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IBM、Google、Microsoft和Amazon这些巨头们如何在云上进行机器学习

导读: 任何一个云都要被认真对待,以满足不断上升的功能。机器学习似乎是功能名单之上,因为它现在是所有主要云供应商的特色。

  任何一个云都要被认真对待,以满足不断上升的功能。机器学习似乎是功能名单之上,因为它现在是所有主要云供应商的特色。

  但是他们怎么做就是另外一件事了。除了“curated API vs. open-ended algorithm marketplace”模型,他们还有“everything and then some vs. just enough”变式。下面是四大云提供商——IBM、Google、Microsoft和Amazon在机器学习领域上相互之间的积累。

  IBM:由Watson掌舵控制转向

  当IBM首次宣布将把Waston AI系统变成一个可消费的服务的时候,问题就出现了。那会是什么样子?它将如何使用?最重要的是,它会给IBM提供多少支持,让其成为一个云巨头?

  两年之后,IBM已经在其BluemixPaaS上推出一系列基于机器学习的服务,例如天气预报、系统分析语言、图像识别、语言翻译、情绪和语调分析等等。

  所有公司都在云计算上提供某种机器智能,而IBM的名单是最具有野心的。更重要的是IBM一直在用既高大上又接地气的工具补充自己的实力,主要包括分析和报告(日渐成长的Waston似乎也是IBM许多跨领域战略收购的背后动力,例如天气、医疗等等)。

  问题不是Waston是否会真正推出相应的功能,随着时间的推移,他们很有可能这样做,但是在一定范围内他们将孤注一掷。从目前看来,固定下来的有Spark服务(或者它的新的AWS Lambda-like服务和OpenWhisk),因为它更容易赚钱。

  一些组织已经开始把Watson的分析服务创造性的加以利用,尽管IBM认为它能成长为一年一百亿的业务,但是Waston的收入到目前为止还不足以抵消IBM的收入下滑。

  Mircrosoft:和你一起建造

  IBM有Watson,Microsoft则提供了Project Oxford,一组策划高级APIs来覆盖机器视觉、语音识别和语音分析。这个APIs的功能不像Watson覆盖那么广泛(让我们面对现实,How-old.net的确不像Watson那么有趣,因为Watson玩的是“危险”),但是Microsoft的意图和IBM是一样的:一套利用机器学习的专门的APIs。

  AzureMachine Learning Studio可能是Microsoft的机器学习野心中更重要的一部分。在那里,人们可以带上自己的数据,训练机器学习模型,然后通过REST接口作为一个API重新共享模型。IBM在Bluemix上也有类似的PredictiveAnalytics服务,但是Microsoft的工作室已经存在很长时间,并且有更通用的感觉。

  Microsoft和IBM在试图创建两种不同的机器学习服务。一个闭门造车,策划数据设置和调整行为(WatsonAPIs和 Project Oxford)。而另外一个平台是这种新的机器学习服务可建,共享甚至是货币化(Azure Machine Learning Studio和 PredictiveAnalytics)

  但是Microsoft和IBM最大的区别不是在服务,而是动机。Microsoft通过以云为核心的面向未来的尝试,已经辅助其他成功的业务部门,例如游戏。所以Microsoft并没有感觉到和IBM同样程度的生存压力。但这并不意味着Microsoft不能感知到它必须走哪条路。

  Amazon和Google,极简主义者

  如果Google尤其是Amazon有一个指导他们使用云计算的原则,那就是“少即是多”。也许更好的说法是“刚好足够就够了”,两家公司都提供基于云计算的机器学习服务的方式。

  以Google的情况,Google Cloud Platform目前仅提供两种类似于这样的服务:Google Translate和Google Prediction API。前者完全是有Google维护的独有API,后者,尽管有一个谦逊的名字,却是一个广泛的包容性服务,允许用户在MicrosoftAzureMachine Learning Studio上传数据和训练模型(数据可以从Google services导出,例如GoogleBigQuery)。

  Amazon Machine Learning类似于Google Prediction API,模型可以对数据进行训练并且用于做出预测。故意简化服务,只是为了吸引那些想要解决一个特定、狭窄问题的开发人员,或者因为Amazon想先试试市场的水。

  以Amazon和Google的情况,他们的目标是开发人员、狭义的需求和那些已经在云上的数据,这些“刚好足够”的模型。IBM 和Microsoft的目标是更广泛的领域,然而IBM努力的想要提供最多,也有可能失去最多。

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