Die besten Tools für maschinelles Lernen, die man kennen sollte

13/12/2023 6 min read

Jedes Jahr bringt die digitale Welt eine ganze Reihe neuer Schlagworte und Phrasen hervor. Der Zustrom neuer Begriffe bedeutet, dass alle aufstrebenden Tech-Gurus verpflichtet sind, auf dem Laufenden zu bleiben, vor allem, wenn sie ihren Ruf, aktuell und hip zu sein, behalten wollen. Eines der neuesten Schlagwörter, das immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist „Machine Learning“. Wenn Sie noch nichts von ihm gehört haben, kein Stress – dies ist Ihre Chance, sich ein Bild zu machen.

Was ist maschinelles Lernen?

Einfach ausgedrückt ist maschinelles Lernen eine Form der künstlichen Intelligenz, die die Datenanalyse automatisiert und es Computern ermöglicht, durch Erfahrung zu lernen, um Aufgaben ohne explizite Programmierung auszuführen. Es ist kein Geheimnis, dass Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens immer gefragter werden. In einem Markt, der so schnell wächst wie dieser, gibt es eine Fülle von Tools für maschinelles Lernen. Wenn Sie sich für die richtige Lösung entscheiden, kann maschinelles Lernen verschiedene Prozesse schneller und effizienter machen. Die richtige Wahl für Sie und Ihr Unternehmen zu treffen, kann schwierig sein, aber wir stellen Ihnen hier einige der beliebtesten vor, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Werfen wir einen Blick auf die besten Tools für maschinelles Lernen.

Microsoft Azure Maschinelles Lernen

Azure Machine Learning ist eine Cloud-Plattform, mit der Entwickler Modelle für künstliche Intelligenz erstellen, trainieren und bereitstellen können. Microsoft nimmt ständig Aktualisierungen und Verbesserungen an seinen Tools für maschinelles Lernen vor und hat vor kurzem Änderungen an Azure Machine Learning angekündigt und die Azure Machine Learning Workbench eingestellt.

IBM Watson

Watson Machine Learning ist ein Cloud-Service von IBM, der Daten nutzt, um Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning in die Produktion zu bringen. Mit diesem Tool für maschinelles Lernen können Benutzer Training und Scoring durchführen, zwei grundlegende Operationen für maschinelles Lernen. Beachten Sie, dass IBM Watson am besten für die Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen über API-Verbindungen geeignet ist.

Google TensorFlow

TensorFlow, das bei Google für Forschung und Produktion verwendet wird, ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für die Datenflussprogrammierung. Unterm Strich ist TensorFlow ein Framework für maschinelles Lernen. Dieses Werkzeug für maschinelles Lernen ist relativ neu auf dem Markt und entwickelt sich schnell weiter. Die einfache Visualisierung von neuronalen Netzwerken ist wahrscheinlich die attraktivste Eigenschaft von TensorFlow für Entwickler.

Amazon Maschinelles Lernen

Es sollte nicht überraschen, dass Amazon eine beeindruckende Anzahl von Tools für maschinelles Lernen anbietet. Laut der AWS-Website ist Amazon Machine Learning ein verwalteter Service zur Erstellung von Machine Learning-Modellen und zur Erstellung von Vorhersagen. Amazon Machine Learning beinhaltet ein automatisches Datenumwandlungstool, das das maschinelle Lernen für den Benutzer noch weiter vereinfacht. Darüber hinaus bietet Amazon auch andere Tools für maschinelles Lernen an, wie z. B. Amazon SageMaker, eine vollständig verwaltete Plattform, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern leicht macht, Modelle für maschinelles Lernen zu nutzen.

OpenNN

OpenNN ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für die Entwicklung neuronaler Netze. Sie bietet eine leistungsstarke Implementierung verschiedener Arten von neuronalen Netzen. Sie bietet eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche mit einer Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten, die sie für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer geeignet macht. Darüber hinaus unterstützt es mehrere Betriebssysteme und Programmiersprachen, und seine Berechnungsgeschwindigkeit ist sowohl für CPU- als auch für GPU-Architekturen optimiert. Zu seinen Funktionen gehören:

Open-Source-Softwarebibliothek für neuronale Netze.
Unterstützt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken.
Benutzerfreundliche Schnittstelle mit Anpassungsoptionen.

PyTorch

PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die häufig für Deep-Learning-Aufgaben verwendet wird. Sie wurde von der Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz von Facebook entwickelt und basiert auf der Torch-Bibliothek. PyTorchs dynamisches Berechnungsgraphen-System, seine Flexibilität und seine benutzerfreundliche Oberfläche machen es zu einer beliebten Wahl unter Forschern und Praktikern. Zu seinen Funktionen gehören:

Dynamisches Graphenberechnungssystem.
Unterstützung für Tensorberechnungen mit GPUs.
Einfach zu bedienende Benutzeroberfläche und umfangreiche Dokumentation.

Vertex AI

Vertex AI ist eine cloudbasierte Plattform für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, umfangreiche Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, einzusetzen und zu verwalten. Vertex AI unterstützt verschiedene beliebte Frameworks und Tools für maschinelles Lernen, darunter TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn. Die Funktionen und Tools wurden entwickelt, um den Workflow des maschinellen Lernens zu rationalisieren und den Benutzern zu helfen, schnellere und genauere Ergebnisse zu erzielen. Zu den Funktionen gehören:

AutoML-Tools für die automatische Modellauswahl und die Abstimmung der Hyperparameter.
Integration mit anderen Google Cloud-Diensten für nahtlose Datenverwaltung und -bereitstellung.
Tools zur Modellüberwachung und -erklärung, um die Fairness und Zuverlässigkeit der Modelle zu gewährleisten.

BigML

BigML ist eine Cloud-basierte Plattform für maschinelles Lernen, mit der Nutzer schnell und einfach Vorhersagemodelle erstellen und bereitstellen können. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Automatisierungstools ermöglicht BigML Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Daten abzuleiten und bessere Entscheidungen zu treffen. Einige der wichtigsten Funktionen sind:

Automatisiertes maschinelles Lernen: Die AutoML-Funktion von BigML wählt automatisch den besten Algorithmus und die besten Hyperparameter für eine bestimmte Aufgabe aus und reduziert so den Zeitaufwand und das erforderliche Fachwissen für die Erstellung präziser Modelle.
Erklärbarkeit der Modelle: Die Plattform von BigML macht transparent, wie die Modelle Vorhersagen treffen, so dass die Benutzer die Ergebnisse verstehen und validieren können.
Nahtlose Integration: BigML lässt sich in eine breite Palette von Datenquellen und Tools integrieren, sodass maschinelles Lernen in bestehende Arbeitsabläufe eingebunden werden kann.

Apache Mahout

Apache Mahout ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die skalierbare und effiziente Implementierungen von Algorithmen für maschinelles Lernen bietet. Sie umfasst unter anderem eine Reihe von Algorithmen für Clustering, Klassifizierung und kollaboratives Filtern. Einige der Hauptmerkmale von Apache Mahout sind:

Skalierbarkeit: Mahout kann große Datenmengen effizient verarbeiten und mit Hilfe von Apache Hadoop auf die Verarbeitung großer Datenmengen skalieren.
Flexibel: Es werden mehrere Programmiersprachen unterstützt.
Erweiterbarkeit: Mahout bietet ein Framework für die Entwicklung eigener Algorithmen und die Integration mit anderen Tools und Bibliotheken.

Weka

Weka ist ein beliebtes Open-Source-Tool für maschinelles Lernen, das eine Sammlung von Algorithmen für die Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierung, Regression, Clustering und Visualisierung bietet. Es ist in akademischen und industriellen Umgebungen weit verbreitet und unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten. Einige der Hauptmerkmale von Weka sind:

Benutzerfreundliche Schnittstelle: Weka bietet eine grafische Benutzeroberfläche, die es den Benutzern ermöglicht, Daten einfach zu erkunden und zu analysieren.
Erweiterbarkeit: Weka ermöglicht es den Benutzern, ihre eigenen Algorithmen und Erweiterungen zu entwickeln und in das Tool zu integrieren.
Umfassende Dokumentation und Unterstützung: Weka hat eine große Gemeinschaft von Benutzern und Entwicklern und bietet eine umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Foren für den Support.