
自動運転車からロボット外科医まで、あらゆるものに革命を起こす可能性を秘めた人工知能は、テクノロジーイノベーションの最先端を走っています。最も広く認知されているAIサービスとして、MicrosoftのAzure Machine LearningとIBMのWatsonが挙げられます。どちらも優れた機能を誇りますが、あなたのビジネスにはどちらを選ぶべきでしょうか?
参照:人工知能倫理ポリシー(TechRepublic Premium)
ジャンプ先:
- Azure Machine Learning とは何ですか?
- IBM Watson とは何ですか?
- 機能比較: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
- 直接比較: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
- モデルのトレーニングと開発
- ドラッグアンドドロップデザイナー
- 自然言語処理
- Azure MLとIBM Watsonの選択
Azure Machine Learningは、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルのトレーニング、構築、デプロイを行えるクラウドベースのサービスです。豊富なツールセットを備えており、予測分析ソリューションを容易に構築できます。このサービスでは、回帰、分類、クラスタリングなど、様々な機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルを構築できます。
IBM Watson とは何ですか?
IBM Watson Studioは、ソフトウェア開発者やデータサイエンティストがアプリケーションに組み込むことができる機械学習機能を作成、実行、管理、拡張するために開発されたプラットフォームです。ビジネスアイデアや仮説から機械学習モデルの開発、展開、管理、拡張まで、コグニティブサービスの開発に必要なリソースを提供します。
機能比較: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
特徴 | Azure 機械学習 | IBMワトソン |
---|---|---|
データのラベル付け | はい | はい |
MLOpsパイプラインのサポート | はい | はい |
チャットボットツールセット | はい | はい |
感情分析 | はい | はい |
性格分析 | いいえ | はい |
組み込みアルゴリズム | はい | いいえ |
直接比較: Azure Machine Learning vs. IBM Watson
モデルのトレーニングと開発
Azure MLは、Watsonよりも多くのデータ準備、変換、正規化、モデルトレーニング機能を提供します。また、人工ニューラルネットワーク、決定木アルゴリズム、ナイーブベイズなど、IBM Watsonよりも短時間でより優れたモデルをトレーニングできる多くの組み込みアルゴリズムを備えています。プラットフォームの機能とパフォーマンスの面では、Azure MLプラットフォームは組み込みアルゴリズムを備えているため、IBM Watsonプラットフォームと比較して、高性能なモデルをはるかに簡単に作成できます。
両製品とも類似のツールセットを提供していますが、Azure MLは、PythonやJupyter Notebookといった複雑なツールセットを用いて複雑な予測モデルを作成したい開発者に適しています。高価な開発環境がなくても、オンラインで共同作業を行うことができます。一方、IBM Watsonは、スキルの低い開発者でも自然言語処理などのコグニティブサービスを利用できるソリューションを提供しています。
ドラッグアンドドロップデザイナー
プログラミングの苦労なしに機械学習を始めたいなら、Azureのドラッグアンドドロップインターフェースが便利です。ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせたような高度なモデルを生成する必要がある場合は、モデルパラメータの柔軟性が高いIBMの方が適しているかもしれません。
とはいえ、PythonやRでのコーディングに既に慣れている(または学習意欲がある)場合は、トレーニング済みモデルの実装に関しては、どちらのプラットフォームも基本的に同じ機能を提供します。両者の主な違いは、異なる種類のトレーニングへのアプローチにあります。Azureは、カスタムスクリプトではなく、ドラッグアンドドロップツールを使って簡単にトレーニングできるモデルを構築することに重点を置いているためです。
一方、IBMは、TensorFlowやPyTorchといったディープラーニングフレームワークを用いてカスタマイズされたアルゴリズムを学習させたい組織向けに設計されています。そのため、コードを書くよりもボックスをドラッグして操作する方が好みであれば、使いやすさの点でAzureが最適な選択肢となるでしょう。
自然言語処理
コグニティブサービスは、自然言語処理技術とアプリケーションを活用した広範なAPIスイートを提供します。機械学習モデルを活用して、テキスト、音声、画像、動画などのコンテンツを理解します。
IBM Watson Studioには、ビジネスユーザーがデータから価値を引き出しやすくする優れた自然言語処理ツールが搭載されています。また、大規模なデータセットを処理し、そのデータから洞察を発見するのに役立つ、優れたデータ分析ツールも搭載されています。画像認識用のIBM Watsonツールも非常に優れており、これらのツールを使用すると、ビジュアルアセットに対して画像認識分析を実行できます。
Azureには、開発者が利用できる優れたコグニティブサービスがいくつかあります。例えば、Computer Vision APIは、画像や動画ストリーム内のオブジェクトを分類するのに使用できます。これは、写真や動画フィード内で何が起こっているかを検出するアプリを開発する場合に便利です。しかし、従業員がデータサイエンティストではなく、高度なNLPテクノロジーを操作する必要がある場合は、IBM Watsonが最適な選択肢です。
Azure MLとIBM Watsonの選択
どちらの製品も、データを活用して実用的な洞察を得たいと考えているあらゆる企業に強力な機能を提供するクラウドベースのソリューションです。
Pythonに精通したデータサイエンティストであれば、Azure ML Studioが最適です。使いやすさと、モデルをすぐに起動して実行できる機能は、データサイエンティストにとって理想的です。ディープラーニング、インメモリ分析、または準リアルタイムデータ分析において、より柔軟な機能が必要な場合は、IBM Watson Studioをご検討ください。