Die 12 besten Tools für maschinelles Lernen im Jahr 2022 zum Anfassen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind heute die heißesten Trends in der Technologiewelt. Da KI- und ML-Anwendungen fast jeden Aspekt der modernen Welt dominieren – von etwas so Einfachem wie einer Empfehlungsmaschine bis hin zum selbstfahrenden Auto, sind KI und ML allgegenwärtig.

Da immer mehr Unternehmen enthusiastisch die Grenzen dieser neuen Technologien ausloten, schaffen sie beträchtliche Beschäftigungsmöglichkeiten für Aspiranten. Weltweit machen sich sowohl riesige Unternehmen als auch kleine Start-ups die Vorteile dieser disruptiven Technologien zunutze und eröffnen dadurch neue und aufregende Perspektiven für die Beschäftigung.

Um einen Job im Bereich KI oder ML an Land zu ziehen, müssen Sie sich jedoch zunächst mit Machine-Learning-Tools auskennen. Tools für maschinelles Lernen und Software für maschinelles Lernen ermöglichen es Entwicklern von Web-/mobilen Apps, effiziente und funktionale ML-Algorithmen zu erstellen. Diese Algorithmen können wiederum für verschiedene Zwecke verwendet werden – Empfehlungsmaschinen erstellen, Suchmuster genau vorhersagen, Spam-Filterung, Betrugserkennung und vieles mehr.

Wir haben eine Liste der zwölf besten Tools für maschinelles Lernen zusammengestellt, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Profis hervorragend geeignet sind!

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Die besten Tools für maschinelles Lernen im Jahr 2019

1. TensorFlow

TensorFlow wurde ursprünglich von Google entwickelt und ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen für numerische Berechnungen unter Verwendung von Datenflussdiagrammen. Es verfügt über eine umfassende und flexible Suite von Tools, Bibliotheken und Ressourcen, mit denen Sie ML-Anwendungen problemlos erstellen, trainieren und bereitstellen können.

TensorFlow ist ein hervorragendes Machine-Learning-Tool für Deep-Learning-Systeme und neuronale Netze. Ein weiteres großartiges Merkmal von TensorFlow ist, dass es auf GPUs und CPUs sowie auf mobilen Computerplattformen ausgeführt werden kann.

2. Amazon Machine Learning (AML)

Das Amazon Machine Learning-Tool ist eine Cloud-basierte Softwareanwendung für maschinelles Lernen. Es wird hauptsächlich von Entwicklern auf der ganzen Welt verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und Vorhersagen zu generieren. Das Beste daran ist, dass es von Web-/Mobile-App-Entwicklern aller Erfahrungsstufen verwendet werden kann.

AML unterstützt drei Arten von ML-Modellen, darunter Regression, Mehrklassenklassifizierung und Binärklassifizierung. Es kann Daten aus mehreren Quellen wie Redshift, Amazon S3 und RDS integrieren. Außerdem können Sie damit Datenquellenobjekte aus der MySQL-Datenbank erstellen.

3. Auto-WEKA

Auto-WEKA ist ein Data-Mining-Tool, das entwickelt wurde, um eine kombinierte Algorithmusauswahl und Hyperparameteroptimierung über die von WEKA implementierten Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen durchzuführen.

Wenn also ein Datensatz in WEKA eingespeist wird, untersucht es die Hyperparameter-Einstellungen für mehrere Algorithmen und empfiehlt dem Benutzer den am meisten bevorzugten – denjenigen, der eine zuverlässige Generalisierungsleistung bietet. Das Tool verwendet einen vollständig automatisierten Ansatz und nutzt die jüngsten Innovationen in der Bayes'schen Optimierung.

4. BigML

Wenn wir über Tools für maschinelles Lernen sprechen, können wir es uns nicht leisten, auf BigML zu verzichten. Es ist eine umfassende ML-Plattform, die eine Vielzahl von ML-Algorithmen bietet, um komplexe, reale Probleme über ein einheitliches und integriertes Framework zu lösen. BigML wurde explizit für maschinelles Lernen entwickelt und verfügt über eine umfangreiche Palette von Funktionen, die gut in eine praktische Web-Benutzeroberfläche integriert sind. Es ermöglicht Ihnen, Ihren Datensatz zu laden, Ihre ML-Modelle zu erstellen und zu teilen, Ihre Modelle zu trainieren und zu bewerten und neue Vorhersagen zu generieren, entweder einzeln oder im Stapel.

BigML umfasst verschiedene nützliche ML-Aspekte, darunter Klassifizierung, Regression, Zeitreihenprognose, Clusteranalyse, Anomalieerkennung, Themenmodellierung usw., die alle für eine Vielzahl von Vorhersageanwendungen gelten.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML ist eine Sammlung von ML-Produkten, die es Entwicklern mit begrenztem ML-Know-how ermöglicht, hochwertige Modelle gemäß den einzigartigen Geschäftsanforderungen zu trainieren. Es basiert auf der hochmodernen Transfer Learning- und neuronalen Architektur-Suchtechnologie von Google.

Das Tool bietet eine übersichtliche und einfache GUI zum Trainieren, Evaluieren, Verbessern und Bereitstellen von Modellen basierend auf einem bestimmten Datensatz. Sie können eine Vorhersage für Ihr trainiertes Modell über die vorhandene Vision-API generieren, indem Sie ein benutzerdefiniertes Modell hinzufügen. Sie können die Daten sicher im Cloud-Speicher speichern.

6. MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus (einschließlich Experimentieren, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung von ML-Modellen). Es besteht aus drei Kernkomponenten – Tracking, Projekte und Modelle, die jeweils einzigartige Funktionen ausführen.

MLflow verfügt über zahlreiche integrierte Integrationen wie TensorFlow, PyTorch Keras, Spark, H20.ai, Python, Java, R, Kubernetes, Docker, Azure ML und Google Cloud. Diese können sehr praktisch sein, um ML-Modelle zu erstellen, die bestimmten Anforderungen entsprechen.

7. Scikit-Lernen

Scikit-Learn ist eine der nützlichsten Bibliotheken für ML in Python. Diese Python-basierte Bibliothek basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und enthält eine Reihe effizienter Tools für maschinelles Lernen und statistische Modellierung. Dazu gehören Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion, Modellauswahl und Vorverarbeitung.

Da es sich um eine Open-Source-Bibliothek mit einer aktiven Community handelt, wird sie ständig verbessert. Und seien Sie versichert, wenn Sie jemals in einer Sackgasse stecken bleiben, können Sie sich jederzeit an die Scikit-Learn-Community wenden, um Hilfe zu erhalten.

8. Apache Mahout

Apache Mahout ist ein verteiltes Open-Source-Framework für lineare Algebra und eine mathematisch ausdrucksstarke Scala-DSL, die für die Entwicklung skalierbarer ML-Anwendungen entwickelt wurde. Es wird hauptsächlich von Datenwissenschaftlern, Mathematikern und Statistikern für die schnelle Implementierung von ML-Algorithmen verwendet.

Apache Mahout bietet nicht nur eine erweiterbare Plattform zum Erstellen skalierbarer Algorithmen, sondern enthält auch Matrix- und Vektorbibliotheken. Es kann unter Verwendung des MapReduce-Paradigmas auf Apache Hadoop ausgeführt werden.

9. IBM Watson-Studio

IBM Watson Studio ist eine Plattform, mit der Sie skalierbare ML-Modelle mit schnellerer Optimierung erstellen und trainieren können. Es bietet Ihnen alle Tools, die zur Lösung von Geschäftsproblemen durch eine kollaborative Datenerfahrung erforderlich sind. Es gibt Tools zur Datenanalyse und -visualisierung, zur Bereinigung und Formung der Daten, zur Datenaufnahme und natürlich zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen.

IBM Watson Studio beschleunigt die Machine Learning- und Deep Learning-Workflows, die für die Integration von KI in Ihre Geschäftsinfrastruktur unerlässlich sind, und fördert so Innovationen.

10. Microsoft Azure ML-Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio ist ein vollständig verwalteter Clouddienst, mit dem Sie Lösungen für die Vorhersageanalyse problemlos erstellen, bereitstellen und freigeben können. Es ist ein kollaboratives Drag-and-Drop-Tool, mit dem Sie Predictive Analytics-Lösungen für Ihre Daten erstellen, testen und bereitstellen können.

Azure ML Studio veröffentlicht Modelle als Webdienste, um die Nutzung durch benutzerdefinierte Apps oder BI-Tools zu erleichtern. Es bietet einen interaktiven, visuellen Arbeitsbereich zum Entwickeln, Testen und Iterieren eines Vorhersageanalysemodells. Das Tool erfordert keine Programmierung – es verbindet die Datensätze und Module visuell, um Ihr prädiktives Analysemodell zu erstellen.

11. Apache Spark MLib

Apache Spark MLib ist eine skalierbare ML-Bibliothek, die auf Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes läuft, entweder eigenständig oder in der Cloud. Es besteht aus allen standardmäßigen ML-Algorithmen und Dienstprogrammen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaboratives Filtern und Dimensionsreduktion. Das Hauptziel dieses Tools ist es, praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach zu machen.

Spark MLlib bietet verschiedene Tools wie ML-Algorithmen, Featurisierung (für Merkmalsextraktion, Transformation, Dimensionsreduktion und Auswahl), Pipelines (zum Erstellen, Bewerten und Optimieren von ML-Pipelines), Persistenz (zum Speichern und Laden von Algorithmen, Modellen und Pipelines) , und Dienstprogramme (für lineare Algebra, Statistik, Datenverarbeitung).

12. Accord.NET

Accord.NET ist ein ML-Framework für wissenschaftliches Rechnen in .NET. Es umfasst mehrere Bild- und Audioverarbeitungsbibliotheken, die in der Programmiersprache C# geschrieben sind. Die Bibliotheken sind sowohl im Quellcode als auch über ausführbare Installationsprogramme und NuGet-Pakete verfügbar. Die Kernbereiche sind Statistik, maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze, numerische lineare Algebra, numerische Optimierung, Signal- und Bildverarbeitung und unterstützende Bibliotheken (z. B. Diagrammdarstellung und Visualisierung).

Das Accord.NET-Framework umfasst Accord.Statistics, Accord.Math und Accord.MachineLearning. Sie können neue ML-Algorithmen erstellen und testen, ohne zu tief in den Code einzutauchen. Außerdem enthält es eine Reihe von Beispielanwendungen, mit denen Sie Ihre Anwendungen schnell schreiben können.

Wenn es um Data Science (KI, ML, Deep Learning) geht, ermöglichen Ihnen Tools, die Tiefen der Data Science-Domänen zu erkunden, mit ihnen zu experimentieren und voll funktionsfähige KI/ML-Lösungen zu entwickeln. Verschiedene Tools sind für unterschiedliche Anforderungen ausgelegt. Die Wahl der Tools für maschinelles Lernen hängt also weitgehend vom jeweiligen Projekt, dem erwarteten Ergebnis und manchmal von Ihrem Fachwissen ab.

Das Ziel ist jedoch, weiter zu lernen und neue Fähigkeiten zu erwerben. Scheuen Sie sich also nicht, mit neuen ML-Tools und -Software zu spielen – wer weiß, dass Sie vielleicht eines Tages in der Lage sein werden, etwas Fantastisches zu erschaffen!

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