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Découvrez les fonctionnalités que vous pouvez attendre d’Azure Machine Learning et d’IBM Watson pour décider quelle solution d’intelligence artificielle vous convient le mieux.

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Avec la capacité de tout révolutionner, des voitures autonomes aux chirurgiens robotiques, l’intelligence artificielle est à la pointe de l’innovation technologique. Deux des services d’IA les plus reconnus sont Azure Machine Learning de Microsoft et Watson d’IBM. Les deux offrent des fonctionnalités impressionnantes, mais laquelle choisir pour votre entreprise ?

VOIR: Politique d’éthique de l’intelligence artificielle (TechRepublic Premium)

Sauter à:

Qu’est-ce qu’Azure Machine Learning ?

Azure Machine Learning est un service basé sur le cloud qui permet aux data scientists ou aux développeurs de former, créer et déployer des modèles ML. Il dispose d’un riche ensemble d’outils qui facilitent la création de solutions d’analyse prédictive. Ce service peut être utilisé pour créer des modèles prédictifs à l’aide de divers algorithmes de ML, notamment la régression, la classification et le clustering.

Qu’est-ce qu’IBM Watson ?

IBM Watson Studio est une plate-forme créée pour les développeurs de logiciels et les scientifiques des données afin de créer, d’exécuter, de gérer et de mettre à l’échelle des capacités d’apprentissage automatique pouvant être intégrées dans des applications. Il offre les ressources nécessaires pour développer des services cognitifs à partir d’idées et d’hypothèses commerciales via le développement, le déploiement, la gestion et la mise à l’échelle de modèles d’apprentissage automatique.

Comparaison des fonctionnalités : Azure Machine Learning et IBM Watson

Fonctionnalité Apprentissage automatique Azure IBM Watson
Étiquetage des données Oui Oui
Prise en charge du pipeline MLOps Oui Oui
Ensemble d’outils de chatbot Oui Oui
Analyse des sentiments Oui Oui
Analyse de personnalité Non Oui
Algorithme intégré Oui Non

Comparaison directe : Azure Machine Learning et IBM Watson

Formation et développement de modèles

Azure ML offre plus de fonctionnalités pour la préparation des données, la transformation, la normalisation et la formation de modèles que Watson. Il est également livré avec de nombreux algorithmes intégrés, tels que le réseau neuronal artificiel, l’algorithme d’arbre de décision et Naive Bayes, qui peuvent être utilisés pour former un meilleur modèle en moins de temps qu’IBM Watson. En termes de capacités et de performances de la plate-forme, il est beaucoup plus facile de créer des modèles hautes performances sur la plate-forme Azure ML par rapport à la plate-forme IBM Watson en raison de ses algorithmes intégrés.

Même si les deux produits offrent un ensemble d’outils similaire, Azure ML convient toujours aux développeurs qui souhaitent créer des modèles prédictifs complexes à l’aide d’outils complexes tels que Python et Jupyter notebook, où ils peuvent collaborer en ligne même s’ils ne disposent pas d’un environnement de développement coûteux. . D’autre part, IBM Watson fournit des solutions qui aident les développeurs moins qualifiés à utiliser des services cognitifs tels que le traitement du langage naturel.

Concepteur par glisser-déposer

Si vous souhaitez vous lancer dans l’apprentissage automatique sans vous soucier de la programmation, l’interface glisser-déposer d’Azure vous facilite la tâche. Si vous avez besoin de générer des modèles avancés – par exemple, un qui utilise une combinaison de réseaux de neurones et d’apprentissage par renforcement – IBM pourrait être un meilleur choix car il offre plus de flexibilité en termes de paramètres de modèle.

Cela dit, si vous êtes déjà à l’aise avec le codage en Python ou R (ou si vous êtes prêt à apprendre), les deux plates-formes offrent des fonctionnalités essentiellement identiques lorsqu’il s’agit d’implémenter vos modèles formés. La principale différence entre eux réside dans la manière dont ils abordent différents types de formation; car Azure se concentre sur la création de modèles faciles à former à l’aide d’outils de glisser-déposer plutôt que de scripts personnalisés.

En revanche, IBM est conçu pour les organisations qui cherchent à former leurs algorithmes personnalisés à l’aide de cadres d’apprentissage en profondeur tels que TensorFlow et PyTorch. Donc, si vous préférez faire glisser des boîtes plutôt que d’écrire du code, Azure sera probablement votre meilleur pari pour la facilité d’utilisation.

Traitement du langage naturel

​​Les services cognitifs offrent une suite complète d’API qui tirent parti des techniques et des applications de traitement du langage naturel. Ils exploitent des modèles d’apprentissage automatique pour donner un sens à des contenus tels que du texte, de la parole, des images et des vidéos.

IBM Watson Studio dispose de meilleurs outils de traitement du langage naturel qui permettent aux utilisateurs professionnels de tirer plus facilement parti des données. Il dispose également d’un meilleur outil d’analyse des données, qui permet de travailler avec de grands ensembles de données et de découvrir des informations dans ces données. Les outils IBM Watson pour la reconnaissance visuelle sont également fantastiques : ces outils vous permettent d’exécuter une analyse de reconnaissance d’image sur vos ressources visuelles.

Azure propose d’excellents services cognitifs à la disposition des développeurs. Par exemple, leur API Computer Vision peut être utilisée pour classer des objets dans une image ou un flux vidéo – utile si vous essayez de créer une application qui détecte ce qui se passe dans un flux photo ou vidéo. Cependant, si vos employés ne sont pas des scientifiques des données et doivent interagir avec la technologie NLP avancée, IBM Watson est la meilleure option.

Choisir entre Azure ML et IBM Watson

Les deux produits sont des solutions basées sur le cloud qui offrent des fonctionnalités puissantes à toute entreprise cherchant à exploiter ses données pour obtenir des informations exploitables.

Si vous êtes un scientifique des données à l’aise avec Python, Azure ML Studio peut être votre meilleur pari. La facilité d’utilisation et la possibilité de mettre rapidement en place des modèles et de les faire fonctionner en font l’outil idéal pour les scientifiques des données. Si vous avez besoin de plus de flexibilité autour de l’apprentissage en profondeur, de l’analyse en mémoire ou de l’analyse de données en temps quasi réel, consultez IBM Watson Studio.