En plena era de optimización del rendimiento, maximización de eficiencia y decisiones basadas en datos, la IA, el aprendizaje automático o machine learning (ML) y la automatización de procesos están teniendo un peso cada vez mayor en el mundo empresarial. Entre las diferentes opciones de herramientas y tecnologías disponibles, AWS SageMaker y Azure Machine Learning se han transformado en los servicios más demandados por las empresas.
Servicios con grandes capacidades que han democratizado el uso de estas innovadoras tecnologías a todas las empresas, gracias a su flexibilidad, fácil manejo, bajo coste y pago por uso. Pero cuál es la mejor opción: ¿AWS Sagemaker o Azure Machine Learning? En este artículo encontrarás una detallada comparativa que te ayudará a tomar la decisión.
Machine Learing: la batalla entre AWS y Azure
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se han convertido en tecnologías críticas para muchas empresas que buscan maximizar la eficiencia y el rendimiento de sus procesos. Así lo certifican los números.
El mercado ML alcanzó un valor de 21.200 millones de dólares en 2022, y se espera que alcance un valor de casi 210.000 millones de dólares para el año 2029, exhibiendo un crecimiento anual del 38,8 % durante este periodo de tiempo.
En este aspecto AWS SageMaker y Azure Machine Learning son dos de los servicios en la nube más populares para desarrollar, entrenar e implementar modelos de ML. Ambos ofrecen una amplia gama de funcionalidades y herramientas para ayudar a los desarrolladores a crear y personalizar modelos de ML, lo que las convierte en herramientas indispensables para cualquier empresa que busque implementar tecnologías de IA y ML en su negocio.
Además, ambas opciones son altamente escalables, lo que permite a las empresas aumentar o disminuir sus capacidades de procesamiento según sea necesario. Sin embargo, a pesar de las muchas similitudes entre las dos opciones, hay algunas diferencias clave que pueden inclinar la balanza en favor de una u otra dependiendo de las necesidades específicas de cada proyecto. Veamos más detalladamente las similitudes y diferencias entre ambos servicios.
¿Qué es AWS SageMaker y Azure Machine Learning Studio?
Ambos se tratan de servicios de aprendizaje automático de la nube pública. Cuentan con todas las ventajas habituales de este tipo de servicios: flexibilidad, bajo coste, rendimiento, pago por uso… Su principal objetivo es automatizar la preparación y validación de datos para entrenar, implementar y monitorizar productos de ML.
Los analistas de negocio, científicos de datos e ingenieros de ML tienen a su disposición una infraestructura y herramientas optimizadas para aumentar su productividad, con una interfaz muy visual fácil de manejar. Son compatibles con los principales marcos de trabajo y lenguajes de programación ML.
Principales similitudes entre Azure ML y AWS SageMaker
A la hora de elegir entre Azure ML y AWS SageMaker viene dada por ser servicios muy similares. Ambos ofrecen un enfoque de producto similar:
- Aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Herramientas para el etiquetado y preparación de los datos
- Programación con Python y R
- Autoescalado
- Entrenamiento y registro de modelos.
- Gobernanza de datos
- Monitorización y medición del rendimiento
- Entrega continua.
Además de todos estos puntos, hay que destacar algunos puntos importantes en los que ambos servicios muestran similitudes y diferencias.
- Contenedores: AWS SageMaker y Azure ML ejecutan su entrenamiento y predicción de modelos en máquinas virtuales en la nube, lo que asegura una mayor portabilidad, independencia y fácil migración.
- Despliegue: AWS y Azure ofrecen herramientas que facilita el despliegue de aplicaciones basadas en modelos ML, creando experiencias más inteligentes y relevantes para los usuarios.
- Hiperparámetros: ambos proveedores ofrecen ajustes de hiperparámetros sofisticados como servicio, desde búsqueda aleatoria o bayesiana hasta en cuadrícula.
- Canalizaciones: permiten crear canalizaciones de ML en módulos independientes así como agruparlos por tareas secuenciales.
Diferencias entre AWS SageMaker y Azure ML
- Logging: SageMaker utiliza la función CloudWatch Logs para registrar las métricas y datos históricos de los modelos durante 15 meses. Amazon ML utiliza MLFlow para registrar los datos de una forma más visual y simple.
- Logging de artefactos: es más fácil encontrar artefactos y recursos en SageMaker, gracias a su gestión independiente. Con Azure ML esto resulta más tedioso.
- Facilidad de uso: Azure ML proporciona una interfaz de “arrastrar y soltar”, más sencilla de utilizar y con plantillas prefabricadas, aunque esto resta posibilidades a los desarrolladores avanzados. SageMaker ofrece un entorno más completo y profundo, ideal para proyectos de mayor exigencia.
- Entrada de datos: en SageMaker es necesario dividir los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba antes de ejecutar un modelo de entrenamiento. En cambio, Azure ML es más flexible en este aspecto, ya que se pueden introducir los datos de forma conjunta a partir de un script.
- Lenguaje: el servicio de AWS ofrece un entorno de desarrollo inmejorable a través de Python, mientras que Azure ML ofrece un entorno sin mucha codificación, ideal para perfiles menos experimentados.
- Soporte: por lo general, ambos ofrecen un servicio de soporte excelente. Sin embargo, también por la propia naturaleza de ambos, Azure ML ofrece una documentación y tutoriales más extensos.
Conclusiones: ¿Qué servicio de Machine Learning en la nube elegir?
Vistas las diferencias entre Azure ML y AWS SageMaker, seguramente tengas claro que opción deberías elegir. No es que haya una mejor que otra, sino que tienen enfoques diferentes con sus pros y contras. Todo dependerá de las necesidades del proyecto, por lo que es necesario definir bien los recursos que se van a necesitar antes de tomar la decisión.
Por un lado, AWS SageMaker está más indicado para aquellas organizaciones que dispongan de analistas experimentados en su equipo, así como para proyectos más complejos. Está recomendado para proyectos de análisis de negocio, reconocimiento de voz, control de acceso, detección de valores atípicos, etc.
Por otro lado, Azure Machine Learning ofrece un entorno de trabajo más sencillo, visual e intuitivo, por lo que es más adecuado para equipos con poca experiencia o que necesitan diseño sin código. Es ideal para el análisis de comportamiento, predicción de la demanda o carritos abandonados, detección de fraude, etc.
Sea como sea, que AWS SageMaker y Azure ML son sin duda plataformas increíbles de aprendizaje automático en la nube. Con un futuro basado en datos, servicios como estos son necesarios para aquellas organizaciones que desean afrontar los desafíos comerciales actuales y futuros a través de la innovación tecnológica.
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