Maschinelles Lernen (ML) ist heutzutage in viele Aspekte der Unternehmens-IT integriert. Zum Beispiel verwenden Unternehmen ML um die Datenanalyse zu beschleunigen, die Datenverarbeitung zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Microsoft Azure ML und Databricks bieten beide erstklassige ML-Tools um diese Funktionen umzusetzen und haben wie üblich viele Gemeinsamkeiten und Unterschiede. Doch welcher Dienst eignet sich für Ihren Anwendungsfall am besten? Diese Frage behandeln wir im Folgenden Beitrag.
Azure ML vs Databricks Gemeinsamkeiten
Azure Machine Learning Studio (oder auch „ML Studio“) ist ein Teil des Azure-Ökosystems und wurde von Microsoft entwickelt, um sowohl Anfängern als auch erfahrenen Data Scientists den Einstieg in maschinelles Lernen zu erleichtern. Databricks ist eine unabhänige Firma, die von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Spark gegründet wurde. Apache Spark ist ein Open-Source-Framework für Cluster-Computing, dass eine einfache Programmschnitstelle für die verteilte Datenverarbeitung bietet. Databricks basiert auf Apache Spark und ist speziell für große Datenanalysen, maschinelles Lernen und fortschrittliche Datenverarbeitung optimiert. Da beide Tools über Funktionen zur Datenanalyse und -Verarbeitung verfügen, gibt es Überschneidungen der Funktionen der beiden Plattformen. Das sind die grundlegenden Gemeinsamkeiten zwischen ML Studio und Databricks:
- Datenverarbeitung: Sowohl in der ML Studio-Entwicklung als auch auf der Databricks-Plattform spielt die Datenverarbeitung eine zentrale Rolle. Daten müssen häufig bereinigt, transformiert und aggregiert sein, bevor man sie mit ML-Modellen analysieren kann.
- Skalierbarkeit: Databricks basiert auf Apache Spark, einem Framework, mit dem man große Datenmengen in verteilten Umgebungen verarbeiten kann. Das maschinelle Lernen kann ebenfalls von dieser Skalierbarkeit profitieren, insbesondere bei großen Datensätzen oder komplexen Modellen. Auch ML Studio ist für das verarbeiten von großen Datenmengen ausgelegt. Durch die Elastischen Compute-Ressourcen ist es Benutzern möglich, ihre Compute instanzen je nach Bedarf zu skalieren. Außerdem integriert sich das ML Studio nahtlos in andere Azure Dienste, wie zum Beispiel den Azure Data Lake, welcher für die Speicherung von großen Datenmengen optimiert wurde.
- Integration von ML-Frameworks: Sowohl Databricks als auch ML Studio unterstützen eine breite Palette von Frameworks für maschinelles Lernen, einschließlich TensorFlow, Keras und PyTorch. Dies gibt den Benutzern Flexibilität und Auswahlmöglichkeiten, je nachdem, welches Framework sie für ihre Projekte bevorzugen.
Azure ML vs Databricks Unterschiede
Obwohl es Überschneidungen in den Funktionen von Databricks und Azure ML Studio gibt, haben sie unterschiedliche Ursprünge, Stärken und Hauptzwecke. Die gemeinsame Verfügbarkeit beider Dienste in Azure ermöglicht es Benutzern, je nach Projektanforderungen und Vorlieben das passende Werkzeug auszuwählen. Das sind die grundlegenden Unterschiede der beiden Plattformen:
Ursprung und Hauptfokus: ML Studio ist ein von Microsoft entwickeltes Produkt und dient als integrierte Umgebung für maschinelles Lernen. Es ist benutzerfreundlich und zielt darauf ab, den Prozess des Trainings, Testens und Deployments von ML-Modellen zu vereinfachen. Databricks ist ein Unternehmen das von den Schöpfern von Apache Spark entwickelt wurde und ist somit auf die Big Data-Verarbeitung und Analyse mit Spark ausgerichtet.
Benutzeroberfläche: ML Studio bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche, die es besonders für Einsteiger einfach macht, Daten zu verarbeiten und ML-Modelle zu erstellen. Databricks verwendet für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen hauptsächlich interaktive Notebooks. Das macht es für die Entwickler und Data Scientists sehr flexibel.
Datenverarbeitung: Auch wenn ML Studio die Fähigkeit zur Datenverarbeitung und -transformation bietet, ist sein Hauptaugenmerk auf das maschinelle Lernen ausgerichtet. Als eine auf Spark basierende Plattform steht Databricks wiederum an der Spitze der Tools für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
Deployment: ML Studio bietet integrierte Tools für das Deployment von ML-Modellen als Webdienste innerhalb des Azure-Ökosystems. Bei Databricks gibt es zwar Möglichkeiten für das Deployment, dennoch benötigt man oft eine Integration mit anderen Azure Diensten, um Modelle in Produktion zu bringen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Azure Databricks als auch ML Studio leistungsstarke Werkzeuge im Arsenal eines Data Scientist sind. Während Databricks mit seiner Spark-Integration und Fähigkeit zur Verarbeitung von Big Data besonders punktet, bietet ML Studio eine intuitive Benutzeroberfläche und eine End-to-End-Plattform für den maschinellen Lernzyklus. Obwohl es Gemeinsamkeiten wie die Fähigkeit zur Durchführung von ML-Operationen gibt, zeichnen sie sich durch unterschiedliche Stärken und Anwendungsfälle aus. Die Wahl zwischen den beiden hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen, Datenmengen und dem gewünschten Workflow eines Projekts ab. Wenn es sich um ein Projekt mit sehr großen Datenmengen handelt, bietet sich Databricks als Plattform für die Datenanalyse an. Handelt es sich aber um ein Projekt, bei dem Sie möglichst schnell einen Prototyp erstellen müssen, dann wäre ML Studio das Tool der Wahl.
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