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May 07, 2023

Amazon Sagemaker vs. IBM Watson

Ein verwalteter maschineller Lerndienst ist eine cloudbasierte Plattform, die das vereinfacht

Ein verwalteter Dienst für maschinelles Lernen ist eine cloudbasierte Plattform, die den Prozess der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) vereinfacht. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools, Frameworks und Infrastruktur, um verschiedene Phasen des ML-Workflows zu erleichtern, wie z. B. Datenvorbereitung, Modellschulung und Modellbereitstellung.

Mit einem verwalteten maschinellen Lerndienst können sich Benutzer auf die Kernaspekte der Erstellung und Verfeinerung ihrer Modelle konzentrieren, während der Dienst die zugrunde liegende Infrastruktur und die Betriebsaufgaben übernimmt. Dies rationalisiert nicht nur Prozesse und verkürzt den Zeitaufwand, sondern trägt auch dazu bei, die prädiktive Datenanalyse für ein Unternehmen zu verbessern.

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Amazon Sagemaker ist ein beliebter, vollständig verwalteter Dienst für maschinelles Lernen, mit dem Sie problemlos verschiedene ML-Modelle erstellen und trainieren können. Es hilft auch dabei, diese ML-Modelle nahtlos in einer produktionsbereiten, gehosteten Umgebung bereitzustellen.

Amazon Sagemaker-Startseite

(Screenshot aufgenommen von Amazon Sagemaker)

Dieser ML-Dienst bietet eine integrierte Jupyter-Authoring-Notebook-Instanz, die Entwicklern und Datenwissenschaftlern den einfachen Zugriff auf verschiedene Datenquellen für eine ordnungsgemäße Analyse ermöglicht. Es verfügt außerdem über die gängigen und äußerst gefragten optimierten Algorithmen für maschinelles Lernen, die selbst bei großen und komplexen Datensätzen in einer verteilten Umgebung reibungslos funktionieren.

Der Dienst bietet außerdem kompakten nativen Support für angepasste Frameworks und Algorithmen. Es bietet nicht nur eine äußerst flexible Auswahl an verteilten Trainingsoptionen, sondern gewährleistet auch die sichere und skalierbare Bereitstellung von Datenmodellen in den bevorzugten Umgebungen.

IBM Watson ist ein beliebter Dienst für maschinelles Lernen, der für seine ML-Dienste der Unternehmensklasse sehr gefragt ist. Sei es die Rationalisierung von Datenprozessen oder die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, IBM Watson bietet für all diese kompakten Services.

Startseite von IBM Watson Analytics

(Screenshot aufgenommen von IBM Watson)

Dieser ML-Dienst trägt dazu bei, ein kontinuierliches Anwendungsleistungsmanagement gemäß den Anforderungen zu ermöglichen und gleichzeitig die Datenseen mit unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten effizient zu analysieren. Es reduziert nicht nur den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenverarbeitung und -modellierung durch hochgradige Automatisierung, sondern bietet auch fortschrittliche Optimierungstechnologien zur Lösung komplexer Entscheidungen.

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Lassen Sie uns nun tiefer in die Funktionen eintauchen, die Amazon Sagemaker und IBM Watson bieten.

Amazon Sagemaker ist eine ML-Plattform, die eine Reihe vorgefertigter Algorithmen für maschinelles Lernen bietet, um die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen zu vereinfachen. Es unterstützt gängige Algorithmen wie lineare Regression und XGBoost, die häufig für Aufgaben wie Regression und Klassifizierung verwendet werden.

Diese vorgefertigten Algorithmen bieten Benutzern einen Ausgangspunkt und ermöglichen es ihnen, schnell Modelle zu erstellen und zu trainieren, ohne Algorithmen von Grund auf implementieren zu müssen. Diese Funktion ist besonders nützlich für diejenigen, die mit maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind oder den Entwicklungsprozess beschleunigen möchten.

IBM Watson bietet einen umfassenden Satz an Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Die Plattform bietet im Vergleich zu Amazon Sagemaker eine größere Auswahl an Algorithmen, sodass Benutzer die am besten geeigneten Algorithmen für bestimmte Aufgaben auswählen können. Ganz gleich, ob es sich um die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision oder prädiktive Modellierung handelt, IBM Watson bietet eine umfangreiche Auswahl an Algorithmen und Modellen für unterschiedliche Anforderungen.

Die Verfügbarkeit einer breiten Palette von Algorithmen und Modellen in IBM Watson bietet Benutzern mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten. Sie können Algorithmen basierend auf ihren Dateneigenschaften, der Problemdomäne und den gewünschten Ergebnissen auswählen. Dadurch können sie modernste Techniken des maschinellen Lernens nutzen und diese an ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

Durch das Angebot einer breiten Palette an Algorithmen geben sowohl Amazon Sagemaker als auch IBM Watson Benutzern die Tools an die Hand, mit denen sie Modelle für maschinelles Lernen effizient erstellen und trainieren können.

Amazon Sagemaker bietet eine vollständig verwaltete Schulungsinfrastruktur und ist damit eine attraktive Wahl für diejenigen, die ein problemloses Schulungserlebnis suchen. Die Plattform kümmert sich um die zugrunde liegende Infrastruktur, beispielsweise die Bereitstellung und Verwaltung von Rechenressourcen, sodass sich Benutzer auf ihre ML-Aufgaben konzentrieren können, anstatt sich um die Infrastrukturverwaltung zu kümmern. Dieser vollständig verwaltete Ansatz vereinfacht den Schulungsprozess und reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Einrichtung und Konfiguration von Schulungsumgebungen.

Automatisches Tuning ist eine weitere wertvolle Funktion von Amazon Sagemaker, die es der Plattform ermöglicht, Hyperparameter während des Trainingsprozesses automatisch zu optimieren. Dies hilft Benutzern, den besten Satz an Hyperparametern für ihre Modelle zu finden, wodurch Zeit und Aufwand gespart werden, die sonst für die manuelle Optimierung aufgewendet würden.

IBM Watson bietet die Flexibilität, Modelle sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen zu trainieren. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Benutzern, die Trainingsumgebung auszuwählen, die ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen am besten entspricht. Schulungen in der Cloud bieten Skalierbarkeit, da Benutzer die in der Cloud-Infrastruktur verfügbare Rechenleistung und Ressourcen nutzen können.

Dies ist insbesondere bei großen Datensätzen oder rechenintensiven Trainingsaufgaben von Vorteil. Umgekehrt ermöglicht die Schulung vor Ort den Benutzern eine bessere Kontrolle über ihre Infrastruktur und Daten, was in Fällen wünschenswert sein kann, in denen Datenschutz oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein Problem darstellen.

Die Fähigkeit von IBM Watson, sowohl Cloud- als auch On-Premise-Schulungsumgebungen zu unterstützen, bietet Benutzern die Flexibilität, ihren Schulungsprozess an ihre individuellen Umstände anzupassen. Es ermöglicht Benutzern, vorhandene Infrastrukturinvestitionen vor Ort zu nutzen oder die Skalierbarkeit und den Komfort cloudbasierter Schulungen zu nutzen.

Hier ist IBM Watson der Gewinner in Sachen Modelltraining.

Die automatische Skalierung ist eine wichtige Funktion in Plattformen für maschinelles Lernen, die eine dynamische Anpassung von Ressourcen basierend auf Arbeitslast und Ressourcenbedarf ermöglicht. Sowohl Amazon Sagemaker als auch IBM Watson bieten automatische Skalierungsfunktionen, die eine optimale Leistung und Ressourcennutzung gewährleisten.

Amazon Sagemaker Die automatische Skalierungsfunktion passt die zugewiesenen Ressourcen automatisch an die Arbeitslast an. Wenn der Bedarf an Trainings- oder Inferenzaufgaben steigt, kann Amazon Sagemaker automatisch zusätzliche Recheninstanzen bereitstellen oder mehr Rechenleistung zuweisen, um die erhöhte Arbeitslast zu bewältigen.

Umgekehrt kann die Plattform in Zeiten geringer Nachfrage überschüssige Ressourcen freigeben, um unnötige Kosten zu vermeiden. Diese dynamische Skalierung stellt sicher, dass den Benutzern die entsprechenden Ressourcen zur Verfügung stehen, um ihre Modelle für maschinelles Lernen effizient zu trainieren oder bereitzustellen, während gleichzeitig die Ressourcennutzung optimiert und die Kosten minimiert werden.

IBM Watson bietet außerdem automatische Skalierungsfunktionen basierend auf dem Ressourcenbedarf. Die Plattform kann Ressourcen entsprechend den Anforderungen der Arbeitslast skalieren und so sicherstellen, dass die richtige Menge an Rechenleistung für die jeweilige Aufgabe bereitgestellt wird.

Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für die Bewältigung unterschiedlicher Arbeitslasten, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen oder rechenintensiven Aufgaben. Durch die automatische Anpassung der Ressourcen je nach Bedarf ermöglicht IBM Watson Benutzern, ihre verfügbaren Ressourcen effektiv zu nutzen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Die von beiden Plattformen angebotenen automatischen Skalierungsfunktionen tragen zu verbesserter Leistung, erhöhter Effizienz und Kostenoptimierung bei. Durch die dynamische Zuweisung von Ressourcen basierend auf der Arbeitslastnachfrage können Benutzer schnellere Modellschulungszeiten erreichen, Verarbeitungsverzögerungen reduzieren und ihre Bereitstellungen nach Bedarf skalieren.

Benutzer haben in der Regel die Flexibilität, Skalierungsregeln basierend auf Metriken wie CPU-Auslastung, Speichernutzung oder benutzerdefinierten Metriken zu definieren. Diese Regeln können angepasst werden, um sie an bestimmte Leistungsanforderungen und Ressourcennutzungsmuster anzupassen.

Im Hinblick auf die automatische Skalierung bieten sowohl Amazon Sagemaker als auch IBM Watson konkurrenzfähige Funktionen.

Amazon Sagemaker bietet Echtzeit-Überwachungs- und Verfolgungsfunktionen für Modelle des maschinellen Lernens. Die Plattform bietet integrierte Überwachungstools, mit denen Benutzer wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, Verlust und andere Leistungsindikatoren während der Trainings- und Inferenzprozesse verfolgen können.

Diese Echtzeitüberwachung ermöglicht es Benutzern, Einblicke in das Verhalten und die Leistung ihrer Modelle zu gewinnen und sicherzustellen, dass diese wie erwartet funktionieren. Durch die kontinuierliche Überwachung der Modelle können Benutzer Probleme wie Überanpassung, Unterleistung oder Datendrift rechtzeitig erkennen und beheben.

Amazon Sagemaker bietet außerdem automatisierte Modellverfolgung und Versionierung. Mit dieser Funktion können Benutzer verschiedene Modellversionen aufzeichnen und deren Leistung im Laufe der Zeit verfolgen. Sie können problemlos verschiedene Versionen vergleichen, Verbesserungen oder Rückschritte erkennen und fundierte Entscheidungen über die Bereitstellung aktualisierter Modelle treffen.

IBM Watson Andererseits bietet es Überwachungsfunktionen, die sich sowohl auf die Modellleistung als auch auf die Datenqualität konzentrieren. Die Plattform bietet Tools zur Überwachung der Leistung bereitgestellter Modelle, einschließlich Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und anderer relevanter Leistungsindikatoren. Auf diese Weise können Benutzer beurteilen, wie gut ihre Modelle funktionieren, und potenzielle Probleme oder Verbesserungsbereiche identifizieren.

Neben der Leistungsüberwachung legt IBM Watson auch Wert auf die Überwachung der Datenqualität. Die Plattform bietet Funktionen zur Verfolgung und Bewertung der Qualität der in der Machine-Learning-Pipeline verwendeten Eingabedaten. Dazu gehört die Überwachung der Datenverteilung, die Erkennung von Datenanomalien und die Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität während der gesamten Schulungs- und Bereitstellungsphase.

Durch die Überwachung der Datenqualität können Benutzer Probleme wie Datenverzerrungen, Ausreißer oder fehlende Werte identifizieren und beheben, die sich auf die Modellleistung oder -fairness auswirken könnten.

Sowohl Amazon Sagemaker als auch IBM Watson zielen darauf ab, Benutzern die notwendigen Tools und Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen, um ihre ML-Modelle effektiv zu überwachen und zu verwalten. Allerdings ist IBM Watson hier der Gewinner, da es wettbewerbsfähigere Funktionen bietet.

Amazon Sagemaker bietet im Rahmen seiner Plattform integrierte Datenkennzeichnungsdienste an. Mit diesen Diensten können Benutzer hochwertige gekennzeichnete Datensätze erstellen, die für das Training von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind.

Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine Reihe von Anmerkungstools, darunter Begrenzungsrahmen, semantische Segmentierung und Schlüsselpunktanmerkungen. Benutzer können diese Tools nutzen, um je nach ihren spezifischen Anforderungen verschiedene Datentypen wie Bilder, Text und Audio mit Anmerkungen zu versehen.

Die Anmerkungen können von menschlichen Annotatoren oder durch automatisierte Techniken wie aktives Lernen durchgeführt werden. Darüber hinaus bietet Amazon Sagemaker Mechanismen zur Verwaltung und Nachverfolgung des Etikettierungsprozesses, um die Datenintegrität und Qualitätskontrolle sicherzustellen.

IBM Watson bietet außerdem Datenkennzeichnungs- und Anmerkungstools, um die Datenvorbereitung für maschinelle Lernaufgaben zu erleichtern. Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Benutzern ermöglicht, verschiedene Arten von Daten zu kommentieren, darunter Text, Bilder, Audio und Video.

Benutzer können benutzerdefinierte Beschriftungsschemata und Richtlinien definieren, um konsistente und genaue Anmerkungen sicherzustellen. IBM Watson bietet eine Reihe von Annotationstools wie Begrenzungsrahmen, Polygone, semantische Segmentierung und mehr, die es Benutzern ermöglichen, Daten präzise zu kennzeichnen und zu kommentieren. Die Plattform unterstützt auch Kollaborationsfunktionen, sodass mehrere Kommentatoren effizient zusammenarbeiten können.

Sowohl Amazon Sagemaker als auch IBM Watson priorisieren die Datenqualität und bieten Mechanismen zur Qualitätskontrolle während des Kennzeichnungs- und Annotationsprozesses. Sie bieten Funktionen zum Überprüfen und Validieren von Anmerkungen, zur Sicherstellung der Konsistenz aller Anmerkungen und zum Umgang mit Grenzfällen oder mehrdeutigen Datenpunkten. Diese Qualitätskontrollmaßnahmen helfen Benutzern bei der Erstellung zuverlässiger und genauer gekennzeichneter Datensätze, die für das Training robuster ML-Modelle unerlässlich sind.

Amazon Sagemaker ist der Gewinner in Bezug auf Datenkennzeichnung und Anmerkungen.

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Amazon Sagemaker und IBM Watson sind beide bekannte Dienste für maschinelles Lernen, die eine Reihe von Funktionen und Fähigkeiten zum Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen bieten. Bei der Entscheidung zwischen beiden ist es wichtig, die spezifischen Anwendungsfälle und Anforderungen Ihres Projekts zu berücksichtigen.

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Letztendlich hängt die Wahl zwischen Amazon Sagemaker und IBM Watson von Faktoren wie dem spezifischen Anwendungsfall, den erforderlichen Funktionen, den Skalierbarkeitsanforderungen, den Integrationsfähigkeiten und dem Fachwissen Ihres Teams ab. Wenn Sie diese Faktoren bewerten und sie mit den Stärken der einzelnen Plattformen in Einklang bringen, können Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen, welcher ML-Dienst den Anforderungen Ihres Projekts am besten entspricht.

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Bildquelle: Shutterstock

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