利用机器学习（ML）的巨大力量和未开发潜力不再是企业、研究者和开发人员的奢侈品，而是必需品。
随着市场预计到2029年将达到2090亿美元，对ML解决方案的需求正在增长，寻找最有效和可扩展的平台来构建和部署它们也在增加。云端机器学习平台应运而生——将云端的灵活性与ML应用的计算能力相结合。
在本文中，我们将回顾今天市场上最出色的前5个云端机器学习平台。无论你是新手、经验丰富的数据科学家，甚至是有经验的企业领导者，我们的列表将提供一些关于哪个平台可能最适合满足你特定机器学习需求的重要见解。这些平台包括Azure ML、Lambda Labs、Google Cloud、Neptune和BigML。
Azure ML 是微软的旗舰产品，用于云端机器学习平台，以其集成环境——Azure Machine Learning Studio而闻名。这个可视化界面简化了构建、训练和部署ML模型的过程，无需深入编码知识。用户可以轻松拖放数据集和模块到交互式画布上，使其即使对于初学者也能轻松上手。对于专业人士来说，Azure ML支持多种算法和框架，例如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn。其内置的模型管理和部署能力使开发到生产的过渡无缝。
🔑 AzureML重点
- 全面的ML Studio开发环境
- 支持多种算法和框架
- 内置的模型管理和部署能力
✅ 优点
- 直观的可视化界面
- 广泛的框架支持
- 强大的部署选项
❌ 缺点
- 学习曲线陡峭，对高级功能的掌握需要时间
- 对于较小的项目来说，成本可能是一个问题
Lambda Labs 打破常规，直接面向深度学习爱好者提供先进的GPU云平台。Lambda Labs认识到各种深度学习任务的计算需求，提供了为最佳性能而量身定制的基础设施。这意味着更快的训练时间和实时推理，在现代AI工具中至关重要。除了原始硬件能力，Lambda Labs还提供预配置的软件堆栈，使开发人员可以直接进行神经网络的训练和部署。他们高性能的工作站是对需要顶级本地机器进行ML工作负载的开发人员的额外优势。
🔑 Lambda Labs关键点
- 专为深度学习而建的GPU云
- 提供预配置的软件堆栈
- 以高性能工作站而闻名
✅ 优点
- 专注于深度学习的基础设施
- 提供预设的软件堆栈
- 强大的本地机器选项
❌ 缺点
- 与传统ML相比，更加针对深度学习操作
- 对于更广泛的ML任务，不如其他选项灵活
谷歌云AI和ML 是一个全面的平台，旨在赋予初学者和已经成熟的数据科学家以能力。它提供了从强大的数据存储解决方案（如谷歌云存储）到开创性的机器学习库（如TensorFlow）的各种工具和服务。其中一个独特的优势是它与成本效益的网站解决方案的无缝集成，使其特别适用于初创公司和小企业。通过实时数据分析和直接从网站部署模型，谷歌云AI简化了机器学习过程，并推动企业朝着数据驱动的决策迈进。
🔑 谷歌云AI和ML要点
- 提供适应各种AI需求的一套工具
- 用于协作和部署的AI Hub
- 与其他谷歌云服务集成
✅ 优点
- 提供广泛的工具
- 开发者的协作AI Hub
- 与谷歌服务紧密集成
❌ 缺点
- 定价可能复杂
- 某些服务的学习曲线较陡
海王星在将先进的机器学习能力带到图形数据库方面是独一无二的。通过预测图形中的关系，它能够实现从推荐系统到欺诈检测等一系列应用。该平台的优势在于能够自动识别图形结构、优化机器学习模型，并使得在没有手动特征工程的情况下能够进行预测。另一个优点是它与亚马逊SageMaker的无缝集成，实现了从模型训练到部署的全面工作流。海王星还可以通过SPARQL查询快速高效地进行洞察。
🔑 海王星要点
- 图形数据库的机器学习
- 与亚马逊SageMaker无缝集成
- 通过SPARQL查询进行预测
✅ 优点
- 图形数据库的机器学习
- 与SageMaker轻松集成
- 通过SPARQL直观预测
❌ 缺点
- 专注于图形数据库领域
- 需要熟悉亚马逊生态系统
BigML是一个适用于初学者和专业人士的易于使用的基于云的机器学习平台。它具有简化数据导入、转换和模型创建等任务的可视化界面。其中一个独特的特点是WhizzML，这是一种特定领域的语言，可以自动化复杂的机器学习工作流程。这种自动化对于优化重复任务和确保可重复性非常有用。该平台还提供各种算法和可视化工具，使其成为适用于各种数据分析需求的有吸引力的选择。
🔑 BigML要点
- 用于机器学习任务的易于使用的平台
- 提供多种算法和可视化工具
- 利用WhizzML进行自动化
✅ 优点
- 直观且易于使用的平台
- 与WhizzML集成便于自动化
- 提供多种算法支持
❌ 缺点
- 对于非常专业化的任务可能有限制
- 某些高级功能有一定的学习曲线
云机器学习平台的出现无疑彻底改变了企业、研究人员和开发人员对人工智能的方式。
从Azure ML和BigML的直观设计，到Lambda Labs的深度学习专业化，每个平台都提供了独特的优势，以满足领域中存在的不同需求。
选择合适的平台取决于识别出特定项目需求、预算限制和期望的可扩展性。因此，无论您是对该领域还是寻求简单的平台的新手，还是资深的人工智能研究人员寻找更高级和专业化的能力，当前可用解决方案的领域非常丰富和多样，可以选择最佳选项。
****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****是一位软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾担任一家专门从事体验品牌的Inc. 5,000组织的首席程序员，其客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等。