Ed Burns von TechTarget hat kürzlich die Cloud-Plattformen für Machine Learning der vier großen Anbieter Amazon, Google, IBM und Microsoft verglichen: http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Machine-learning-platforms-comparison-Amazon-Azure-Google-IBM (siehe auch Abbildung unten).
Daraus lassen sich einige interessante Erkenntnisse ableiten:
- Grundsätzlich sind die Cloud-Angebote bei allen Anbietern noch im Aufbau und verändern sich relativ schnell.
- Aktuell wird vermehrt eine Mischung aus Algorithmen-Biblotheken und vortrainierten Modellen angeboten, die beispielsweise als Service für Bild- oder Spracherkennung genutzt werden können.
- Für diese Anwendungsfälle sind derzeit Deep Learning Verfahren (in der Regel Reinforcement-Learning mit mehrstufigen neuronalen Netzen) state of the art.
- Amazon und Google scheinen stärker Plattformen für die Unterstützung von Entwicklern bereitzustellen, während IBM und Microsoft tendenziell eher auf die Integration von Applikationen abzuzielen scheinen.
- Amazon hat insgesamt das günstigste Angebot. Preise rangieren bei den Compute-Stunden für Datenanalyse und Modelltraining von 0,42$ (Amazon) bis 1,00$ (Microsoft) und bei der Modellanwendungen 0,10$ pro 1000 Batch Predictions (Amazon) bis 0,50$ (IBM), wobei Microsoft für die Modellanwendung kein volumenabhängiges Preismodell sondern eine feste Gebühr für das Deployment von Analytischen Applikationen anbietet. Zusätzlich muss bei allen die Speicherung der Daten gezahlt werden.
- IBM und Microsoft bieten auch eine freie Version zum Ausprobieren oder für den persönlichen Gebrauch mit eingeschränkten Möglichkeiten an.
- Bei allen Anbietern müssen die Daten beim Cloud-Anbieter gespeichert werden, was die Abhängigkeit vom jeweiligen Anbieter erhöht.
BI Scout Marktübersicht
Abbildung: Vergleich der Machine Learning Angebote auf den Cloud-Plattformen von Amazon, Google, Microsoft und IBM (Quelle: TechTarget - http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Machine-learning-platforms-comparison-Amazon-Azure-Google-IBM)
Über den Autor:
Dr. Carsten Bange ist Gründer und Geschäftsführer der BARC GmbH, dem führenden Analystenhaus für Business-Intelligence- & Big-Data-Technologie in Deutschland.
Aktuelle Beiträge
-
Die Trends für Business Intelligence & Big Data 2020
-
Die drei Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Data-, BI- & Analytics-Strategie
-
Wer hat Angst vor der Cloud?
-
Data Science statt Marlboro
-
Analytics-Strategie – wissen warum und wie!
-
Big Data und Data Analytics – digitaler Turbo für den stationären Handel
BI & Big Data Events
News
Weitere News-
Initiative „Missing Maps“ von TIBCO und Microsoft soll Datenlücken in Krisenregionen schließen
-
Douglas und GermanPersonnel gewinnen den BARC Best Practice Award 2019
-
Künstliche Intelligenz kann Ärzte effektiv unterstützen – Studie
-
„Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung enttäuschend" – Bitkom-Kommentar zur KI-Bilanz
-
Informatec und DataRobot beschließen Partnerschaft
-
Qlik’s Top-Trends für Big Data im Jahr 2020