Die 10 besten Machine-Learning-Softwares (September 2025)

1. Azure Machine Learning 

Microsoft Azure bietet eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen namens Azure Machine Learning. Sie bietet eine End-to-End-Lösung für den Lebenszyklus des maschinellen Lernens und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Entwicklern, Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Azure Machine Learning lässt sich in andere Azure-Dienste integrieren und unterstützt beliebte Open-Source-Frameworks, was es zu einem vielseitigen und leistungsstarken Tool für ML-Projekte macht.

Mit Azure Machine Learning können Benutzer auf eine Reihe von Funktionen und Features zugreifen, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren. Es bietet eine kollaborative Umgebung für Teams, um gemeinsam an ML-Projekten zu arbeiten, mit Tools wie gemeinsam genutzten Notizbüchern und Experimentverfolgung. Die Plattform bietet außerdem automatisierte Machine-Learning-Funktionen zum schnellen Erstellen genauer Modelle, MLOps-Funktionen für Modellverwaltung und -bereitstellung sowie verantwortungsvolle KI-Funktionen, um sicherzustellen, dass die Modelle fair und transparent sind.

Zu den Hauptfunktionen von Azure Machine Learning gehören:

• Umfassende Unterstützung für Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn
• Automatisiertes maschinelles Lernen zum schnellen Erstellen hochwertiger Modelle ohne umfassende Data-Science-Kenntnisse
• MLOps-Tools für Zusammenarbeit, Reproduzierbarkeit sowie effiziente Modellbereitstellung und -überwachung
• Integration mit Azure-Sicherheitsfunktionen wie virtuellen Netzwerken, Azure Key Vault und Container-Registrierungen für Sicherheit auf Unternehmensniveau
• Flexible Rechenoptionen, einschließlich CPU- und GPU-Clustern, für Trainings- und Inferenz-Workloads

Besuchen Sie Microsoft Azure →

2. Google Cloud Vertex-KI

Google Cloud Vertex AI ist eine umfassende Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Sie vereint die KI-Angebote von Google in einer optimierten End-to-End-Umgebung, die den Machine-Learning-Workflow vereinfacht. Vertex AI nutzt Googles Spitzentechnologien wie TPUs und die Transformer-Architektur, die für die Entwicklung großer Sprachmodelle wie Gemini von entscheidender Bedeutung waren.

Eine der wichtigsten Stärken von Vertex AI sind seine nativen multimodalen Fähigkeiten, wie sie das Gemini-Modell veranschaulicht. Gemini kann Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig verarbeiten und analysieren. Dies ermöglicht erweiterte Funktionen wie die Identifizierung bestimmter Momente in einem Video anhand einer Textaufforderung oder das Verstehen komplexer multimodaler Aufforderungen, die Text und Bilder kombinieren. Dieser multimodale Ansatz eröffnet ein breites Spektrum praktischer Anwendungen, von Chatbots für den Kundenservice über die Identifizierung von Sporthighlights bis hin zu komplexen Aufgaben wie Codetransformation und Finanzdokumentenanalyse.

Zu den Hauptfunktionen von Google Cloud Vertex AI gehören:

• Gemini, ein hochmodernes multimodales Modell, das Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten kann
• AutoML für Anfänger, mit dem Benutzer qualitativ hochwertige Modelle mit minimaler Programmiererfahrung erstellen können
• Individuelles Modelltraining für Experten, unterstützt gängige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und XGBoost
• Nahtlose Bereitstellung trainierter Modelle als Echtzeit-APIs oder für Batch-Vorhersagen
• Integration mit Google Cloud-Diensten wie Cloud Storage für das Datenmanagement und Compute Engine für ressourcenintensives Training

Besuchen Sie Cloud Vertex →

3. Amazon Sage Maker

Amazon SageMaker ist eine vollständig verwaltete Machine-Learning-Plattform, mit der Datenwissenschaftler und Entwickler schnell und einfach Machine-Learning-Modelle in jedem Maßstab erstellen, trainieren und bereitstellen können. Sie bietet eine integrierte Jupyter-Authoring-Notebook-Instanz für den einfachen Zugriff auf Ihre Datenquellen zur Erkundung und Analyse, sodass Sie Machine-Learning-Modelle mit gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn erstellen können.

Eine der wichtigsten Stärken von SageMaker ist die Unterstützung des gesamten Machine-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung über Modellerstellung, Training, Optimierung und Bereitstellung. Es bietet für jeden Schritt spezielle Tools, wie SageMaker Data Wrangler für die Datenaufbereitung, SageMaker Experiments zur Verfolgung von Modelliterationen, SageMaker Debugger zur Identifizierung von Trainingsproblemen und SageMaker Model Monitor zur Erkennung von Konzeptdrift. SageMaker bietet außerdem erweiterte Funktionen wie Autopilot für die automatisierte Modellerstellung und SageMaker Clarify für die Modellerklärbarkeit und Bias-Erkennung.

Zu den Hauptfunktionen von Amazon SageMaker gehören:

• Umfangreiches Set an ML-Tools, die den gesamten ML-Workflow abdecken, von der Datenbeschriftung und -aufbereitung bis hin zu Modellerstellung, Training, Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung.
• Vollständig verwaltete Infrastruktur, die nahtlos skalierbar ist, um Trainings- und Inferenz-Workloads jeder Größe zu bewältigen
• Unterstützung für beliebte Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und andere
• Automatisiertes maschinelles Lernen mit SageMaker Autopilot zum schnellen Erstellen hochwertiger Modelle ohne umfassende Datenwissenschaftskenntnisse
• Integration mit Amazon DataZone zur Optimierung der ML-Governance über Infrastruktur, Datenbestände und ML-Projekte hinweg

Besuchen Sie SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das vom KI-Forschungslabor von Facebook (jetzt Meta) entwickelt wurde. Es ist bekannt für seinen dynamischen Berechnungsgraphen, der die flexible und effiziente Entwicklung neuronaler Netzwerke und anderer Modelle für maschinelles Lernen ermöglicht. PyTorch bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen und Trainieren von Modellen mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit.

Eine der Hauptstärken von PyTorch ist der imperative Programmierstil, der Entwicklern ein natürlicheres und intuitiveres Programmieren ermöglicht. Dies erleichtert das Debuggen, Ändern und Experimentieren mit Modellen im Vergleich zu Frameworks, die einen statischen Berechnungsgraphen verwenden. PyTorch bietet außerdem umfassende Unterstützung für GPU-Beschleunigung, verteiltes Training und mobile Bereitstellung.

Zu den Hauptfunktionen von PyTorch gehören:

• Dynamischer Berechnungsgraph für flexible und effiziente Modellentwicklung
• Imperativer Programmierstil, der einfaches Debuggen und Experimentieren ermöglicht
• Umfangreiche Bibliothek vorgefertigter Module und Funktionen für gängige neuronale Netzwerkschichten und -operationen
• Automatische Differenzierung zur Gradientenberechnung bei Backpropagation
• Unterstützung für verteiltes Training über mehrere GPUs und Maschinen hinweg mithilfe des Moduls torch.distributed

Besuchen Sie PyTorch →

5. Dataiku

Dataiku ist eine führende KI- und Machine-Learning-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Data Science- und KI-Projekte in großem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen. Sie bietet Datenexperten eine kollaborative End-to-End-Umgebung zum Entwerfen, Bereitstellen, Steuern und Verwalten von KI- und Analyseanwendungen.

Eine der wichtigsten Stärken von Dataiku ist die Fähigkeit, KI unternehmensweit zu demokratisieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Menschen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen, an Datenprojekten teilzunehmen. Business-Analysten können visuelle Tools und vorgefertigte Komponenten nutzen, um Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen. Fortgeschrittene Datenwissenschaftler können Code verwenden und ihre bevorzugten Bibliotheken und Frameworks integrieren.

Zu den Hauptfunktionen von Dataiku gehören:

• Kollaborative, zentralisierte Plattform für die gesamte Datenpipeline von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung
• Visuelle Schnittstelle für Datenaufbereitung, Modellerstellung und Analyse mit Drag-and-Drop-Komponenten und vorgefertigten Rezepten
• Unterstützung für die Codierung in SQL, Python, R und Scala für fortgeschrittene Benutzer und komplexe Anwendungsfälle
• AutoML-Funktionen zur Beschleunigung der Modellerstellung und -optimierung
• MLOps-Funktionen für optimierte Modellbereitstellung, -überwachung und -verwaltung in Produktionsumgebungen

Besuchen Sie Dataiku →

6. Neuronale Designer

Neural Designer ist ein umfassendes Softwaretool für maschinelles Lernen, das die Leistungsfähigkeit neuronaler Netzwerke nutzt, um erweiterte Datenanalyseaufgaben auszuführen. Neural Designer wurde von Artelnics entwickelt und bietet eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche, die die Dateneingabe, Modellerstellung und Ergebnisinterpretation vereinfacht. Es ist für eine breite Palette von Anwendungen konzipiert, darunter Funktionsregression, Mustererkennung, Zeitreihenprognose und Autokodierung.

Eine der wichtigsten Stärken von Neural Designer ist die Fähigkeit, tiefe Architekturen mit mehreren nichtlinearen Schichten zu implementieren, wodurch komplexe Muster und Beziehungen innerhalb von Daten erkannt werden können. Die Software verwendet einen Datensatz als Eingabe und generiert als Ausgabe ein Vorhersagemodell, das als expliziter mathematischer Ausdruck ausgedrückt werden kann. Dieses Modell kann dann problemlos in verschiedene Computersprachen oder -systeme exportiert und in andere Anwendungen integriert werden.

Zu den Hauptfunktionen von Neural Designer gehören:

• Intuitive grafische Benutzeroberfläche für optimierte Dateneingabe und Ergebnisinterpretation
• Unterstützung für tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen mit unbegrenzten Schichten und verschiedenen Aktivierungsfunktionen
• Große Auswahl an Optimierungsalgorithmen zum Trainieren von Modellen auf Datensätzen unterschiedlicher Größe
• Automatisierte Modellauswahltools, wie z. B. inkrementelle Reihenfolge zum Finden der optimalen Netzwerkarchitektur und Eingabeauswahlalgorithmen für die Merkmalswichtigkeit
• Umfassende Test- und Analysefunktionen, einschließlich Konfusionsmatrix, ROC-Kurve, Diagrammen für kumulativen Gewinn und Anstieg und mehr

Besuchen Sie Neural Designer →

7. Anaconda

Anaconda ist eine beliebte Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R für Data Science, maschinelles Lernen und die Verarbeitung großer Datenmengen. Ziel ist es, die Paketverwaltung und -bereitstellung zu vereinfachen, indem es eine umfassende Sammlung von über 7,500 Paketen bereitstellt, darunter beliebte Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-Learn und TensorFlow.

Eine der wichtigsten Stärken von Anaconda ist die Möglichkeit, isolierte Umgebungen für verschiedene Projekte zu erstellen. So wird sichergestellt, dass jedes Projekt über eigene Abhängigkeiten und Pakete verfügt. Diese Funktion vermeidet Konflikte zwischen verschiedenen Bibliotheksversionen und erleichtert die Reproduzierbarkeit. Anaconda verfügt außerdem über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche namens Anaconda Navigator, mit der Benutzer Anwendungen starten und Pakete und Umgebungen verwalten können, ohne Kommandozeilenbefehle verwenden zu müssen.

Zu den Hauptfunktionen von Anaconda gehören:

• Umfassende Sammlung von über 7,500 Open-Source-Paketen für Data Science, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung
• Conda-Paket- und Umgebungsmanager für die einfache Installation, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Abhängigkeiten
• Möglichkeit, isolierte Umgebungen für verschiedene Projekte zu erstellen, um Paketkonflikte zu vermeiden und Reproduzierbarkeit sicherzustellen
• Grafische Benutzeroberfläche Anaconda Navigator zur Verwaltung von Paketen und Umgebungen ohne Befehlszeileninteraktion
• Unterstützung für mehrere Plattformen, darunter Windows, macOS und Linux

Besuchen Sie Anaconda →

8. H2O

H2O.ai bietet eine umfassende Plattform zur Automatisierung wichtiger Workflows für maschinelles Lernen und ermöglicht es Benutzern, schnell erstklassige KI-Modelle und -Anwendungen zu erstellen, ohne über umfassende Kenntnisse im Bereich Datenwissenschaft verfügen zu müssen.

Die H2O AI Cloud vereint die Data-Science- und KI-Angebote des Unternehmens auf einer einzigen, zusammenhängenden Plattform. Sie umfasst H2O-3 für verteiltes maschinelles Lernen, H2O Driverless AI für automatisiertes maschinelles Lernen, H2O Hydrogen Torch für Deep Learning ohne Code, H2O Document AI für intelligente Dokumentenverarbeitung, H2O Wave für die Low-Code-Entwicklung von KI-Apps sowie zusätzliche Funktionen für Feature Stores und MLOps.

Zu den Hauptfunktionen von H2O.ai gehören:

• H2O-3: Eine Open-Source-Plattform für verteiltes maschinelles Lernen, die eine breite Palette von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und mehr bietet
• H2O Fahrerlose KI: Eine preisgekrönte AutoML-Plattform, die wichtige Aufgaben des maschinellen Lernens wie Feature-Engineering, Modelloptimierung und Modellauswahl automatisiert, um schnell hochpräzise Modelle zu erstellen.
• H2O-Welle: Ein Low-Code-Framework für die schnelle Entwicklung umfangreicher KI-Anwendungen und interaktiver Dashboards
• Integration mit Snowflake für vereinfachten Datenzugriff und -verwaltung unter Nutzung von Snowflake Native Apps und Snowpark Container Services
• Flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich vollständig verwalteter Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen

Besuchen Sie H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Softwarebibliothek für Datenfluss und differenzierbare Programmierung für eine Reihe von Aufgaben. Es handelt sich um eine symbolische Mathematikbibliothek, die häufig für maschinelle Lernanwendungen wie neuronale Netzwerke verwendet wird. TensorFlow bietet ein flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit dem Forscher den neuesten Stand der Technik im Bereich ML vorantreiben und Entwickler ML-gestützte Anwendungen erstellen und bereitstellen können.

Eine der Hauptstärken von TensorFlow ist die Fähigkeit, verteiltes Training über mehrere CPUs, GPUs oder TPUs hinweg durchzuführen, was die Entwicklung groß angelegter Machine-Learning-Modelle ermöglicht. Es bietet außerdem umfangreiche Tools zur Modellvisualisierung, zum Debuggen und zur Optimierung. TensorFlow 2.0, veröffentlicht 2019, führte standardmäßig Eager Execution ein, was den Modellentwicklungsprozess vereinfacht und intuitiver macht, insbesondere für Anfänger.

Zu den Hauptfunktionen von TensorFlow gehören:

• Keras-Integration für hochrangige API für neuronale Netzwerke, die schnelles Prototyping und einfachen Modellaufbau ermöglicht
• Schnelle Ausführung für sofortige Iteration und intuitives Debugging
• Verteilte Trainingsunterstützung über mehrere CPUs, GPUs oder TPUs
• TensorBoard zur visuellen Modellprüfung und zum Verständnis durch interaktive Visualisierungen
• TensorFlow Lite zum Bereitstellen von Modellen auf mobilen und eingebetteten Geräten

Besuchen Sie TensorFlow →

10 Apache Mahout

Apache Mahout ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, die skalierbar sind und mithilfe verteilter Computerframeworks wie Apache Hadoop und Apache Spark auf großen Datensätzen ausgeführt werden können.

Mahout begann als Unterprojekt von Apache Lucene und konzentrierte sich auf Aufgaben des maschinellen Lernens wie Clustering, Klassifizierung und kollaboratives Filtern. Im Laufe der Zeit wurde es weiterentwickelt und unterstützt nun eine breitere Palette von Algorithmen. Der Schwerpunkt wurde von Hadoop MapReduce auf effizientere verteilte Rechenmaschinen wie Spark verlagert.

Zu den Hauptfunktionen von Apache Mahout gehören:

• Verteiltes lineares Algebra-Framework und mathematisch ausdrucksstarke Scala DSL zum Schreiben effizienter und skalierbarer Algorithmen für maschinelles Lernen
• Integrationen mit Apache Spark, Apache Flink und H2O für die verteilte Verarbeitung großer Datensätze
• Kollaborative Filteralgorithmen zum Erstellen von Empfehlungssystemen, einschließlich benutzerbasierter und itembasierter Ansätze, Matrixfaktorisierung und mehr
• Clustering-Algorithmen wie k-Means, Fuzzy k-Means, Streaming k-Means und Spectral Clustering
• Klassifizierungsalgorithmen wie logistische Regression, Naive Bayes, Random Forests und Hidden-Markov-Modelle

Besuchen Sie Apache Mahout →

Warum Sie eine ML-Software in Betracht ziehen sollten

Die Evolution Maschinelles Lernen Software hat die Art und Weise revolutioniert, wie Organisationen nahezu alle Aspekte ihres Geschäfts angehen. Diese Tools ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Entwicklern, anspruchsvolle Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, mit denen komplexe Probleme in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Computervision und zahlreichen anderen Bereichen gelöst werden können. Von überwachtem Lernen bis hin zu unüberwachtem maschinellem Lernen ist die Palette der über diese Plattformen verfügbaren Algorithmen und Techniken riesig und wächst ständig.

Tools für maschinelles Lernen haben den Zugang zu fortschrittlichen Technologien wie neuronalen Netzwerken und Deep Learning demokratisiert. Sie vereinfachen die Erstellung von Datenflussdiagrammen, rationalisieren die Entwicklung von Projekten für maschinelles Lernen und bieten robuste Umgebungen für das Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Unabhängig davon, ob ein Unternehmen einen einzelnen Algorithmus für maschinelles Lernen implementiert oder ein komplettes System für maschinelles Lernen aufbaut, bieten diese Softwarelösungen die Flexibilität und Leistung, die für Innovationen erforderlich sind.

Da die Technologie des maschinellen Lernens immer weiter fortschreitet, können wir davon ausgehen, dass diese Tools noch ausgefeilter und benutzerfreundlicher werden. Sie werden wahrscheinlich mehr automatisierte Funktionen enthalten, die Datenwissenschaftler bei der Auswahl und Optimierung von Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützen und so die Einstiegshürde für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen möchten, weiter senken. Die Zukunft von Business Intelligence und datengesteuerter Entscheidungsfindung ist untrennbar mit der fortlaufenden Entwicklung und Einführung dieser leistungsstarken Softwareplattformen für maschinelles Lernen verbunden.