Введение
В последние годы автоматизированное машинное обучение (AutoML) стало важным инструментом для организаций, стремящихся ускорить разработку моделей и демократизировать использование искусственного интеллекта. В этой статье мы сравним две ведущие платформы AutoML: H2O.ai Driverless AI и Amazon SageMaker Autopilot. Оценим их по десяти ключевым критериям, чтобы выяснить, может ли открытая модель H2O.ai превзойти облачное решение от AWS по производительности моделей.
Описание продуктов
H2O.ai Driverless AI: Это коммерческая платформа AutoML, основанная на открытых исходниках (H2O-3). Она акцентирует внимание на объяснимом ИИ (XAI) и высокой производительности. Driverless AI выделяется автоматизированной инженерией признаков, выбором моделей и настройкой гиперпараметров, все это ускоряется с помощью обработки на GPU. Платформа предназначена для гибкости и может работать как в облаке, так и на локальных серверах.
Amazon SageMaker Autopilot: Это полностью управляемый сервис в рамках AWS, который автоматизирует весь процесс машинного обучения — от подготовки данных до развертывания моделей. SageMaker Autopilot глубоко интегрирован с другими сервисами AWS, что обеспечивает масштабируемость и простоту использования для организаций, уже использующих экосистему AWS.
1. Производительность и точность моделей
H2O Driverless AI стабильно демонстрирует высокую производительность моделей, особенно на сложных наборах данных. Он использует такие техники, как инженерия признаков и выбор алгоритмов, для достижения высокой точности, часто превосходя результаты традиционных методов моделирования.
SageMaker Autopilot также обеспечивает хорошую производительность, используя широкий спектр алгоритмов и автоматизированную оптимизацию гиперпараметров. Однако в сложных сценариях, где критична сложная инженерия признаков, он иногда уступает Driverless AI.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за стабильную высокую точность, особенно на сложных наборах данных.
2. Объяснимость и интерпретируемость (XAI)
H2O Driverless AI делает значительный акцент на объяснимом ИИ, предоставляя подробные сведения о том, как модели приходят к своим предсказаниям. Это критически важно для создания доверия и соблюдения норм в регулируемых отраслях.
SageMaker Autopilot предлагает некоторые функции объяснимости через интеграцию с SageMaker Clarify, но уровень детализации и удобство интерпретации обычно ниже, что требует больше ручных усилий для понимания поведения модели.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за превосходные функции объяснимости, что облегчает понимание и доверие к предсказаниям модели.
3. Подготовка данных и инженерия признаков
H2O Driverless AI выделяется автоматизированной инженерией признаков, автоматически генерируя разнообразные признаки из сырых данных, включая взаимодействия и трансформации. Этот процесс значительно сокращает время и усилия, необходимые для ручной инженерии признаков.
SageMaker Autopilot также автоматизирует инженерию признаков, но его возможности обычно менее обширны, чем у Driverless AI. Он выполняет стандартные трансформации и создает базовые взаимодействия признаков, но может упустить более сложные или специфичные для домена признаки.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за более полную и сложную автоматизированную инженерию признаков.
4. Масштабируемость и инфраструктура
SageMaker Autopilot использует масштабируемость и инфраструктуру AWS, что позволяет легко обрабатывать большие наборы данных и сложные модели. Масштабирование осуществляется без усилий и полностью управляется AWS.
H2O Driverless AI также масштабируем, но требует больше конфигурации и управления, особенно для локальных развертываний. Хотя он может работать в облаке, он не имеет такого уровня нативной интеграции и автоматического масштабирования, как Autopilot.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за легкость масштабирования и интеграции с инфраструктурой AWS.
5. Удобство использования и пользовательский интерфейс
SageMaker Autopilot известен своим удобным интерфейсом, особенно для пользователей, уже знакомых с экосистемой AWS. Направленный рабочий процесс упрощает процесс AutoML, делая его доступным для специалистов по данным с разным уровнем опыта.
H2O Driverless AI имеет более крутой кривой обучения с более техническим интерфейсом. Хотя он мощный, его использование требует более глубокого понимания концепций машинного обучения и параметров конфигурации.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за удобство использования и более интуитивный пользовательский опыт.
6. Интеграция с существующими системами
SageMaker Autopilot обеспечивает бесшовную интеграцию с экосистемой AWS, легко соединяясь с S3, Redshift и другими сервисами AWS, что упрощает загрузку данных, развертывание моделей и мониторинг.
H2O Driverless AI предлагает интеграции с различными источниками данных и средами развертывания, но требует больше ручной настройки. Хотя он поддерживает API для интеграции, он не имеет такого уровня готовой совместимости, как Autopilot в среде AWS.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за превосходную интеграцию в экосистеме AWS.
7. Стоимость и лицензирование
H2O Driverless AI использует коммерческую модель лицензирования, которая может быть более дорогой, чем SageMaker Autopilot, особенно для развертываний в большом масштабе. Цены основаны на вычислительных ресурсах и использовании.
SageMaker Autopilot использует модель ценообразования «плати по мере использования», взимая плату только за потребленные вычислительные и хранилищные ресурсы. Это может быть экономически выгодным для небольших проектов или периодического использования, но затраты могут быстро возрасти при увеличении использования.
Вердикт: SageMaker Autopilot потенциально выигрывает за экономическую эффективность, особенно для небольших проектов, но требует тщательного мониторинга использования.
8. Поддержка алгоритмов
SageMaker Autopilot поддерживает широкий спектр алгоритмов, включая XGBoost, LightGBM, Linear Learner и нейронные сети. Он автоматически выбирает лучшие алгоритмы в зависимости от типа данных и задачи.
H2O Driverless AI также поддерживает широкий спектр алгоритмов, но сосредоточен на алгоритмах, доказавших свою высокую производительность, таких как GBM, DRF и GLM. Он более избирателен в выборе алгоритмов, придавая приоритет качеству над количеством.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за широкий выбор поддерживаемых алгоритмов.
9. Настройка и контроль
H2O Driverless AI предоставляет большую гибкость и контроль над процессом AutoML. Пользователи могут настраивать различные аспекты пайплайна, включая инженерию признаков, выбор алгоритмов и настройку гиперпараметров.
SageMaker Autopilot имеет более «черный ящик» подход, предлагая ограниченные возможности настройки. Хотя пользователи могут задавать ограничения и цели, у них меньше контроля над основным процессом AutoML.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за большую настройку и контроль над процессом моделирования.
10. Сообщество и поддержка
SageMaker Autopilot выигрывает от большого и активного сообщества AWS, предлагая обширную документацию, учебные материалы и ресурсы поддержки. AWS также предлагает премиум-сервисы поддержки.
H2O.ai имеет растущее сообщество, но оно меньше, чем сообщество AWS. H2O предлагает коммерческие пакеты поддержки, но доступность бесплатных ресурсов сообщества относительно ограничена.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за большее сообщество и более обширные ресурсы поддержки.
Ключевые выводы
В целом, H2O.ai Driverless AI превосходит в производительности моделей, объяснимости и инженерии признаков, что делает его сильным выбором для организаций, приоритизирующих точность и интерпретируемость, особенно в регулируемых отраслях. Это лучший выбор, когда необходимо понять, почему модель делает определенные предсказания.
SageMaker Autopilot блестяще справляется с масштабируемостью, удобством использования и интеграцией с экосистемой AWS. Это предпочтительное решение для организаций, уже активно использующих AWS и ищущих полностью управляемый, масштабируемый сервис AutoML.
H2O.ai будет предпочтительнее для сценариев, требующих сложного построения моделей с необходимостью глубокого понимания внутренних механизмов модели (например, обнаружение мошенничества, моделирование рисков). SageMaker Autopilot лучше подходит для быстрого прототипирования и развертывания в среде AWS или для команд с ограниченной экспертизой в области машинного обучения.
Заключение
Эти наблюдения являются общими. Важно проверить эти утверждения через испытания с использованием ваших собственных данных и конкретных случаев. Также следует напрямую проверить детали ценообразования и варианты поддержки как у H2O.ai, так и у AWS, так как они могут изменяться. Рассмотрите возможность запроса отзывов от компаний, аналогичных вашей, которые внедрили одно из решений.
