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IBM Watson Analytics与微软Azure Machine Learning的比较

对于IBM最近发布的用于数据探索、可视化和预测分析的平台Watson Analytics的一个beta版本,UCSD(加州大学圣迭戈分校)计算机科学 PhD Zachary Chase Lipton 撰文 IBM Watson Analytics vs. Microsoft Azure Machine Learning (Part 1) ,将其与微软Azure Machine Learning进行比较。

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他认为,IBM Watson Analytics原型试图抽象掉数据的科学,以自然语言查询,并根据上传数据集的内容回答这些问题。微软Azure Machine Learning则选择了相反的路线,即精简现有的数据挖掘方法以快速获得结果,并与微软的其他云服务整合。前者还是一个公开测试版,后者为比较成熟的产品。

Watson Analytics三大功能:

  • Explore:查询数据。
  • Predict:基于其他变量预测一个或者多个目标变量。
  • Assemble:提供创建authored workbooks的接口。

Azure Machine Learning预处理模块包括丢失数据清理,通过线性判别分析的特征选择,重复列检测等等。支持的算法包括多类神经网络,Logistic回归,提升决策树,支持向量机,并在本地深度支持向量机。而通过与Azure的其他产品集成,Azure Machine Learning有可能简化将机器学习和预测分析成为很多企业的工作流程的步骤。

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