隨著數據變得越來越便宜，數據科學成為可能，並且處理能力變得越來越好，機器學習即服務正在成為下一件大事。將數據存儲轉移到雲端，維護數據存儲並從中獲得最佳見解的增長趨勢已經在MLaaS中找到了一個盟友，它以較低的成本提供解決方案。它基本上可以幫助開發人員或組織受益於機器學習的成本、時間以及沒有人工干預和額外的編程。

就像SaaS、IaaS和PaaS一樣，MLaaS為用戶提供一系列工具作為雲計算服務的一部分，其中包括 - 面部識別、自然語言處理、數據可視化、圖像識別和深度學習。它由諸如深度神經網路、卷積神經網路、貝葉斯網路、概率圖形模型、受限玻爾茲曼機和模式識別等演算法支持。

在這裡，我們將介紹一些有益於您的組織的機器學習工具：

亞馬遜機器學習服務

亞馬遜機器學習提供了高度自動化功能，可提供可視化輔助功能和易於訪問的分析功能，使開發人員無需學習複雜的機器學習演算法和技術即可訪問機器學習。它還為企業提供了一個簡單的、高度可擴展的解釋數據。它有助於企業構建機器學習模型，而無需自己創建代碼。

亞馬遜機器學習可以幫助每天生成數十億的預測，並以高實時和高吞吐量實現這些預測。根據亞馬遜的說法，亞馬遜ML基於同樣被證明的、高度可擴展的機器學習，該技術被亞馬遜用於執行諸如供應鏈管理、欺詐交易識別和目錄組織等關鍵功能。

亞馬遜ML服務基於現收現付定價模式，沒有最低費用要求。數據分析和模型建立費用為每小時0.42美元，批量預測費用為0.10美元（每1,000次預測為0.10美元，四捨五入到下一個1,000美元）和實時預測（每預測0.0001美元，四捨五入到最接近的一分錢） 。存儲在Amazon S3、Amazon RDS或Amazon Redshift中的數據收費是分開計費的。

Azure機器學習工作室

這款機器為初學者和經驗豐富的數據科學家學習提供了一系列對於開箱即用演算法更靈活的工具。 Azure支持一系列操作系統，如編程語言、框架、資料庫和設備。它還提供跨設備體驗，支持所有主流移動平台。藉助名為Machine Learning Studio的集成開發環境，開發人員還可以通過拖放手勢和簡單的數據流圖來構建數據模型。

因此，它不僅有助於節省大量時間，而且還可以通過ML Studio的樣品實驗庫最小化編碼。 Azure ML Studio也有各種各樣的演算法，為開發人員提供了大約100種方法。微軟Azure機器學習工作室中最流行的選項是免費提供的，只需要一個微軟帳戶。這還包括永不過期的免費訪問，它還提供10 GB存儲、R和Python支持以及預測性Web服務。但是，ML Studio的標準工作區為9.90美元，您將需要一個Azure訂閱。

Google雲端機器學習引擎

Google Cloud Machine Learning Engine非常靈活，為用戶提供了一種簡單的替代方法，可以為任何規模和類型的數據構建機器學習模型。 Google機器學習引擎是基於TensorFlow項目的。該平台集成了谷歌雲Dataflow、Google雲端存儲、Google BigQuery等Google服務。

但該平台主要針對深度神經網路任務。您可以註冊免費試用以訪問谷歌雲機器學習。不收取首次費用，一旦註冊，您將在未來12個月內獲得300美元用於Google雲端平台的費用。但是，一旦免費試用結束，您就需要支付訂閱費用了。

IBM的沃森機器學習

Watson Machine Learning運行在IBM的Bluemix上，它可以進行訓練和評分。藉助訓練功能，開發人員可以使用Watson來優化演算法，以便從數據集中學習。評分功能有助於使用訓練有素的模型預測結果。沃森解決了數據科學家和開發人員的需求。 Watson的筆記本工具可以幫助研究人員更多地了解機器學習演算法。根據報告，Watson目的是解決部署、操作化問題，甚至從機器學習模型中獲取業務價值問題。

IBM沃森機器學習的可視化建模工具可幫助用戶快速識別模式，獲得洞察力並更快做出決策。開源技術可幫助用戶繼續使用自己的Jupyter筆記本與Python、R和Scala。

要使用該服務，您需要使用Bluemix創建一個帳戶進行免費試用。 30天免費試用期結束後，您需要在Lite、Standard和Professional之間進行選擇。

HPE Haven OnDemand

Haven OnDemand機器學習服務為開發人員提供了用於構建應用程序的服務和API。Haven提供了60多種API，包括人臉檢測、語音識別、圖像分類、媒體分析物體識別、場景變化檢測、語音識別等功能。它還提供了強大的搜索策略功能，可以為開發人員優化搜索結果。在這台機器學習服務的幫助下，組織可以提取、分析和索引多種數據格式，包括電子郵件、音頻和視頻檔案。 Haven OnDemand定價計劃的起價為每月10美元。

BigML

BigML易於使用並具有靈活的部署。它允許從AWS、微軟Azure、谷歌存儲、谷歌Drive、Dropbox等數據導入。BigML有更多的功能集成到其Web UI中。它還有一個大型的免費數據集模型庫。它也有一個有用的聚類演算法和可視化。它具有異常檢測功能，可幫助檢測模式異常，這將幫助您節省時間和金錢。

BigML數據集非常易於重用、編輯、擴展和導出。您可以輕鬆地為每個欄位重新命名和添加描述，並根據採樣或自定義過濾器生成子集。它有一個靈活的定價，您可以選擇訂閱計劃，從學生每月15美元起。您可以免費為數據集執行無限的任務。

BigML還有一個現收現付的選項。對於具有嚴格的數據安全性、隱私或法規要求的公司，BigML提供可在其首選雲提供商或ISP上運行的私有部署。

MLJAR

MLJAR是一個用於機器學習的「人類第一平台」，可用於測試版本。它為開發、原型設計和部署模式識別演算法提供服務。它提供了諸如內置超參數搜索，許多演算法的一個界面等功能。開始，用戶需要上傳數據集，選擇輸入和目標屬性，機器學習服務提供商將找到匹配的ML演算法。 MLJAR也基於現收現付定價模式。一旦您的30天免費試用期結束，專業開發人員、初創公司、企業和組織將有不同的訂閱計劃。當你開始訂閱時，你可以獲得10個免費積分。

Arimo

Arimo使用機器學習演算法和一個大型計算平台在數秒內收集海量數據。它將自己描述為「針對物聯網的行為人工智慧」，它從過去的行為中學習、預測期貨行為並推動卓越的業務成果。該服務提供商基於深度學習架構，可與時間序列數據配合使用以發現行為模式。

Domino

Domino是一個支持現代數據分析工作流程的平台。該平台支持Python、R、MATLAB、Perl、Julia、shell腳本等語言。Domino也是數據科學家、數據科學經理、IT領導者和高管的平台。這種機器學習服務可以在現場或在雲中實施。開發人員可以使用現有的工具和語言進行開發、部署和協作。它還簡化了知識管理，使所有項目都能存儲、可搜索和保存。它在集成的端到端平台中具有豐富的功能，用於版本控制和協作以及一鍵式基礎架構可擴展性和部署、發布。

Dataiku數據科學工作室

它是數據科學家、數據分析師和工程師的協作數據科學平台，可以更有效地探索、原型、構建和交付自己的數據產品。該平台支持R、Phyton、Scala、Hive、Pig、Spark等。它在數據流原型製作過程的任何步驟都使用可定製的拖放式可視化界面。該平台在可視化用戶界面中提供了Scikit-Learn、MLlibXgboost、H2O等機器學習技術。

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