对待任何云平台都应该认真起来,以满足不断上升的功能需求。当几个主要的云服务商都采用机器学习这项功能时，机器学习的发展刚刚提上日程。
但是，他们是怎样做的就是另外一回事。除了“精心设计的应用程序交互界面对比开放式算法市场”模式以外，还有“多多益善对比刚刚足够”的变体模式。下面是四大云服务商——IBM、微软、谷歌和亚马逊，他们依次开始在云平台采用机器学习技术。
IBM：Watson ，云计算平台机器学习的掌舵人
当IBM首次宣布，将Watson人工智能系统向消费型服务转移，该系统的问题就越积越多。这将会是什么样子？会是怎样的消费型服务呢？但是，最重要的是有多少支持促使IBM努力重塑为一个巨大的云平台。
经过两年的变化，IBM已经在Bluemix 的PaaS平台上推出了以机器学习为动力的服务列阵：天气预报，实例，语言分析系统，图像识别，语言翻译，人类语调情绪分析，等等。
所有的公司都能在某种程度上提供一些基于云的机器智能，而IBM的计划列表背后是更大的计划和雄心。更重要的是，IBM一直以来努力用更实际的软件产品弥补那些不切实际的软件产品，主要涉及分析和报告。（成长中的Watson似乎是IBM的许多跨领域战略并购的动力所在例如：气候，健康医疗等等。）
问题不在于Waston服务是否能及时地发现其实际应用，更可能的是IBM能否找到愿意为此孤注一掷的范围和速度。这些产品都需要时间去发现用例，鉴于IBM的行之有效的Spark服务，（或者新的AWS Lambda-like服务, OpenWhisk）都更容易直接货币化。
一些组织，已经开始运用Watson分析服务进行创造性工作。尽管，IBM表示这将会成长为每年100亿的营业额的业务，但到目前为止，对Watson的投入远远大于现在IBM能从中获得的持续下滑的收入。
微软：机器学习，由你而建，为你服务
在机器学习方面，IBM有Watson,而微软有Project Oxford，一款设计的高水平的应用程序软件，包括机器的视觉效应，语音识别，和语言分析等功能。其API列表并不像Watson一样广泛（事实上，How-old.net 并不像Watson玩“Jeopardy”游戏一样有趣），但是，微软的意图是大致相同的：一套充分利用机器学习的专门设计的应用程序交互软件。
在机器学习上，微软有这么大野心的另外一个重要原因是Azure Machine Learning Studio。你可以载入自己的数据和机器学习模型，然后作为API通过REST服务交互重新共享结果模型。IBM在Bluemix上有类似的预测分析服务，但是微软的Studio使用的时间更长，并且感觉更具有一般通用性。
IBM和微软都正试图创建两种不同的机器学习风格。一种是像过去一样，运用设计数据和调整的行为方式闭门造车比如（Watson API，以及Project Oxford）。另外一种就是新的机器学习服务是可建，共享，甚至货币化的平台，比如（微软的Azure Machine Learning Studio, 以及IBM的Predictive Analytics）。
但是，微软和IBM最大的不同不是在服务上而是在动机上。微软在面向未来发展上，在其他成功行业的协助下——例如游戏行业，正试图将重点转移到云计算领域。因此，微软并没有与IBM同等程度的生存压力。但是，这不代表微软就没有感觉到事情发展的方向。
亚马逊和谷歌，极简主义者
如果谷歌，尤其是亚马逊，对于他们的云计算发展之路有一个指导原则，即是“少即是多”的原则。也许比“足够就好”的原则要好，因为还包括两家公司提供基于云计算机器学习服务的方式。
以谷歌为例，谷歌云平台目前提供两种服务，与其他人描述的类似：谷歌翻译（一个支持现有谷歌现有的机器翻译引擎的API）和谷歌Prediction API。前者是由谷歌持有的私有API。后者，尽管名字很低调，却是一种广泛包容性的服务，它允许用户以微软Azure Machine Learning Studio的方式，上传数据和测试模型。（数据可以以谷歌BigQuery的方式从谷歌服务中导出。）
亚马逊机器学习和在模型上与谷歌的Prediction API类似，都可以针对数据进行测试并作出预测。无论是想吸引只想解决一个具体、狭窄问题的开发商，还是亚马逊单纯的对市场进行的首次试水，这都是一项刻意简化了的服务。
就亚马逊和谷歌来说，他们的目标都是那些有狭窄的既定需求的并且数据已经转移到云端的开发商们——“刚刚好”模式。而IBM和微软则瞄准了更为广阔的领域，IBM是投入最大的，同样也可能是损失最大的。
原文作者：Serdar Yegulalp（Kelly译）
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