De beste tools voor machinaal leren die je moet kennen

13/12/2023 6 min leestijd

Elk jaar dat voorbijgaat, brengt de digitale wereld een hele nieuwe oogst aan modewoorden en uitdrukkingen. De toevloed van nieuwe termen betekent dat alle aspirant-techgoeroes verplicht zijn om bij te blijven, vooral als ze hun reputatie van actueel en hip willen behouden. Een van de nieuwste buzz-zinnen die steeds zichtbaarder wordt, is “Machine Learning”. Als je er nog niet van gehoord hebt, geen stress – dit is je kans om in de picture te komen.

Wat is machinaal leren?

Simpel gezegd is machine learning een vorm van kunstmatige intelligentie die gegevensanalyse automatiseert, waardoor computers door ervaring kunnen leren om taken uit te voeren zonder expliciete programmering. Het is geen geheim dat er steeds meer vraag is naar vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren. In een markt die zo snel groeit als deze, is er een overvloed aan tools voor machinaal leren beschikbaar. Als je de juiste kiest, kan machine learning verschillende processen sneller en efficiënter maken. De juiste keuze maken voor jou en je organisatie kan lastig zijn, maar we nemen een paar van de populairste met je door om je op weg te helpen. Laten we eens kijken naar de beste tools voor machine learning.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning is een cloudplatform waarmee ontwikkelaars modellen voor kunstmatige intelligentie kunnen bouwen, trainen en implementeren. Microsoft werkt voortdurend aan updates en verbeteringen van zijn tools voor machinaal leren en heeft onlangs veranderingen aangekondigd voor Azure Machine Learning, waarbij de Azure Machine Learning Workbench met pensioen gaat.

IBM Watson

Watson Machine Learning is een cloudservice van IBM die gegevens gebruikt om modellen voor machine learning en deep learning in productie te nemen. Met deze tool voor machinaal leren kunnen gebruikers trainingen en scores uitvoeren, twee fundamentele bewerkingen voor machinaal leren. Houd er rekening mee dat IBM Watson het meest geschikt is voor het bouwen van machine learning-toepassingen via API-verbindingen.

Google TensorFlow

TensorFlow, dat wordt gebruikt voor onderzoek en productie bij Google, is een open-source softwarebibliotheek voor dataflow-programmering. Het komt erop neer dat TensorFlow een raamwerk voor machinaal leren is. Deze tool voor machinaal leren is relatief nieuw op de markt en evolueert snel. TensorFlow’s eenvoudige visualisatie van neurale netwerken is waarschijnlijk de meest aantrekkelijke eigenschap voor ontwikkelaars.

Amazon machinaal leren

Het zal geen verrassing zijn dat Amazon een indrukwekkend aantal tools voor machinaal leren aanbiedt. Volgens de AWS website is Amazon Machine Learning een beheerde service voor het bouwen van Machine Learning modellen en het genereren van voorspellingen. Amazon Machine Learning bevat een tool voor automatische gegevenstransformatie, waardoor de tool voor machinaal leren nog eenvoudiger wordt voor de gebruiker. Daarnaast biedt Amazon ook andere tools voor machine learning, zoals Amazon SageMaker, een volledig beheerd platform waarmee ontwikkelaars en datawetenschappers eenvoudig modellen voor machine learning kunnen gebruiken.

OpenNN

OpenNN is een open-source softwarebibliotheek voor de ontwikkeling van neurale netwerken. Het biedt een krachtige implementatie van verschillende soorten neurale netwerken. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface met een groot aantal aanpassingsmogelijkheden, waardoor het geschikt is voor beginners en gevorderde gebruikers. Bovendien ondersteunt het meerdere besturingssystemen en programmeertalen en is de berekeningssnelheid geoptimaliseerd voor zowel CPU- als GPU-architecturen. De functies omvatten:

Open-source neurale netwerk software bibliotheek.
Ondersteunt verschillende soorten neurale netwerken.
Gebruiksvriendelijke interface met aanpassingsmogelijkheden.

PyTorch

PyTorch is een open-source machine learning bibliotheek die veel gebruikt wordt voor deep learning taken. Het is ontwikkeld door de onderzoeksgroep voor kunstmatige intelligentie van Facebook en is gebaseerd op de Torch-bibliotheek. PyTorch’s dynamische computationele grafieksysteem, flexibiliteit en gebruiksvriendelijke interface maken het een populaire keuze onder onderzoekers en praktijkmensen. De functies omvatten:

Dynamisch computationeel grafieksysteem.
Ondersteuning voor tensorberekeningen met GPU’s.
Gebruiksvriendelijke interface en uitgebreide documentatie.

Vertex AI

Vertex AI is een cloudgebaseerd platform voor machinaal leren, ontwikkeld door Google. Hiermee kunnen ontwikkelaars en datawetenschappers grootschalige modellen voor machinaal leren bouwen, implementeren en beheren. Vertex AI ondersteunt verschillende populaire raamwerken en tools voor machinaal leren, waaronder TensorFlow, PyTorch en scikit-learn. De functies en tools zijn ontworpen om de workflow van machinaal leren te stroomlijnen en gebruikers te helpen snellere en nauwkeurigere resultaten te behalen. De functies omvatten:

AutoML tools voor geautomatiseerde modelselectie en hyperparameter tuning.
Integratie met andere Google cloudservices voor naadloos gegevensbeheer en implementatie.
Tools voor modelmonitoring en uitlegbaarheid om de eerlijkheid en betrouwbaarheid van modellen te helpen garanderen.

BigML

BigML is een cloudgebaseerd machine learning-platform waarmee gebruikers snel en eenvoudig voorspellende modellen kunnen bouwen en implementeren. Met een gebruiksvriendelijke interface en krachtige automatiseringstools stelt BigML organisaties in staat om inzichten uit hun gegevens te halen en betere beslissingen te nemen. Enkele van de belangrijkste functies zijn

Geautomatiseerd machinaal leren: De AutoML-functie van BigML selecteert automatisch het beste algoritme en hyperparameters voor een bepaalde taak, waardoor er minder tijd en expertise nodig is om nauwkeurige modellen te bouwen.
Uitlegbaarheid van modellen: BigML’s platform biedt transparantie in hoe modellen voorspellingen doen, zodat gebruikers de resultaten kunnen begrijpen en valideren.
Naadloze integratie: BigML integreert met een breed scala aan gegevensbronnen en tools, waardoor machine learning in bestaande workflows kan worden geïntegreerd.

Apache Mahout

Apache Mahout is een open-source machine learning-bibliotheek die is ontworpen om schaalbare en efficiënte implementaties van machine learning-algoritmen te bieden. Het bevat een reeks algoritmen voor onder andere clustering, classificatie en collaboratief filteren. Enkele van de belangrijkste eigenschappen van Apache Mahout zijn:

Schaalbaarheid: Mahout kan efficiënt omgaan met grote datasets en kan opschalen om big data te verwerken met behulp van Apache Hadoop.
Flexibiliteit: Het ondersteunt meerdere programmeertalen.
Uitbreidbaarheid: Mahout biedt een raamwerk voor het bouwen van aangepaste algoritmen en integratie met andere tools en bibliotheken.

Weka

Weka is een populair open-source hulpmiddel voor machinaal leren dat een verzameling algoritmen biedt voor gegevensvoorbewerking, classificatie, regressie, clustering en visualisatie. Het wordt veel gebruikt in academische en industriële omgevingen en ondersteunt verschillende bestandsformaten. Enkele van de belangrijkste kenmerken van Weka zijn:

Gebruiksvriendelijke interface: Weka biedt een grafische gebruikersinterface waarmee gebruikers gemakkelijk gegevens kunnen verkennen en analyseren.
Uitbreidbaarheid: Met Weka kunnen gebruikers hun eigen algoritmen en uitbreidingen ontwikkelen en integreren in de tool.
Uitgebreide documentatie en ondersteuning: Weka heeft een grote gemeenschap van gebruikers en ontwikkelaars en biedt uitgebreide documentatie, tutorials en forums voor ondersteuning.