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R vs Knime vs Azure Machine Learning

Pubblicato il 16/05/2016 da Stefano Cazzella in Analytics,Business Intelligence

I processi di digital transformation in atto in molti (tutti) settori di mercato stanno facendo crescere la febbre per il così detto “new oil”: i big data. Nell’ambito di tali processi di digitalizzazione svolge un ruolo sempre più centrale l’adozione di tecniche e tecnologie di machine learning per trasformare in business value la sempre crescente molte di dati a disposizione di imprese e istituzioni (argomento che merita maggiori approfondimenti; in tanto può valere la pena leggere questo best seller).

Prova ne è il proliferare di soluzioni di machine learning (molte offerte in modalità PaaS) che contribuiscono a “democratizzare” l’uso di tali tecnologie, ampliando la platea degli addetti ai lavori e aspiranti data scientist.

È quindi interessante mettere a confronto approcci tradizionali basati sull’utilizzo di ambienti di programmazione statistica come R (che richiede skill tecnici di tipo specialistico) con soluzioni di più immediato utilizzo, come Knime o Azure Machine Learning (la piattaforma cloud di ML targata Microsoft), che presentano una barriera all’ingresso decisamente inferiore (non fosse altro per gli ambienti visuali con cui si opera).

R Studio

R Studio

Knime

Knime

Azure Machine Learning Studio

Azure ML Studio

Seguono risultati del confronto