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May 07, 2023

Amazon Sagemaker frente a IBM Watson

Un servicio de aprendizaje automático gestionado es una plataforma basada en la nube que simplifica la

Un servicio de aprendizaje automático administrado es una plataforma basada en la nube que simplifica el proceso de desarrollo, implementación y administración de modelos de aprendizaje automático (ML). Ofrece un conjunto integral de herramientas, marcos e infraestructura para facilitar varias etapas del flujo de trabajo de ML, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación de modelos.

Con un servicio de aprendizaje automático administrado, los usuarios pueden concentrarse en los aspectos centrales de la creación y el perfeccionamiento de sus modelos mientras el servicio maneja la infraestructura subyacente y las tareas operativas. Esto no solo agiliza los procesos y reduce el tiempo, sino que también ayuda a mejorar el análisis predictivo de datos para una organización.

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Amazon Sagemaker es un popular servicio de aprendizaje automático totalmente administrado que ayuda a crear y entrenar varios modelos de ML con facilidad. También ayuda a implementar sin problemas estos modelos ML en un entorno alojado listo para producción.

Inicio Amazon Sagemaker

(Captura de pantalla capturada de Amazon Sagemaker)

Este servicio de ML ofrece una instancia de notebook de creación de Jupyter integrada que permite a los desarrolladores y científicos de datos acceder fácilmente a varias fuentes de datos para un análisis adecuado. También viene con los algoritmos de aprendizaje automático optimizados comunes y muy buscados que pueden funcionar sin problemas incluso para conjuntos de datos complejos y a granel en un entorno distribuido.

El servicio también ofrece soporte nativo compacto para frameworks y algoritmos personalizados. No solo ofrece una gama altamente flexible de opciones de capacitación distribuida, sino que también garantiza la implementación segura y escalable de modelos de datos en los entornos preferidos.

IBM Watson es un servicio de aprendizaje automático popular que es muy buscado por sus servicios de ML de nivel empresarial. Ya sea para optimizar los procesos de datos o automatizar tareas repetitivas, IBM Watson ofrece servicios compactos para todos ellos.

Inicio de IBM Watson Analytics

(Captura de pantalla capturada de IBM Watson)

Este servicio de ML ayuda a habilitar la gestión continua del rendimiento de las aplicaciones según los requisitos mientras analiza eficientemente los lagos de datos con datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. No solo reduce el tiempo y la carga de trabajo para el procesamiento y modelado de datos a través de la automatización de alto nivel, sino que también ofrece tecnologías de optimización avanzadas para resolver decisiones complejas.

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Ahora profundicemos en las funciones que ofrecen Amazon Sagemaker e IBM Watson.

fabricante de salvia del Amazonas es una plataforma de aprendizaje automático que ofrece una gama de algoritmos de aprendizaje automático preconstruidos para simplificar el desarrollo y la implementación de modelos. Admite algoritmos populares como la regresión lineal y XGBoost, que se utilizan ampliamente para tareas como la regresión y la clasificación.

Estos algoritmos prediseñados proporcionan un punto de partida para los usuarios, lo que les permite construir y entrenar modelos rápidamente sin necesidad de implementar algoritmos desde cero. Esta característica es especialmente beneficiosa para quienes son nuevos en el aprendizaje automático o desean acelerar el proceso de desarrollo.

ibm watson proporciona un conjunto completo de algoritmos y modelos de aprendizaje automático que se adaptan a diferentes casos de uso. La plataforma ofrece una gama más amplia de algoritmos en comparación con Amazon Sagemaker, lo que permite a los usuarios elegir los algoritmos más adecuados para tareas específicas. Ya sea que se trate de procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora o modelado predictivo, IBM Watson ofrece una rica selección de algoritmos y modelos para abordar diversas necesidades.

La disponibilidad de una amplia gama de algoritmos y modelos en IBM Watson brinda a los usuarios más flexibilidad y opciones de personalización. Pueden seleccionar algoritmos en función de las características de sus datos, el dominio del problema y los resultados deseados. Esto les permite aprovechar técnicas de aprendizaje automático de última generación y adaptarlas a sus requisitos específicos.

Al ofrecer una amplia gama de algoritmos, tanto Amazon Sagemaker como IBM Watson brindan a los usuarios las herramientas para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente.

fabricante de salvia del Amazonas ofrece una infraestructura de formación totalmente gestionada, lo que la convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan una experiencia de formación sin complicaciones. La plataforma se encarga de la infraestructura subyacente, como el aprovisionamiento y la gestión de los recursos informáticos, lo que permite a los usuarios centrarse en sus tareas de aprendizaje automático en lugar de preocuparse por la gestión de la infraestructura. Este enfoque completamente administrado simplifica el proceso de capacitación y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para establecer y configurar los entornos de capacitación.

El ajuste automático es otra característica valiosa que ofrece Amazon Sagemaker, que permite que la plataforma optimice automáticamente los hiperparámetros durante el proceso de capacitación. Esto ayuda a los usuarios a encontrar el mejor conjunto de hiperparámetros para sus modelos, ahorrando tiempo y esfuerzo que, de lo contrario, se gastaría en el ajuste manual.

ibm watson ofrece la flexibilidad de modelos de entrenamiento tanto en la nube como en entornos locales. Esta versatilidad permite a los usuarios elegir el entorno de formación que mejor se adapte a sus necesidades y requisitos específicos. La formación en la nube proporciona escalabilidad, ya que los usuarios pueden aprovechar la potencia informática y los recursos disponibles en la infraestructura de la nube.

Esto es particularmente beneficioso cuando se trata de grandes conjuntos de datos o tareas de entrenamiento de computación intensiva. Por el contrario, la capacitación en las instalaciones les permite a los usuarios tener un mayor control sobre su infraestructura y sus datos, lo que puede ser deseable en los casos en que la privacidad de los datos o el cumplimiento normativo sean una preocupación.

La capacidad de IBM Watson para adaptarse a entornos de formación tanto en la nube como en las instalaciones proporciona a los usuarios la flexibilidad de adaptar su proceso de formación a sus circunstancias únicas. Permite a los usuarios aprovechar las inversiones en infraestructura local existentes o aprovechar la escalabilidad y la comodidad que ofrece la formación basada en la nube.

Aquí, IBM Watson es el ganador en términos de entrenamiento de modelos.

El escalado automático es una característica crítica en las plataformas de aprendizaje automático que permite que los recursos se ajusten dinámicamente en función de la carga de trabajo y la demanda de recursos. Tanto Amazon Sagemaker como IBM Watson ofrecen capacidades de escalado automático, lo que garantiza un rendimiento y una utilización de recursos óptimos.

Amazon Sagemaker La función de escalado automático ajusta automáticamente los recursos asignados en función de la carga de trabajo. A medida que aumenta la demanda de tareas de capacitación o inferencia, Amazon Sagemaker puede aprovisionar automáticamente instancias informáticas adicionales o asignar más potencia de procesamiento para manejar el aumento de la carga de trabajo.

Por el contrario, durante períodos de demanda reducida, la plataforma puede liberar recursos en exceso para evitar costos innecesarios. Este escalado dinámico garantiza que los usuarios tengan los recursos apropiados disponibles para capacitar o implementar de manera eficiente sus modelos de aprendizaje automático, al mismo tiempo que optimiza el uso de recursos y minimiza los gastos.

ibm watson también proporciona capacidades de escalado automático basadas en la demanda de recursos. La plataforma puede escalar los recursos hacia arriba o hacia abajo para satisfacer las necesidades de la carga de trabajo, lo que garantiza que se asigne la cantidad adecuada de potencia informática para la tarea en cuestión.

Esta escalabilidad es crucial para acomodar cargas de trabajo variables, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos o tareas de computación intensiva. Al ajustar automáticamente los recursos en función de la demanda, IBM Watson permite a los usuarios utilizar de forma eficaz los recursos disponibles sin necesidad de intervención manual.

Las funciones de escalado automático que ofrecen ambas plataformas contribuyen a mejorar el rendimiento, aumentar la eficiencia y optimizar los costos. Mediante la asignación dinámica de recursos en función de la demanda de la carga de trabajo, los usuarios pueden lograr tiempos de capacitación de modelos más rápidos, reducir los retrasos en el procesamiento y escalar sus implementaciones según sea necesario.

Los usuarios suelen tener la flexibilidad de definir reglas de escala basadas en métricas como la utilización de la CPU, el uso de la memoria o métricas definidas de forma personalizada. Estas reglas se pueden personalizar para alinearse con requisitos de rendimiento específicos y patrones de utilización de recursos.

En términos de escalado automático, tanto Amazon Sagemaker como IBM Watson ofrecen características competitivas.

fabricante de salvia del Amazonas proporciona capacidades de monitoreo y seguimiento en tiempo real para modelos de aprendizaje automático. La plataforma ofrece herramientas de monitoreo integradas que permiten a los usuarios rastrear métricas clave como la precisión, la pérdida y otros indicadores de rendimiento durante los procesos de capacitación e inferencia.

Esta supervisión en tiempo real permite a los usuarios obtener información sobre el comportamiento y el rendimiento de sus modelos, lo que garantiza que funcionen como se espera. Al monitorear continuamente los modelos, los usuarios pueden identificar y abordar problemas como el sobreajuste, el bajo rendimiento o la desviación de datos de manera oportuna.

Amazon Sagemaker también ofrece control de versiones y seguimiento de modelos automatizados. Esta función permite a los usuarios mantener un registro de diferentes versiones de modelos y realizar un seguimiento de su rendimiento a lo largo del tiempo. Pueden comparar fácilmente diferentes versiones, identificar mejoras o regresiones y tomar decisiones informadas sobre la implementación de modelos actualizados.

ibm watson , por otro lado, ofrece capacidades de monitoreo enfocadas tanto en el rendimiento del modelo como en la calidad de los datos. La plataforma proporciona herramientas para monitorear el rendimiento de los modelos implementados, incluidas métricas como exactitud, precisión, recuperación y otros indicadores de rendimiento relevantes. Esto permite a los usuarios evaluar el rendimiento de sus modelos e identificar posibles problemas o áreas de mejora.

Además de la supervisión del rendimiento, IBM Watson también hace hincapié en la supervisión de la calidad de los datos. La plataforma ofrece funciones para rastrear y evaluar la calidad de los datos de entrada utilizados en la tubería de aprendizaje automático. Esto incluye monitorear la distribución de datos, detectar anomalías en los datos y garantizar la consistencia y la calidad de los datos durante las fases de capacitación e implementación.

Al monitorear la calidad de los datos, los usuarios pueden identificar y abordar problemas como sesgos de datos, valores atípicos o valores faltantes que podrían afectar el rendimiento o la equidad del modelo.

Tanto Amazon Sagemaker como IBM Watson tienen como objetivo proporcionar a los usuarios las herramientas y los conocimientos necesarios para monitorear y administrar de manera efectiva sus modelos de ML. Sin embargo, IBM Watson es el ganador aquí por ofrecer funciones más competitivas.

fabricante de salvia del Amazonas proporciona servicios integrados de etiquetado de datos como parte de su plataforma. Estos servicios permiten a los usuarios crear conjuntos de datos etiquetados de alta calidad que son necesarios para entrenar modelos de aprendizaje automático.

La plataforma ofrece una interfaz fácil de usar y una variedad de herramientas de anotación, que incluyen cuadros delimitadores, segmentación semántica y anotaciones de puntos clave. Los usuarios pueden aprovechar estas herramientas para anotar varios tipos de datos, como imágenes, texto y audio, según sus necesidades específicas.

Las anotaciones pueden ser realizadas por anotadores humanos o mediante técnicas automatizadas como el aprendizaje activo. Además, Amazon Sagemaker proporciona mecanismos para administrar y rastrear el proceso de etiquetado, lo que garantiza la integridad de los datos y el control de calidad.

ibm watson también ofrece herramientas de anotación y etiquetado de datos para facilitar la preparación de datos para tareas de aprendizaje automático. La plataforma proporciona una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios anotar diferentes tipos de datos, incluidos texto, imágenes, audio y video.

Los usuarios pueden definir pautas y esquemas de etiquetado personalizados para garantizar anotaciones coherentes y precisas. IBM Watson proporciona una variedad de herramientas de anotación, como cuadros delimitadores, polígonos, segmentación semántica y más, lo que permite a los usuarios etiquetar y anotar datos con precisión. La plataforma también admite funciones de colaboración, lo que permite que múltiples anotadores trabajen juntos de manera eficiente.

Tanto Amazon Sagemaker como IBM Watson priorizan la calidad de los datos y brindan mecanismos para el control de calidad durante el proceso de etiquetado y anotación. Ofrecen funciones para revisar y validar anotaciones, garantizar la coherencia entre anotaciones y manejar casos extremos o puntos de datos ambiguos. Estas medidas de control de calidad ayudan a los usuarios a crear conjuntos de datos etiquetados confiables y precisos, que son esenciales para entrenar modelos sólidos de ML.

Amazon Sagemaker es el ganador en términos de etiquetado y anotaciones de datos.

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Amazon Sagemaker e IBM Watson son servicios destacados de aprendizaje automático que ofrecen una variedad de funciones y capacidades para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Al decidir entre los dos, es fundamental tener en cuenta los casos de uso y los requisitos específicos de su proyecto.

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En última instancia, la elección entre Amazon Sagemaker e IBM Watson depende de factores como el caso de uso específico, las funciones requeridas, las necesidades de escalabilidad, las capacidades de integración y el nivel de experiencia dentro de su equipo. Evaluar estos factores y alinearlos con las fortalezas de cada plataforma lo guiará para tomar una decisión informada sobre qué servicio ML se adapta mejor a los requisitos de su proyecto.

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Fuente de la imagen: Shutterstock

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