Recursos de Software de aprendizaje automático

¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?

He estado tratando de obtener una mejor idea de qué plataformas de aprendizaje automático realmente ofrecen un valor sólido sin arruinar tu presupuesto, y algunos nombres siguen apareciendo. Esta es la lista corta en la que he llegado hasta ahora, pero todavía estoy averiguando cuáles realmente tienen más sentido.

Google Colab – Comienza en $0 (nivel gratuito), por lo que todos lo usan. Puedes actualizar a Colab Pro ($10/mes), pero incluso la versión gratuita te da acceso a GPU/TPU. Difícil de superar para aprender y proyectos pequeños.

Kaggle Notebooks – También completamente gratuito con acceso a GPU. Honestamente, es un poco loco que sea gratis. No está diseñado para producción, pero es increíblemente rentable para la experimentación.

AWS SageMaker – Sin precio base fijo, pero efectivamente comienza en $0.05–$0.10 por hora para computación básica (y sube rápido con GPUs). Es pago por uso, por lo que los costos dependen mucho del uso. 

Azure Machine Learning – Similar a AWS, comienza alrededor de $0.10/hora para instancias de computación. Nuevamente, sin tarifa fija; pagas por almacenamiento + computación por separado. Funciona mejor si ya estás en Azure.

Google Vertex AI (AI Platform) – El costo inicial aproximado es de $0.03-$0.10 por hora, dependiendo del tipo de máquina. Las opciones sin servidor pueden ayudar a mantener los costos más bajos si estás 

¿Qué opinan ustedes? ¿Alguna joya oculta para ML barato que me haya perdido? Tengo curiosidad por saber qué está usando realmente la comunidad aquí día a día.

He estado investigando tratando de averiguar qué plataformas de ML son realmente las mejores para análisis predictivo, pero honestamente, todavía no estoy totalmente seguro. Por lo que puedo decir hasta ahora, parece que la verdadera diferencia radica en qué tan bien ayudan a los equipos a convertir datos en bruto en ideas que realmente puedes usar para tomar decisiones, pero todavía lo estoy armando.

Por lo que he visto, estas plataformas destacan:

DataRobot – Fuerte para modelado predictivo automatizado con buena explicabilidad.

H2O.ai – Bueno para pronósticos, modelado de riesgos y flujos de trabajo AutoML flexibles.

SAS Viya – Conocido por análisis profundos, pronósticos y gobernanza a nivel empresarial.

IBM Watsonx – Se enfoca en ideas predictivas con fuerte explicabilidad y gobernanza.

Azure Machine Learning – Equilibra bien AutoML, modelado personalizado e integración empresarial.

Google Vertex AI – Útil para construir y escalar modelos predictivos rápidamente.

Databricks – Una opción fuerte cuando el análisis predictivo está estrechamente vinculado a cargas de trabajo de datos a gran escala.

Me encantaría saber cómo otros están abordando esto. ¿Qué plataformas realmente han ayudado a tu equipo a generar ideas predictivas significativas, no solo a construir modelos?