在當(dāng)今云計算超高速發(fā)展的時代，機器學(xué)習(xí)解決方案在改進(jìn)系統(tǒng)方面取得了指數(shù)級的進(jìn)步。機器學(xué)習(xí)利用大數(shù)據(jù)分析和識別模式的能力為當(dāng)今的企業(yè)提供了關(guān)鍵的競爭優(yōu)勢。
機器學(xué)習(xí)通常與人工智能和深度學(xué)習(xí)結(jié)合使用，使用復(fù)雜的統(tǒng)計建模。這些復(fù)雜的系統(tǒng)可能在私有云或公共云中運行。在任何情況下，時間的推移都會促進(jìn)機器學(xué)習(xí)：隨著更多數(shù)據(jù)被添加到任務(wù)中并隨著時間的推移進(jìn)行分析，機器學(xué)習(xí)會產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果。
根據(jù)調(diào)研機構(gòu)BCC Research的調(diào)查數(shù)據(jù)，2017年全球機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模達(dá)到14億美元。到2022年，估計將達(dá)到88億美元，其復(fù)合年增長率（CAGR）高達(dá)43．6％。
企業(yè)在考慮選擇哪個機器學(xué)習(xí)供應(yīng)商時，請權(quán)衡以下因素：
主要平臺或獨立供應(yīng)商：以下的一些機器學(xué)習(xí)供應(yīng)商提供了完整的云計算平臺，其他供應(yīng)商是專門針對機器學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)公司。由于沒有嚴(yán)格的規(guī)則，這些公司可能會更有動力為企業(yè)提供服務(wù)。
機器學(xué)習(xí)類型：機器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在零售行業(yè)還是醫(yī)療保健領(lǐng)域？企業(yè)可以詢問其潛在供應(yīng)商在哪些行業(yè)投資最多。
供應(yīng)商的未來發(fā)展方向：在研發(fā)和投資方面，供應(yīng)商在未來幾年將關(guān)注哪些方向？這個問題的答案可能會幫助企業(yè)找到最符合其長期目標(biāo)的答案。
機器學(xué)習(xí)環(huán)境正在迅速變化。機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)不斷涌入這個領(lǐng)域。成熟的供應(yīng)商正在推出各種以某種形式使用機器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品。對選項和選項進(jìn)行排序可能會讓人感到困惑。因此需要根據(jù)他們提供的功能、分析師評論、客戶推薦和獨立研究，確定了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的8家頂級供應(yīng)商提供的解決方案。
（1）Alteryx
Alteryx公司提供統(tǒng)一的平臺，可以解決數(shù)據(jù)、分析和機器學(xué)習(xí)問題。該供應(yīng)商致力于通過協(xié)作方法在IT、分析專家和業(yè)務(wù)線之間建立新的和改進(jìn)的合作伙伴關(guān)系，從而最大限度地減少對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。
該產(chǎn)品提供無代碼和代碼友好的格式。它使用拖放式工作流界面，并與第三方人口統(tǒng)計、公司和空間數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。該公司被評為Gartner 魔力象限（MQ）的“領(lǐng)導(dǎo)者”。調(diào)研機構(gòu)Gartner公司指出，Alteryx公司正朝著強大的自動化和基于規(guī)則的方向邁進(jìn)。
Alteryx公司提供與眾多主要合作伙伴的集成，其中包括Tableau、AWS、Teradata、Microsoft、DataRobot、Salesforce、Oracle、Cloudera和Qlik。機器學(xué)習(xí)功能具有并行模型分析和預(yù)測分析，以及自動化工作流和各種流程的能力。
（2）AWS SageMaker
完全托管的機器學(xué)習(xí)服務(wù)允許數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員構(gòu)建和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，并將其插入應(yīng)用程序。這可以運行并行模型，進(jìn)行靈活的分布式培訓(xùn)，并解決A－B測試以及其他任務(wù)。
SageMaker是一個完全托管的AWS服務(wù)，包括一個集成的Jupyter記事本實例。這有助于深入了解數(shù)據(jù)源，從而有助于探索和分析。SageMaker提供了一套針對環(huán)境優(yōu)化的算法，它支持專有算法和自定義培訓(xùn)腳本。
Sagemaker還集成了Docker容器和Apache Spark。與AWS一起，可以使用集成的SageMaker控制臺快速啟動和擴(kuò)展項目。該平臺支持HIPAA法規(guī)和其他合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。
（3）谷歌機器學(xué)習(xí)引擎
谷歌云計算機器學(xué)習(xí)（ML）引擎是一個為開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計的完全管理的平臺。該產(chǎn)品允許用戶使用多個機器學(xué)習(xí)框架構(gòu)建高質(zhì)量模型，其中包括Scikit Learn、XgBoost、Keras和TensorFlow。
這是一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架，支持許多谷歌產(chǎn)品，從谷歌照片到谷歌云語音。它允許用戶將機器學(xué)習(xí)部署到生產(chǎn)中，而無需Docker容器。高度可擴(kuò)展的環(huán)境，這適用于托管集群的培訓(xùn)，并提供了一個自動設(shè)計和評估模型體系結(jié)構(gòu)的框架。它旨在適應(yīng)現(xiàn)有的工作流程，并可擴(kuò)展以處理批量預(yù)測和在線預(yù)測要求。
其他主要功能包括：自動資源調(diào)配、使用便攜式模型、服務(wù)器端處理和集成云數(shù)據(jù)存儲。
（4）IBM Watson Studio
IBM公司是人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)。如今，調(diào)研機構(gòu)Forrester公司將IBM公司列為多模式預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)解決方案提供商的“領(lǐng)導(dǎo)者”。
IBM Watson Studio旨在容納各種獨立平臺和各種類型的超級用戶。這包括數(shù)據(jù)工程師、應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家。其結(jié)果是強大的協(xié)作能力。它的主要功能包括：強大的體系結(jié)構(gòu)、強大的算法和執(zhí)行機器學(xué)習(xí)的強大能力。
Watson Studio是IBM Watson保護(hù)傘下提供的大量技術(shù)和解決方案的一部分。它旨在適應(yīng)IBM的SPSS建模工作流程，同時還插入開源機器學(xué)習(xí)庫和基于筆記本的接口。該解決方案可在桌面上或桌面上的云中使用。它結(jié)合了可視化拖放工具。
（5）微軟Azure Machine Learning Studio
微軟Azure 的Machine Learning Studio已成為托管云領(lǐng)域的領(lǐng)先解決方案。它提供了一個可視化工具，可以幫助開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和非數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計機器學(xué)習(xí)管道和解決方案，以解決各種各樣的任務(wù)。該平臺提供基于瀏覽器的可視化拖放創(chuàng)作環(huán)境，無需編碼。Gartner公司將微軟公司評價成為其魔力象限（MQ）中是一個“遠(yuǎn)見者”。該解決方案提供高水平的靈活性、可擴(kuò)展性和開放性。
Machine Learning Studio還提供了涵蓋描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)定性分析類型的全面功能。微軟公司正在繼續(xù)擴(kuò)展Azure機器學(xué)習(xí)中的功能和能力，這包括通過Microsoft認(rèn)知工具包（以前稱為CNTK）以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合ONNX開放標(biāo)準(zhǔn)來促進(jìn)深度學(xué)習(xí)。微軟公司還計劃在Azure機器學(xué)習(xí)平臺內(nèi)自動化越來越多的功能。
（6）RapidMiner
RapidMiner提供了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機器學(xué)習(xí)和模型部署工具，可以深入了解數(shù)據(jù)。它提供了一個設(shè)計用于處理各種大數(shù)據(jù)和分析需求的平臺。
在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該公司已成為一個重量級廠商。它提供了一個簡單易用的可視化環(huán)境，其中包含自動化模型創(chuàng)建以及有關(guān)哪種方法最適合特定情況的建議、指南和信息。RapidMiner的功能和高度的靈活性使其成為機器學(xué)習(xí)解決方案中的一個熱門選擇。
數(shù)據(jù)科學(xué)家和非數(shù)據(jù)科學(xué)家都可以輕松地檢查和定制項目，并在其結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建。 RapidMiner在Gartner M人工智能該技術(shù)從文本、圖像、自然語言和其他媒體中提取數(shù)據(jù)，生成基于計算機的預(yù)測。高度可擴(kuò)展的平臺包括預(yù)先定義的和預(yù)先培訓(xùn)的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，但它還包含TensorFlow模型。這允許用戶采用一個靈活的框架來培訓(xùn)和調(diào)整機器學(xué)習(xí)。Forrester公司將SAP列為整體預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)類別中的一個“強勁表現(xiàn)者”，并將服務(wù)的廣度和深度列為一個優(yōu)勢。
然而，Gartner公司認(rèn)為該公司在其魔力象限（MQ）是一個“利基廠商”。它指出SAP在數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了相當(dāng)大的進(jìn)步，但在功能和功能方面仍然落后于其他領(lǐng)域。
（8）SAS可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)
作為數(shù)據(jù)挖掘和分析領(lǐng)域的先驅(qū)，SAS已成為機器學(xué)習(xí)供應(yīng)商的首選。它提供了可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)（VDMML），它在Forrester Wave中稱為杰出的“領(lǐng)導(dǎo)者”，排名第一，并且作為Gartner公司魔力象限（MQ）中是一個頂級“領(lǐng)導(dǎo)者”，但Gartner公司指出，其整個平臺在視覺和執(zhí)行能力方面已經(jīng)失去了一些優(yōu)勢。
可視化數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)（VDMML）連接到許多其他產(chǎn)品和數(shù)據(jù)源。Forrester公司指出，SAS已成為第一個真正的多模式PAML解決方案。它使用向?qū)ё詣佑?xùn)練模型，將其轉(zhuǎn)換為代碼并插入集成功能，以實現(xiàn)自動化機器學(xué)習(xí)。統(tǒng)一環(huán)境還包括用于創(chuàng)建模型的強大可視化工具以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
此外，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以將代碼片段直接嵌入到SAS程序中，以進(jìn)一步增強功能，其中包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)輸出。
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當(dāng)真正開始學(xué)習(xí)的時候難免不知道從哪入手，導(dǎo)致效率低下影響繼續(xù)學(xué)習(xí)的信心。
但最重要的是不知道哪些技術(shù)需要重點掌握，學(xué)習(xí)時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以擁有有效資源還是很有必要的。
