Azure Machine Learning vs IBM Watson: Cuál es la mejor opción para tu negocio

Con la capacidad de revolucionar desde los autos autónomos hasta los cirujanos robóticos, la inteligencia artificial se encuentra en la vanguardia de la innovación tecnológica. Dos de los servicios de IA más reconocidos son Azure Machine Learning de Microsoft y IBM Watson. Ambos tienen una funcionalidad impresionante, pero ¿cuál deberías elegir para tu negocio?

¿Qué es Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning es un servicio basado en la nube que permite a los científicos de datos o desarrolladores entrenar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático. Tiene un conjunto completo de herramientas que facilita la creación de soluciones de análisis predictivo. Este servicio se puede utilizar para construir modelos predictivos utilizando una variedad de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión, clasificación y agrupación.

¿Qué es IBM Watson?

IBM Watson Studio es una plataforma creada para desarrolladores de software y científicos de datos para crear, ejecutar, gestionar y escalar capacidades de aprendizaje automático que se pueden integrar en aplicaciones. Ofrece los recursos necesarios para desarrollar servicios cognitivos a partir de ideas y hipótesis empresariales, pasando por el desarrollo, implementación, gestión y escalado de modelos de aprendizaje automático.

Comparación de características: Azure Machine Learning vs. IBM Watson

Comparación directa: Azure Machine Learning vs. IBM Watson

Entrenamiento y desarrollo de modelos

Azure ML ofrece más características para la preparación, transformación, normalización y entrenamiento de modelos que Watson. También incluye muchos algoritmos incorporados, como redes neuronales artificiales, algoritmo de árbol de decisiones y Naive Bayes, que se pueden utilizar para entrenar un mejor modelo en menos tiempo que IBM Watson. En cuanto a capacidades y rendimiento de la plataforma, es mucho más fácil crear modelos de alto rendimiento en la plataforma Azure ML en comparación con la plataforma IBM Watson debido a sus algoritmos incorporados.

Aunque ambos productos ofrecen un conjunto similar de herramientas, Azure ML sigue siendo adecuado para desarrolladores que buscan crear modelos predictivos complejos utilizando herramientas complicadas como Python y el cuaderno Jupyter, donde pueden colaborar en línea incluso si no tienen un entorno de desarrollo costoso. Por otro lado, IBM Watson ofrece soluciones que ayudan a los desarrolladores con menos habilidades a utilizar servicios cognitivos como el procesamiento del lenguaje natural.

Diseñador de arrastrar y soltar

Si quieres adentrarte en el aprendizaje automático sin la dificultad de la programación, la interfaz de arrastrar y soltar de Azure lo hace fácil. Si necesitas generar modelos avanzados, como uno que utilice una combinación de redes neuronales y aprendizaje por refuerzo, IBM puede ser más adecuado, ya que ofrece más flexibilidad en términos de parámetros del modelo.

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Dicho esto, si ya te sientes cómodo programando en Python o R (o estás dispuesto a aprender), ambas plataformas ofrecen una funcionalidad prácticamente idéntica en cuanto a implementar tus modelos entrenados. La diferencia clave entre ellas radica en cómo abordan diferentes tipos de entrenamiento, ya que Azure se centra en construir modelos fácilmente entrenables utilizando herramientas de arrastrar y soltar en lugar de scripts personalizados.

En contraste, IBM está diseñado para organizaciones que buscan entrenar sus algoritmos personalizados utilizando frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch. Entonces, si prefieres arrastrar y soltar cajas en lugar de escribir código, es probable que Azure sea la mejor opción en términos de facilidad de uso.

Procesamiento del lenguaje natural

Los servicios cognitivos ofrecen un amplio conjunto de API que aprovechan técnicas y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural. Utilizan modelos de aprendizaje automático para dar sentido a contenido como texto, habla, imágenes y videos.

IBM Watson Studio tiene mejores herramientas de procesamiento del lenguaje natural que facilitan a los usuarios comerciales obtener valor de los datos. También cuenta con una mejor herramienta de análisis de datos, que ayuda a trabajar con grandes conjuntos de datos y descubrir información en ellos. Las herramientas de IBM Watson para el reconocimiento visual también son fantásticas: permiten realizar análisis de reconocimiento de imagen en tus recursos visuales.

Azure también cuenta con excelentes servicios cognitivos disponibles para que los desarrolladores los utilicen. Por ejemplo, su API de Visión por Computadora se puede utilizar para clasificar objetos dentro de una imagen o secuencia de video, lo cual es útil si estás intentando crear una aplicación que detecte lo que está sucediendo en una foto o flujo de video. Sin embargo, si tus empleados no son científicos de datos y necesitan interactuar con tecnología avanzada de procesamiento del lenguaje natural, IBM Watson es la mejor opción.

Elegir entre Azure ML y IBM Watson

Ambos productos son soluciones basadas en la nube que ofrecen capacidades poderosas para cualquier negocio que busque aprovechar sus datos para obtener conocimientos accionables.

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Si eres un científico de datos familiarizado con Python, Azure ML Studio puede ser la mejor opción para ti. La facilidad de uso y la capacidad de poner en marcha rápidamente modelos lo hacen ideal para los científicos de datos. Si necesitas más flexibilidad en torno al aprendizaje profundo, análisis en memoria o análisis de datos casi en tiempo real, echa un vistazo a IBM Watson Studio.

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