机器学习即服务大热，国外已经被云计算巨头主导了！

机器学习（简称ML）是计算的下一件大事。你准备好了吗？招聘数据科学家或机器学习专家并不容易。但机器学习即服务（MLaaS）的兴起，让一切都顺畅了许多。今天来了解下，国外5家顶级机器学习服务提供商。

未来机器学习看起来不错。随着数据变得越来越大，处理能力变得更好，数据科学让每个人都更加触手可及，比如分拣黄瓜的农民。然而，聘请机器学习专家是一个问题，因为供需并不平衡。更重要的是，聘请ML专家的人力成本很高。

现在有了机器学习即服务（MLaaS）。MLaaS与SaaS等服务一样，为用户提供一系列工具作为云计算服务的一部分。包括如：数据可视化，面部识别，自然语言处理，图像识别，预测分析和深度学习的工具。

在MLaaS的情况下，供应商处理他们自己的数据中心中的实际计算。客户无需安装自己的软件或运行自己的服务器。一般来说，开发人员可以免费获得ML服务，以便他们在订阅之前评估平台的实用程序。

MLaaS对于那些希望将自己的业务倾向机器学习趋势，而不用自建是一个相当不错的平衡。选择一个靠谱的供应商可帮助最大限度减少问题，并提供一定保证的好方法。而且很多知名的云计算提供商都早早的布局了MLaaS服务，这对用户来说是幸事！

微软Azure的ML Studio

微软Azure为有需要的开发人员提供了大量可用的服务。但是他的机器学习产品更值得一提。Azure拥有各种规模的可扩展机器学习功能。它们适用于AI初学者和专家，并提供一系列工具，这些工具对于开箱即用的算法更加灵活。

Azure的主要MLaaS是ML Studio。它上手并不容易，因为几乎所有的操作都必须手动完成，从数据探索，预处理，选择方法和验证建模结果。但是，为了简化操作，基于浏览器的环境通过可视化的拖放机制进行高度简化，不需要写代码！

ML Studio有各种各样的算法可供使用，大约有100种方法供开发人员使用。此外，Cortana Intelligence Gallery是由数据科学家使用的基于社区的ML解决方案集合。

ML Studio最受欢迎的是免费的workspace，它只需要提供某种微软帐户。这包括永不过期的免费访问，10GB存储，R和Python支持以及预测性Web服务。标准的企业级workspace价格稍高，每月9.9美元和Azure订阅，但它提供了更多的支持和服务。

AWS机器学习

亚马逊AWS或多或少地变革了SaaS领域。毫不奇怪，AWS也是MLaaS的主要参与者。亚马逊机器学习十分的热门，可以指导用户创建ML模型，而无需自己学习复杂的算法。一旦使用可视化工具和向导创建了模型，简单的API就可以为你的应用程序创建预测，而无需生成代码或管理基础架构。

亚马逊机器学习有很高的自动化水平，对初学者很有用。该服务可以加载来自多个来源的数据，包括Amazon RDS，Amazon Redshift，CSV文件等。该服务计算出哪些字段是分类和数字的，并自行确定数据预处理的确切方法。然而，亚马逊ML不允许任何无监督的学习方法，使初学者很难发展自己的理解。

亚马逊ML的定价采用现收现付的模式。有数据分析和模型建立需要0.42美元/小时的费用，数据存储分开计费。所以，最终账单取决于你的速度和效率。

IBM Watson机器学习（WML）

Watson机器学习在去年首次面世，就面向了普通用户。WML是在IBM的Bluemix上运行的通用服务。WML能够同时进行培训和评分，旨在帮助数据科学家和开发人员。

WML旨在解决部署，运营，甚至从机器学习模型中获取商业价值的问题。用户可以继续在Python，R和Scala中使用自己的Jupyter笔记本电脑。WML还提供可视化建模工具，帮助用户快速识别模式，获得洞察力，并更快地做出决策。当然还有很多的工具。

它是IBMWatson数据平台的重要组成部分，用户需要在Bluemix上创建一个账户才能开始使用该服务，但是有30天的免费试用期并且非常有趣。之后，您需要在Lite，标准和专业版本之间进行选择。虽然Lite是免费的，能保持5000个预测和5个计算小时，标准和专业取决于需要多少计算时间。预测每千次预测为0.40美元-0.50美元。

Google云端机器学习引擎

谷歌的SaaS系列产品太多了。所以，他们也有可用的MLaaS平台并不奇怪。在他们的云AI服务中，有一个机器学习引擎，以及用于自然语言处理和语音API，自然语言处理，翻译，视频和图像识别的服务。

但是，Google的云机器学习引擎为用户提供了一种简单的替代方法，可以为任何类型或大小的数据构建ML模型。数据科学家应该高兴地注意到Google ML Engine非常灵活，并且基于日益流行的TensorFlow项目。当然，这个平台与所有其他Google服务集成在一起，但它主要针对深度神经网络任务。

至于成本方面，如果有兴趣试用Cloud ML Engine，可注册免费试用，没有初始费用，并附带300美元的信用额度。但是，订阅Google云端平台可不便宜。

BigML

BigML是独一无二的服务：它是唯一一家得到诸多云巨头支持的MLaaS提供商。你的选择也几乎不受BigML的限制。虽然它与平台无关，但BigML允许从AWS，Azure，Google存储，Google Drive，Dropbox等所有可能的地方导入数据。对于MLaaS，这种跨供应商访问方式很少见。

BigML专注于机器学习意味着它具有更多功能集成到其Web UI中。该平台直观且易于使用，可灵活部署任何业务选项。BigML还拥有大量的免费数据集和模型供你使用，有用的聚类算法和可视化，异常检测等等。

BigML有许多定价选项。如果你对数据集大小非常敏感，则可以免费为数据集执行最多16MB的无限任务。学生和教育工作者也有折扣。甚至还有一种现收现付的选择。对于更多私人部署，BigML为具有更严格的数据安全或隐私要求的公司提供选项。