Nota: O seguinte artigo irá ajudá-lo com: Azure Machine Learning vs IBM Watson: comparação de software
Veja quais recursos você pode esperar do Azure Machine Learning e do IBM Watson para decidir qual solução de inteligência artificial é ideal para você.
Com a capacidade de revolucionar tudo, desde carros autônomos até cirurgiões robóticos, a inteligência artificial está na vanguarda da inovação tecnológica. Dois dos serviços de IA mais amplamente reconhecidos são o Azure Machine Learning da Microsoft e o Watson da IBM. Ambos possuem funcionalidades impressionantes, mas qual você deve escolher para o seu negócio?
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O que é o Azure Machine Learning?
O Azure Machine Learning é um serviço baseado em nuvem que permite que cientistas de dados ou desenvolvedores treinem, criem e implantem modelos de ML. Possui um rico conjunto de ferramentas que facilitam a criação de soluções de análise preditiva. Esse serviço pode ser usado para criar modelos preditivos usando uma variedade de algoritmos de ML, incluindo regressão, classificação e clustering.
O que é IBM Watson?
O IBM Watson Studio é uma plataforma criada para desenvolvedores de software e cientistas de dados para criar, executar, gerenciar e dimensionar recursos de aprendizado de máquina que podem ser incorporados em aplicativos. Oferece os recursos necessários para desenvolver serviços cognitivos a partir de ideias e hipóteses de negócios por meio do desenvolvimento, implantação, gerenciamento e dimensionamento de modelos de aprendizado de máquina.
Comparação de recursos: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
| Rotulagem de dados | Sim | Sim |
| Suporte a pipeline MLOps | Sim | Sim |
| Conjunto de ferramentas do chatbot | Sim | Sim |
| Análise de sentimentos | Sim | Sim |
| Análise de personalidade | Não | Sim |
| Algoritmo integrado | Sim | Não |
Comparação direta: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
Treinamento e desenvolvimento de modelos
O Azure ML oferece mais recursos para preparação, transformação, normalização e treinamento de modelos de dados do que o Watson. Ele também vem com muitos algoritmos integrados, como rede neural artificial, algoritmo de árvore de decisão e Naive Bayes, que podem ser usados para treinar um modelo melhor em menos tempo do que o IBM Watson. Em termos de recursos e desempenho da plataforma, é muito mais fácil criar modelos de alto desempenho na plataforma Azure ML em comparação com a plataforma IBM Watson devido a seus algoritmos integrados.
Embora ambos os produtos ofereçam um conjunto semelhante de ferramentas, o Azure ML ainda é adequado para desenvolvedores que desejam criar modelos preditivos complexos usando conjuntos de ferramentas complicados como Python e notebook Jupyter, onde eles podem colaborar online mesmo que não tenham um ambiente de desenvolvimento caro . Por outro lado, o IBM Watson fornece soluções que ajudam desenvolvedores com menos habilidades a usar serviços cognitivos, como processamento de linguagem natural.
Designer de arrastar e soltar
Se você quiser entrar no aprendizado de máquina sem a dor da programação, a interface de arrastar e soltar do Azure facilita isso. Se você precisar gerar alguns modelos avançados – digamos, um que use uma combinação de redes neurais e aprendizado por reforço – a IBM pode ser mais adequada, pois oferece mais flexibilidade em termos de parâmetros de modelo.
Dito isso, se você já está confortável com a codificação em Python ou R (ou está disposto a aprender), ambas as plataformas oferecem funcionalidades essencialmente idênticas quando se trata de implementar seus modelos treinados. A principal diferença entre eles está na forma como abordam os diferentes tipos de treinamento; porque o Azure se concentra na criação de modelos facilmente treináveis usando ferramentas de arrastar e soltar em vez de scripts personalizados.
Por outro lado, a IBM foi projetada para organizações que desejam treinar seus algoritmos personalizados usando estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow e PyTorch. Portanto, se você preferir arrastar caixas em vez de escrever código, o Azure provavelmente será sua melhor aposta para facilidade de uso.
Processamento de linguagem natural
Os serviços cognitivos oferecem um amplo conjunto de APIs que aproveitam as técnicas e aplicativos de processamento de linguagem natural. Eles aproveitam os modelos de aprendizado de máquina para dar sentido ao conteúdo, como texto, fala, imagens e vídeos.
O IBM Watson Studio tem melhores ferramentas de processamento de linguagem natural que tornam mais fácil para os usuários de negócios obter valor dos dados. Ele também possui uma ferramenta de análise de dados melhor, que ajuda a trabalhar com grandes conjuntos de dados e descobrir insights nesses dados. As ferramentas do IBM Watson para reconhecimento visual também são fantásticas: essas ferramentas permitem que você execute análises de reconhecimento de imagem em seus ativos visuais.
O Azure tem alguns excelentes serviços cognitivos disponíveis para os desenvolvedores usarem. Por exemplo, a API do Computer Vision pode ser usada para classificar objetos em um fluxo de imagem ou vídeo — útil se você estiver tentando criar um aplicativo que detecte o que está acontecendo em um feed de foto ou vídeo. No entanto, se seus funcionários não são cientistas de dados e precisam interagir com tecnologia avançada de PNL, o IBM Watson é a melhor opção.
Escolhendo entre o Azure ML e o IBM Watson
Ambos os produtos são soluções baseadas em nuvem que oferecem recursos poderosos para qualquer empresa que queira aproveitar seus dados para obter insights acionáveis.
Se você é um cientista de dados familiarizado com o Python, o Azure ML Studio pode ser sua melhor aposta. A facilidade de uso e a capacidade de colocar os modelos em funcionamento rapidamente o tornam ideal para cientistas de dados. Se você precisar de mais flexibilidade em relação ao aprendizado profundo, análise na memória ou análise de dados quase em tempo real, confira o IBM Watson Studio.
