Principales plataformas de computación en la nube para aprendizaje automático

¡El aprendizaje automático no es ciencia espacial! Pero puede parecerlo para empresas más pequeñas sin experiencia que no están familiarizadas con las demandas y los requisitos de un modelo de aprendizaje automático. Pero para estas empresas, Cloud Computing viene al rescate. De hecho, la mayoría de las empresas en estos días usan algún tipo de servicios web de computación en la nube para usar Machine Learning por una tarifa para que puedan concentrarse en su negocio principal y no gastar muchas finanzas en cultivar su propia infraestructura de aprendizaje automático desde cero.

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Hay muchas plataformas de computación en la nube que brindan estos servicios web para el aprendizaje automático. Los más populares son Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud e IBM Cloud . Estas son las plataformas más antiguas y maduras que brindan varios productos para el aprendizaje automático que van desde el procesamiento del lenguaje natural, los bots de servicio e incluso el aprendizaje profundo. Entonces, en este artículo, revisaremos todas estas plataformas de computación en la nube. Pero antes de eso, veamos por qué la computación en la nube se ha vuelto tan importante en el aprendizaje automático en estos días.

¿Por qué es importante la computación en la nube en el aprendizaje automático?

El Machine Learning es lo más en tecnología en estos tiempos. Naturalmente, todas las empresas en estos días quieren utilizar Machine Learning para mejorar su negocio. Las empresas utilizan el aprendizaje automático y el análisis de datos para comprender mejor a su público objetivo, automatizar parte de su producción, crear mejores productos de acuerdo con la demanda del mercado, etc. Todas estas cosas a cambio aumentan la rentabilidad de una empresa que a su vez les da una ventaja sobre sus competidores. ¡Después de todo, el resultado final en la mayoría de los casos es la ganancia!

Sin embargo, durante mucho tiempo en el pasado, las empresas necesitaban invertir mucho dinero en Machine Learning para obtener este beneficio. El aprendizaje automático requería una gran cantidad de infraestructuras, programadores que estaban familiarizados con ML y el análisis de datos era costoso y había muy pocos datos disponibles para alimentar estos algoritmos de aprendizaje automático. Si bien esto no fue un gran problema para las grandes corporaciones multinacionales, fue muy difícil para las pequeñas y medianas empresas. Pero la popularidad y el avance de los servicios en la nube han hecho que todo sea mucho más fácil. Ahora las empresas pueden acceder a los algoritmos y tecnologías de aprendizaje automático de un proveedor externo, si se realizan algunos cambios de acuerdo con sus requisitos personalizados y se comienzan a obtener los beneficios con una inversión inicial mucho menor.

¡Es por eso que la computación en la nube es tan importante en el aprendizaje automático! Esta es la solución para muchas empresas pequeñas y medianas que no desean crear, probar e implementar sus propios algoritmos de aprendizaje automático desde cero. Estas empresas pueden centrarse en su core business y obtener valor añadido del Machine Learning sin necesidad de convertirse en expertos. Por lo tanto, obtienen mayores ganancias mientras reducen el riesgo de inversión, lo que significa que es una situación en la que todos ganan.

¿Cuáles son las plataformas de Cloud Computing para Machine Learning?

Como ya se especificó, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud e IBM Cloud son las plataformas de computación en la nube más populares para Machine Learning. Ahora vamos a verlos en detalle:

1. Servicios web de Amazon

Amazon Web Services es una plataforma de computación en la nube que es una subsidiaria de Amazon. Fue lanzado en 2006 y actualmente es una de las plataformas de computación en la nube más populares para el aprendizaje automático. AWS ofrece varios productos para Machine Learning como:

  • Amazon SageMaker: se utiliza para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.
  • IA aumentada de Amazon: se utiliza para implementar una revisión humana de los modelos de aprendizaje automático.
  • Amazon Forecast: utiliza el aprendizaje automático para aumentar la precisión del pronóstico
  • Amazon Translate: utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para la traducción de idiomas.
  • Amazon Personalize: crea recomendaciones personales en sistemas de aprendizaje automático
  • AMI de aprendizaje profundo de AWS: se utiliza para soluciones de aprendizaje profundo
  • Amazon Polly: se utiliza para convertir texto en voz real

2. Microsoft Azure

Microsoft Azure es una plataforma de computación en la nube creada por Microsoft. Se lanzó inicialmente en 2010 y es una popular plataforma de computación en la nube para el aprendizaje automático y el análisis de datos. Algunos de los productos de Microsoft Azure para el aprendizaje automático son:

  • Servicio cognitivo de Microsoft Azure: proporciona servicios cognitivos inteligentes para aplicaciones.
  • Microsoft Azure Azure Databricks: proporciona análisis basados ​​en Apache Spark
  • Servicio de bot de Microsoft Azure: proporciona servicios de bot inteligentes que se pueden escalar
  • Búsqueda cognitiva de Microsoft Azure: este es un servicio basado en aprendizaje automático para aplicaciones móviles y web
  • Microsoft Azure Machine Learning: se utiliza para crear e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube

3. Nube de Google

Google Cloud Platform es una plataforma informática en la nube proporcionada por Google. Fue lanzado en 2008 y proporciona la misma infraestructura para empresas que Google también utiliza en sus productos internos. Google Cloud ofrece varios productos para el aprendizaje automático, como:

  • Google Cloud AutoML: se usa para entrenar un modelo de aprendizaje automático de AutoML y su desarrollo
  • Google Cloud AI Platform: se usa para crear, entrenar y administrar modelos ML
  • Google Cloud Speech-to-Text: este es un sistema de reconocimiento de voz para transmitir de voz a texto y admite 120 idiomas.
  • Google Cloud Vision AI: se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático para la visión en la nube que detectan texto, etc.
  • Google Cloud Text-to-Speech: este es un sistema de creación de voz para transmitir de texto a voz
  • Lenguaje natural de Google Cloud: esto es para el procesamiento del lenguaje natural para analizar y clasificar texto

4. Nube de IBM

IBM Cloud Platform es una plataforma informática en la nube que ofrece IBM . Proporciona varios modelos de entrega en la nube que son modelos públicos, privados e híbridos. IBM Cloud proporciona varios productos para el aprendizaje automático, como:

  • IBM Watson Studio: se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, así como para preparar y analizar datos.
  • IBM Watson Speech-to-Text: este es un sistema de reconocimiento de voz para convertir voz y audio en texto escrito
  • IBM Watson Text-to-Speech: este es un sistema de creación de voz para convertir texto en audio de sonido natural
  • Comprensión del lenguaje natural de IBM Watson: esto es para el procesamiento del lenguaje natural para analizar y clasificar texto
  • IBM Watson Visual Recognition: utiliza el aprendizaje automático para buscar imágenes visuales y clasificarlas
  • IBM Watson Assistant: se utiliza para crear y administrar asistentes virtuales

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por harkiran78 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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