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
-
Künstliche Intelligenz braucht ethische Leitplanken
-
Alternative Data: Warum lohnt sich der Blick über den Daten-Tellerrand?
-
Data Science-Projekte: Drei Hindernisse auf dem Weg zum Erfolg
-
"Es fällt vielen Branchen schwer, die Potenziale der Digitalisierung zu erkennen."
-
Die IBM KI-Leiter: Mit KI ganz nach oben
-
Von einfachen Data Catalogs zu intelligenten Systemen
BI & Big Data Events
News
Weitere News-
Neues TDWI Poster "Process Mining - Datenanalyse in Prozessen zur digitalen Prozessoptimierung"
-
Prognosen 2022: So verschafft smarte Datennutzung Unternehmen Wettbewerbsvorteile
-
Flughafen München: Weniger Lärm und Schadstoffe dank Data Analytics
-
Digitalisierung: Sieben von zehn Deutschen halten Politik für ahnungslos
-
CoPlanner erweitert seine Geschäftsführung
-
Die Kaufprioritäten der Analytics- und BI-Käufer sollten datengetrieben sein