Введение
В последние годы автоматизированное машинное обучение (AutoML) стало важным инструментом для организаций, стремящихся ускорить разработку моделей и демократизировать использование искусственного интеллекта. Среди множества доступных решений выделяются две платформы: H2O.ai с Driverless AI и Amazon SageMaker Autopilot. В этой статье мы сравним их по десяти ключевым критериям, чтобы выяснить, может ли открытая модель H2O.ai превзойти мощь облачного решения от Amazon в плане производительности моделей.
Описание продуктов
H2O.ai Driverless AI
H2O.ai предлагает коммерческую платформу AutoML, основанную на открытом коде (H2O-3). Она сосредоточена на предоставлении объяснимого ИИ (XAI) и высокой производительности. Driverless AI выделяется автоматизированным инженерным анализом признаков, выбором моделей и настройкой гиперпараметров, что ускоряется благодаря обработке на GPU. Платформа предназначена для гибкости и хорошо работает как на локальных серверах, так и в облаке или гибридных средах.
Amazon SageMaker Autopilot
Часть более широкой экосистемы SageMaker, Autopilot представляет собой полностью управляемый сервис в AWS. Он автоматизирует весь процесс машинного обучения — от подготовки данных и инженерии признаков до выбора моделей, обучения и развертывания. SageMaker Autopilot глубоко интегрирован с другими сервисами AWS, предлагая масштабируемость и простоту использования для организаций, уже инвестировавших в экосистему AWS.
Сравнение по ключевым критериям
1. Производительность моделей и точность
H2O Driverless AI последовательно демонстрирует высокую производительность моделей, особенно на сложных наборах данных. Он использует такие техники, как инженерия признаков и выбор алгоритмов, чтобы достичь высокой точности, часто превышающей результаты традиционных подходов к моделированию. Независимые оценки и кейс-стадии часто показывают, что модели Driverless AI работают на уровне или близком к современным достижениям.
SageMaker Autopilot также обеспечивает хорошую производительность, используя широкий спектр алгоритмов и автоматизированную оптимизацию гиперпараметров. Хотя он в целом хорош, иногда он немного уступает Driverless AI в сложных сценариях, особенно там, где критична сложная инженерия признаков.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за последовательную доставку более высокой точности, особенно на сложных наборах данных.
2. Объяснимость и интерпретируемость (XAI)
H2O Driverless AI придает большое значение объяснимому ИИ. Он предоставляет подробные сведения о том, как модели приходят к своим предсказаниям, включая оценки важности признаков, графики частичной зависимости и значения SHAP. Эта прозрачность критически важна для создания доверия и обеспечения соблюдения норм в регулируемых отраслях.
SageMaker Autopilot предлагает некоторые функции объяснимости через интеграцию с SageMaker Clarify, но они не так глубоко интегрированы в основной процесс AutoML, как в Driverless AI. Уровень детализации и легкость интерпретации в целом ниже, что требует больше ручных усилий для понимания поведения модели.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за превосходные функции объяснимости, что упрощает понимание и доверие к предсказаниям модели.
3. Подготовка данных и инженерия признаков
H2O Driverless AI выделяется автоматизированной инженерией признаков. Он автоматически генерирует широкий спектр признаков из сырых данных, включая взаимодействия, преобразования и встраивания. Этот процесс значительно сокращает время и усилия, необходимые для ручной инженерии признаков, и может выявить скрытые закономерности в данных.
SageMaker Autopilot также автоматизирует инженерию признаков, но его возможности в целом менее обширны, чем у Driverless AI. Он выполняет стандартные преобразования и создает базовые взаимодействия признаков, но может упустить более сложные или специфические для области признаки.
Вердикт: H2O.ai выигрывает за более комплексную и сложную автоматизированную инженерию признаков.
4. Масштабируемость и инфраструктура
SageMaker Autopilot выигрывает от огромной масштабируемости и инфраструктуры AWS. Он может легко обрабатывать большие наборы данных и сложные модели, используя вычислительные и хранилищные ресурсы AWS. Масштабирование вверх или вниз происходит без проблем 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 (включая AWS), он не имеет того же уровня нативной интеграции и автоматического масштабирования, как Autopilot.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за беспроблемную масштабируемость и интеграцию с инфраструктурой AWS.
5. Простота использования и интерфейс пользователя
SageMaker Autopilot известен своим удобным интерфейсом, особенно для пользователей, уже знакомых с экосистемой AWS. Направляемый рабочий процесс упрощает процесс AutoML, делая его доступным для специалистов по данным с разным уровнем опыта.
H2O Driverless AI имеет более крутую кривую обучения с более техническим интерфейсом. Хотя он мощный, он требует большего понимания концепций машинного обучения и параметров конфигурации. Он больше ориентирован на опытных специалистов по данным.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за простоту использования и более интуитивный пользовательский опыт.
6. Интеграция с существующими системами
SageMaker Autopilot обеспечивает бесшовную интеграцию с всей экосистемой AWS. Он легко подключается к S3, Redshift и другим сервисам AWS, упрощая 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, у него нет такого же уровня готовой совместимости, как у Autopilot в среде AWS.
Вердикт: SageMaker Autopilot выигрывает за превосходную интеграцию в экосистеме AWS.
7. Стоимость и лицензирование
H2O Driverless AI использует модель коммерческой лицензии, которая может быть дороже, чем SageMaker Autopilot, особенно для развертываний в большом масштабе. Цены основаны на вычислительных ресурсах и использовании.
SageMaker Autopilot следует модели оплаты по мере использования, взимая плату только за вычислительные и хранилищные ресурсы. Это может быть экономически выгодно для небольших проектов или периодического использования, но затраты могут быстро возрасти с увеличением использования. Обратите внимание: ценообразование AWS сложно и требует тщательного анализа.
Вердикт: SageMaker Autopilot потенциально выигрывает за экономическую эффективность, особенно для небольших проектов, но требует внимательного 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 набора данных и типа 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 спектр поддержки алгоритмов.
9. Настройка и контроль
H2O Driverless AI предоставляет большую гибкость и контроль над процессом AutoML. Пользователи могут настраивать различные аспекты конвейера, включая инженерию признаков, выбор алгоритмов и настройку гиперпараметров.
SageMaker Autopilot более «черный ящик» по своей природе, 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 множество документации, учебных пособий и ресурсов 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, ставящих на первое место точность и интерпретируемость, особенно в регулируемых отраслях. Это лучший выбор, когда нужно понять, почему модель делает предсказания.
SageMaker Autopilot блестяще справляется с масштабируемостью, простотой использования и интеграцией с экосистемой AWS. Это предпочтительное решение для организаций, уже активно использующих AWS и стремящихся к полностью управляемому, масштабируемому сервису AutoML.
В частности, 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 обобщения являются общими наблюдениями. Важно подтвердить эти утверждения через испытания с использованием ваших собственных данных и конкретных случаев использования. Также рекомендуется напрямую проверить детали ценообразования и варианты поддержки как у H2O.ai, так и у AWS, так как они могут изменяться. Рассмотрите возможность запроса проверок ссылок у компаний, аналогичных вашей, которые внедрили одно из этих решений.
