la salud, finanzas, transporte, sector público, fabricación y productos farmacéuticos utilizan Dataiku para escalar masivamente los esfuerzos de IA.
3. IBM
Desde su creación en 2011, IBM Watson ha sido reconocida como pionera en el espacio de la Inteligencia Artificial (IA). Ahora incluye un amplio conjunto de productos que ayudan a los innovadores tecnológicos de varias industrias a adoptar la IA.
En 2018, IBM presentó OpenScale AI para ofrecer un ciclo de vida completo de creación, implementación, validación, supervisión y gobierno de extremo a extremo para aplicaciones de ML, adecuado para su uso por una variedad de roles técnicos y comerciales. Es una plataforma escalable y abierta que facilita el uso de la IA de forma independiente del proveedor.
IBM Watson OpenScale permite a las empresas operar y automatizar la IA a escala, independientemente de sus tecnologías y entornos. Proporciona una comprensión genuina de cómo las aplicaciones de IA toman decisiones, cerrando la brecha de habilidades de IA y resolviendo las complejidades en torno a un entorno de IA de múltiples proveedores.
Watson OpenScale AI rastrea y mide los resultados de la IA a lo largo de su ciclo de vida y adapta y gobierna la IA a las situaciones comerciales cambiantes, para modelos creados y que se ejecutan en cualquier lugar. IBM tiene los mejores algoritmos de ML de código abierto disponibles bajo el capó, incluidos todos los marcos más populares, como TensorFlow y PyTorch.
4. microsoft
La plataforma Azure Machine Learning (AML) de Microsoft ayuda tanto a los equipos de productos de Microsoft como a los clientes a escalar proyectos de desarrollo de ML y crear características inteligentes que pueden conectarse a los procesos comerciales.
El ML automatizado de Microsoft cumple con esta tarea al liberar a los científicos de datos para que se centren en la entrada y salida de datos y en la implementación de la aplicación. Proporciona canalizaciones automatizadas que toman grandes cantidades de datos almacenados en Azure Data Lake, fusiona y preprocesa los datos sin procesar, y los alimenta en un entrenamiento distribuido que se ejecuta en paralelo en varias VM y GPU.
La versión de aprendizaje automático de la implementación automatizada común en DevOps se conoce como MLOps. Los modelos de aprendizaje automático de Office a menudo se crean utilizando marcos como PyTorch o TensorFlow; el equipo de PowerPoint usa muchos cuadernos de Python y Júpiter.
5. S.A.S.
SAS es un líder en análisis con una larga historia como la herramienta elegida por los estadísticos. Ha estado bien posicionado para abordar el auge de ML el papel de científico de datos, colocando a la empresa en un papel central dentro de la empresa, aprovechando la fortaleza de su plataforma.
La plataforma SAS actualizada está mejorando sus soluciones de inteligencia artificial (IA) fáciles de usar para ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia y generar valor rápidamente con la automatización. Viene con nuevas funcionalidades, incluida la gestión de datos automatizada, el aprendizaje automático automatizado y funciones de interpretación de vanguardia, lo que hace que la IA sea más accesible para todos.
SAS Viya en la plataforma SAS ofrece nuevas técnicas de inteligencia artificial y análisis avanzado tanto para científicos de datos como para usuarios comerciales para automatizar la mayoría de los pasos manuales y complejos necesarios para las transformaciones de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Automatiza el ciclo de vida analítico, desde la disputa de datos hasta la ingeniería de funciones y la selección de algoritmos, con un solo clic.
Al agregar una capa de transparencia, la plataforma produce una canalización visual para eliminar la caja negra que puede acompañar a la automatización. Una vez que se completa un modelo, se puede implementar con un solo clic. El proceso de modelado automatizado utiliza una API REST, lo que permite a los desarrolladores personalizar las aplicaciones comerciales mientras usan SAS Analytics. Además, los usuarios pueden incorporar fácilmente código fuente abierto y aumentar su análisis con SAS, proporcionando una experiencia verdaderamente abierta.