IBM presenta su plataforma para Deep Learning as a Service

Watson Studio es el servicio de IBM para la construcción de flujos de trabajo de Aprendizaje Automático y modelos de capacitación; hoy se le agrega una nueva incorporación con el lanzamiento de Deep Learning as a Service (DLaaS).

La idea general aquí, que es similar a la de los servicios de la competencia, es permitir a una gama más amplia de empresas, poner disponible a los usuarios los avances recientes en el Aprendizaje Automático (ML por sus siglas en inglés) mediante la reducción de la barrera de entrada.

Con estas nuevas herramientas, los desarrolladores pueden crear sus modelos con los mismos marcos de código abierto que probablemente ya estén usando: TensorFlow, Caffe, PyTorch, Keras, etc.

De hecho el nuevo servicio de IBM esencialmente ofrece estas herramientas, ya que los desarrolladores y servicios nativos de la nube pueden usar una REST API estándar, para capacitar a sus modelos con los recursos que deseen, o dentro del presupuesto que tienen.

Para este servicio que ofrece tanto una interfaz de línea de comandos, como una biblioteca de Python o una interfaz de usuario interactiva, los desarrolladores tienen la opción de elegir entre diferentes GPU de Nvidia, sólo por poner un ejemplo.

La idea de un entorno administrado para el Aprendizaje Profundo no es necesariamente nueva. Con Azure ML Studio, Microsoft ofrece una experiencia altamente gráfica para construir modelos de Aprendizaje Automático.

Sin embargo, IBM argumenta que su servicio ofrece una serie de ventajas distintas. Entre otras cosas, el servicio ofrece un generador de redes neuronales con modalidad "arrastrar y soltar", que permite incluso a los que no son programadores puedan configurar y diseñar sus redes neuronales.

Además y para tomar en cuenta, las herramientas de IBM también ajustan automáticamente los hiperparámetros para sus usuarios. Tradicionalmente se trata de un proceso que lleva mucho tiempo si se hace manualmente. Un procedimiento que se encuentra en algún lugar entre el arte y la ciencia.