IBM Watson Analytics与微软Azure Machine Learning的比较

对于IBM最近发布的用于数据探索、可视化和预测分析的平台Watson Analytics的一个beta版本，UCSD（加州大学圣迭戈分校）计算机科学 PhD Zachary Chase Lipton 撰文 IBM Watson Analytics vs. Microsoft Azure Machine Learning (Part 1) ，将其与微软Azure Machine Learning进行比较。

他认为，IBM Watson Analytics原型试图抽象掉数据的科学，以自然语言查询，并根据上传数据集的内容回答这些问题。微软Azure Machine Learning则选择了相反的路线，即精简现有的数据挖掘方法以快速获得结果，并与微软的其他云服务整合。前者还是一个公开测试版，后者为比较成熟的产品。

Watson Analytics三大功能：

• Explore：查询数据。
• Predict：基于其他变量预测一个或者多个目标变量。
• Assemble：提供创建authored workbooks的接口。

Azure Machine Learning预处理模块包括丢失数据清理，通过线性判别分析的特征选择，重复列检测等等。支持的算法包括多类神经网络，Logistic回归，提升决策树，支持向量机，并在本地深度支持向量机。而通过与Azure的其他产品集成，Azure Machine Learning有可能简化将机器学习和预测分析成为很多企业的工作流程的步骤。