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May 07, 2023

Amazon Sagemaker x IBM Watson

Um serviço de aprendizado de máquina gerenciado é uma plataforma baseada em nuvem que simplifica o

Um serviço de aprendizado de máquina gerenciado é uma plataforma baseada em nuvem que simplifica o processo de desenvolvimento, implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina (ML). Ele oferece um conjunto abrangente de ferramentas, estruturas e infraestrutura para facilitar vários estágios do fluxo de trabalho de ML, como preparação de dados, treinamento de modelo e implantação de modelo.

Com um serviço de aprendizado de máquina gerenciado, os usuários podem se concentrar nos principais aspectos da criação e refinamento de seus modelos enquanto o serviço lida com a infraestrutura subjacente e as tarefas operacionais. Isso não apenas agiliza os processos e reduz o tempo, mas também ajuda a melhorar a análise preditiva de dados para uma organização.

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O Amazon Sagemaker é um serviço popular de aprendizado de máquina totalmente gerenciado que ajuda a criar e treinar vários modelos de ML com facilidade. Ele também ajuda a implantar perfeitamente esses modelos de ML em um ambiente hospedado pronto para produção.

Página inicial do Amazon Sagemaker

(Captura de tela capturada do Amazon Sagemaker)

Este serviço de ML oferece uma instância integrada de notebook de autoria do Jupyter que permite que desenvolvedores e cientistas de dados acessem facilmente várias fontes de dados para análise adequada. Ele também vem com os algoritmos de aprendizado de máquina otimizados comuns e altamente procurados que podem ser executados sem problemas, mesmo para conjuntos de dados complexos e em massa em um ambiente distribuído.

O serviço também oferece suporte nativo compacto para estruturas e algoritmos personalizados. Ele não apenas oferece uma gama altamente flexível de opções de treinamento distribuídas, mas também garante a implantação segura e escalável de modelos de dados nos ambientes preferidos.

O IBM Watson é um serviço popular de aprendizado de máquina muito procurado por seus serviços de ML de nível empresarial. Seja simplificando processos de dados ou automatizando tarefas repetitivas, o IBM Watson oferece serviços compactos para tudo isso.

Página inicial do IBM Watson Analytics

(Captura de tela capturada do IBM Watson)

Esse serviço de ML ajuda a permitir o gerenciamento contínuo do desempenho de aplicativos de acordo com os requisitos, ao mesmo tempo em que analisa com eficiência os data lakes com dados não estruturados, semiestruturados e estruturados. Ele não apenas reduz o tempo e a carga de trabalho para processamento e modelagem de dados por meio de automação de alto nível, mas também oferece tecnologias avançadas de otimização para resolver decisões complexas.

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Agora vamos nos aprofundar nos recursos que o Amazon Sagemaker e o IBM Watson oferecem.

Amazon Sagemaker é uma plataforma de ML que oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina pré-construídos para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos. Ele oferece suporte a algoritmos populares, como regressão linear e XGBoost, que são amplamente usados ​​para tarefas como regressão e classificação.

Esses algoritmos pré-construídos fornecem um ponto de partida para os usuários, permitindo que eles criem e treinem modelos rapidamente sem a necessidade de implementar algoritmos do zero. Esse recurso é especialmente benéfico para quem é novo no aprendizado de máquina ou deseja agilizar o processo de desenvolvimento.

IBM Watson fornece um conjunto abrangente de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina que atendem a diferentes casos de uso. A plataforma oferece uma gama mais ampla de algoritmos em comparação com o Amazon Sagemaker, permitindo que os usuários escolham os algoritmos mais adequados para tarefas específicas. Seja processamento de linguagem natural, visão computacional ou modelagem preditiva, o IBM Watson oferece uma ampla seleção de algoritmos e modelos para atender a diversas necessidades.

A disponibilidade de uma ampla variedade de algoritmos e modelos no IBM Watson oferece aos usuários mais flexibilidade e opções de customização. Eles podem selecionar algoritmos com base em suas características de dados, domínio do problema e resultados desejados. Isso permite que eles aproveitem as técnicas de aprendizado de máquina de última geração e as adaptem aos seus requisitos específicos.