業界別・機械学習ソフトの人気ランキング

森田 弘樹

オフィス・アルゴミック

AWSでAmazon Machine Learningという既存のクラウドMLもありますし、GoogleMLもありますが、問題は、導入しやすさを優先したあまり、最初からMLに精通している上級者にとっては自由度が少ない、制限されている、ということがあり、個人的にも不満がありました。

佐々木 豊

合同会社ＳＥＥＫＥＲ

(1) ローカルのPython等で作成した機械学習モデルをインポートしてそれをベースにフルマネージドの機械学習モデルを構築できること。
(2) 機械学習モデルの選択、デプロイ、データセットの選択、インポート等がスムースにAWSの他のサービスと連携してしかもフルマネージドで実行できるため、機械学習の目的さえはっきりしていれば、あとはほぼ半自動的に機械学習が実施できるため、データクレンジング、コ...

非公開ユーザー

SageMaker を使い始めて特に便利だと感じているのは、学習環境の準備にかかる手間がほぼ不要になった点です。Notebook を立ち上げればすぐにデータ確認や前処理が始められ、ジョブの実行もコンソールからまとめて管理できるので、環境差異によるトラブルが起きにくくなりました。また、エンドポイントのスケール調整やログ取得が自動化されているため、推論環境の運用に費やす時間が明らかに減り、その分...

非公開ユーザー

優れている点・好きな機能
・当たり前かもしれないが、AWSの他のサービスと連携しやすい
・カスタマイズ性が高い
その理由
・アプリケーションをAWSで動かしているので、データをS3やDynamo上に保存しており、それをGlueなどで加工して、MLに使うという流れが非常に行いやすい
・AutoML機能も便利だが、細かい関数やパラメータなどを変更して使用することもできるのでありがたい。
・インス...

守山 健

オフィス・アルゴミック

Googleクラウド環境で機械学習モデルの運用ができますが、普段からのTensorFlow使いならば、それがそっくりそのままクラウド移行出来る、と考えると利便性が認められます。
GPUも含め、計算リソースのために大きな投資をせずに、使うときだけ使う分だけと捉えると、まったく無駄もなくコスパが良いです。

山本 通

trustytrading.work

Googleの機械学習フレームワークであるTensorFlowのモデル実行に特化しており、信頼性のあるGoogleプラットフォーム上でそれが行える。トレーニングはすでに別のところでやっているので不要といった場合には価値があるでしょう。

大塚 光

セーバー株式会社

機械学習をやろうとするとTensorFlow等のライブラリーを使用することになりますが、それらのライブラリーを学習しないでも機械学習を始められるのがポイントです。

一丸 大輔

ビット・クルー株式会社

Machine Learningを実行する際に、インフラ環境を気にすること無く作成することが出来る為、モデルの開発等に集中する事が出来ます。

松本 昌記

カーギ・リナック合資会社

まずは簡単に機械学習を行う環境が手に入る事。それとノンコーディングではありませんが、簡単に機械学習実行状態を作れます

木村 健一

SuperuserTokyo

かなりカンタンに抽象化された機械学習フレームワークですが、同時に、Python,PyTorch,TensorFloに対するサポートがあります。

篠原 宏明

合同会社ハイロウテック

・流行りの「機械学習」を取引先・同僚にプレゼンテーションするのに手ごろな環境が一式提供されている。ものすごく変わったことをしたいのでなければ準備は必要ない
・論理部分はGUIベースで構築できる。ほかの大手サービスと比較しても類を見ないわかりやすさだと思う
・理屈でなく「機械学習ってなにができるの？」というのを知りたい初学者の最初の一歩としても勧められるプロダクト

山本 通

trustytrading.work

GoogleCloudMLはそもそもTensorFlowモデルの実行だけで、AmazonMLは各種用途に特化したトレーニング済みのモデルも提供している、複数のMLフレームワークから選んでモデル構築、トレーニングもできるという特色がありますが、Microsoft AzulreMLの場合は、 Azure Machine Learning StudioというブラウザUIのモデル構築Webアプリが提...

山本 通

trustytrading.work

AWSクラウドでの、AIサービス、ML フレームワークなどをひっくるめて、Amazon Machine Learningとアピールしているようです。

大塚 光

セーバー株式会社

Amazonが提供してくれるトレーニング済みのAIを使用することで、機械学習の学習をすることなく最適な結果が得られるのがポイントです。

非公開ユーザー

機械学習プラットフォームのクラウドサービスは競合他社ふくめ複数あるのですが、定評のあるクラウドであるAWSによる機械学習では、PyTorchが利用できるのが嬉しいです。
なにげにAWSは全体的にドキュメンテーションがしっかりしていて、導入までの説明がチャントあるのが良いです。

非公開ユーザー

クラウドでMLモデルのトレーニングもできるというのは当たり前のようにも思えますが案外、競合のGoogleMLでは想定されていない機能、つまりクラウド実行だけする、というようなものもあるので、トレーニングという計算能力が必要とされる肝心な部分でAWSクラウドを使いたいと考える場合は最適。