10 beste Software für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist in dieser datengesteuerten Welt der Schlüssel zum Erfolg vieler Unternehmen. Dabei handelt es sich um die Technik, die es Maschinen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, ohne explizite Anweisungen von Menschen zu erhalten. Technologien des maschinellen Lernens können ganz von selbst „lernen“, indem sie die Daten analysieren und Muster erkennen.

Algorithmen für maschinelles Lernen können vorgefertigt sein, um sich auf eine bestimmte Aufgabe zu spezialisieren, oder sie können es dem Benutzer ermöglichen, eigene Modelle speziell für seine Daten zu implementieren. Der Aufstieg von Daten und maschinellem Lernen hat auch zu einer Zunahme von Software für maschinelles Lernen geführt, bei der es sich um spezielle Tools für KI- und maschinelle Lernzwecke handelt. Einige dieser Softwareprogramme sind auf Dinge wie Buchhaltung oder Personalbeschaffung spezialisiert, während andere Tools für maschinelles Lernen an einzigartige Datensätze angepasst werden können.

Hier sind die 10 besten Software für maschinelles Lernen:

1. Google Cloud AI-Plattform

An der Spitze unserer Liste der 10 besten Software für maschinelles Lernen steht die Google Cloud AI Platform, mit der Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab trainieren, Ihr trainiertes Modell in der Cloud hosten und Ihr Modell verwenden können, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Es kombiniert die KI-Plattform, AutoML und MLOps und bietet gleichzeitig Point-and-Click-Datenwissenschaft mit AutoM sowie erweiterte Modelloptimierung.

Google hat mit der AI Platform wirklich alle seine Ressourcen unter einem Dach vereint und eine breite Palette von ML-Diensten wie Datenaufbereitung, Schulung, Optimierung, Bereitstellung, Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen abgedeckt. Im AI Hub können Sie ML-Modelle entdecken, teilen und bereitstellen. Es handelt sich um einen Katalog wiederverwendbarer Modelle, die in einer der Ausführungsumgebungen von AI Platform bereitgestellt werden können. Es umfasst viele weitere Funktionen wie Deep Learning VMs, Kubeflow-Pipelines und mehr.

Hier sind einige der Hauptfunktionen der Google Cloud AI Platform:

• KI-Erklärungen
• Einfach zu bedienende Oberfläche
• Gute Verbindung mit TPU und TensorFlow
• Verschiedene ML-Dienste

2. Azure Machine Learning 

Eine weitere Top-Option für ML-Software ist Azure Machine Learning, das viele tolle Funktionen umfasst, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen abzurufen. Es ermöglicht Experten außerdem, ML-Modelle mit einfacher Skripterstellung und für den Menschen verständlichen Codierungspraktiken zu erstellen.

Eines der Hauptmerkmale der ML-Software besteht darin, dass sie MLOps bereitstellt, um Unternehmen dabei zu helfen, ML-Modelle schnell zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Der ML-Lebenszyklus kann optimiert werden, und Benutzer können Azure DevOps oder GitHub Actions nutzen, um ML-Pipelines zu planen, zu verwalten und zu automatisieren sowie Datendriftanalysen durchzuführen, um die Leistung des Modells zu verbessern.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Azure Machine Learning:

• Vortrainierte Modelle
• Kostenlose Produkt-Add-ons
• Verfügbar für Benutzer mit begrenztem Programmierhintergrund
• Vereinfacht Remote-Arbeit

3. IBM Machine Learning

Die IBM Machine Learning Suite ist die Kombination verschiedener Produkte wie IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data und IBM Watson Openscale. Mithilfe der Software für maschinelles Lernen können Sie KI-Modelle mit Open-Source-Tools erstellen, die Modelle überwachen und sie mit Ihren Apps bereitstellen.

Der IBM Watson Machine Learning Accelerator ist eine Deep-Learning-Funktion in IBM Watson Studio auf IBM Cloud Pak for Data. Es unterstützt Unternehmen bei der Durchführung einer Vielzahl von Aufgaben, wie z. B. der dynamischen Skalierung von Rechenleistung, Mitarbeitern und Anwendungen in jeder Cloud. Sie können auch große Datensätze und Modelle transparent und sichtbar verwalten und vereinheitlichen.

Hier sind einige der Hauptfunktionen der IBM Machine Learning Suite:

• Datenvorbereitung, -mischung und -modellierung per Drag-and-Drop
• Textanalyse für unstrukturierte Daten
• Einfach zu verwendende API
• Unbegrenztes Modellieren

4. Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning hat sich einen guten Ruf aufgebaut und Benutzer verlassen sich auf die Plattform, um über AWS Anwendungen für maschinelles Lernen in der Cloud zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen. Es umfasst kontinuierlich trainierte und vollständig verwaltete Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Bilderkennung und mehr.

Amazon Machine Learning ermöglicht genaue Vorhersagen, tiefe Erkenntnisse aus Ihren Daten, reduzierten Betriebsaufwand und ein verbessertes Kundenerlebnis. Die Plattform unterstützt Sie in jeder Phase des ML-Einführungsprozesses und bietet ein umfassendes Set an KI- und ML-Diensten, Infrastruktur und Implementierungsressourcen.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Amazon Machine Learning:

• Lösen Sie reale Geschäftsprobleme in jeder Branche
• Passen Sie ML an die Geschäftsanforderungen an
• Branchenspezifische Lösungen
• Verarbeitet große Datensätze über mehrere Server

5. Neuronale Designer

Eine weitere Top-Wahl für Software für maschinelles Lernen ist Neural Designer, eine leistungsstarke ML-Plattform, die eine Reihe von Drag-and-Drop- und Point-and-Click-Tools verwendet. Die Software ist besonders nützlich für diejenigen, die neuronale Netzwerkmodelle in den Branchen Ingenieurwesen, Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Konsumgüter einsetzen möchten.

Die benutzerfreundliche Plattform basiert auf einem klar definierten Protokoll zum Aufbau neuronaler Netzwerkmodelle und ermöglicht Ihnen die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen ohne Programmierung oder den Aufbau von Blockdiagrammen. Es enthält außerdem hochmoderne Algorithmen für die Datenvorbereitung, das Modelltraining, die Testanalyse, die Funktionsauswahl, die Antwortoptimierung und die Modellbereitstellung.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Neural Designer:

• Behandelt Probleme bei der Parameteroptimierung
• Gute Speicherverwaltung bei großen Datenmengen
• CPU- und GPU-optimierte Berechnungen
• Einfach zu bedienende Oberfläche

6. Anaconda

Anaconda ist eine großartige Software für maschinelles Lernen für kleine Unternehmen oder Freiberufler und wird von großen Namen wie AT&T und Toyota verwendet. Es umfasst eine Vielzahl von Funktionen wie einen Conda-Paketmanager, ein gespiegeltes oder cloudbasiertes Repository, einen Umgebungsmanager sowie unbegrenzte kommerzielle Pakete und Bandbreite.

Die Software für maschinelles Lernen vereinfacht die Paketverwaltung und -bereitstellung und besteht aus einer Vielzahl von Tools, mit denen Sie mithilfe von maschinellem Lernen und KI problemlos Daten aus Quellen sammeln können. Aufgrund dieser Funktionen ist Anaconda die erste Wahl für Datenwissenschaftler und IT-Experten.

Hier sind einige der Hauptmerkmale von Anaconda:

• Kostenlos und Open Source
• Über 1500 Python/R-Data-Science-Pakete
• Vereinfacht die Paketverwaltung und -bereitstellung
• Tools zum einfachen Sammeln von Daten aus Quellen mithilfe von ML und KI

7. H2O.ai 

H2O.ai ist eine benutzerfreundliche Plattform und wurde von Gartner im Magic Quadrant 2020 für Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen als Visionär ausgezeichnet. Die KI-Plattform bietet Betrugsprävention, Preisoptimierung, Anomalieerkennung und vieles mehr.

H2O.ai ist Open Source und kann Unternehmen auf vielfältige Weise nutzen. Die Plattform beschleunigt die Umwandlung von Daten in Vorhersagen, nutzt Data Lakes und Silos und ermöglicht die nahtlose Bereitstellung von KI-Workloads vor Ort und in der Cloud.

Ein weiteres wichtiges Verkaufsargument für H2O.ai ist die Skalierbarkeit von ML-Algorithmen und die Kompatibilität mit allen wichtigen Programmiersprachen wie Python und Java.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von H2O.ai:

• Big-Data-Unterstützung
• Flexible Modellierung
• Open-Source-Transparenz
• Beschleunigt die Konvertierung von Daten in Vorhersagen

8. TensorFlow

TensorFlow ist eine äußerst beliebte Open-Source-Plattform, die eine breite Palette von Funktionen zur Vereinfachung maschineller und Deep-Learning-Berechnungen bietet. Sein grafischer Ansatz eignet sich zur Visualisierung von Daten und ermöglicht ein einfaches Debuggen von Knoten mithilfe von TensorBoard.

TensorFlow ist auch mit Keras kompatibel, sodass Benutzer darin Abschnitte mit hoher Funktionalität programmieren können. Darüber hinaus ist die Plattform hoch skalierbar, sodass nahezu jeder Vorgang ausgeführt werden kann. Benutzer können mit TensorFlow jede Art von System entwickeln, da es auf jeder Maschine bereitgestellt werden kann und ein Modell grafisch darstellt.

Dies hat dazu geführt, dass TensorFlow zur Entwicklung von Systemen wie Airbnb und Dropbox verwendet wird.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von TensorFlow:

• Benutzerfreundlicher Schulungs- und Debugging-Prozess
• Kostenlos zu benutzen
• Riesige Funktionsbibliothek für Aufgaben rund um Text, Bilder, Videos und mehr
• Multi-GPU-Unterstützung

9. Zauberspruch

Am Ende unserer Liste steht Spell, eine Software für maschinelles Lernen, die sich besonders für die Zusammenarbeit eignet. Die Plattform ist auf den Aufbau und die Verwaltung von ML-Projekten in sich entwickelnden Umgebungen spezialisiert. Es ermöglicht Benutzern die einfache Verteilung ihres Codes, um Projekte parallel auszuführen, auf kollaborative Jupyter-Arbeitsbereiche zuzugreifen und Modelle in Kubernetes-basierten Infrastrukturen bereitzustellen.

Spell bietet außerdem einfache Einrichtungs- und Onboarding-Funktionen für die Erweiterung von Teams sowie intuitive Webkonsolen- und Befehlszeilentools.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Spell:

• Einfache Befehle
• Befehlszeilenschnittstelle und Benutzerfreundlichkeit
• Onboarding-Funktionen
• Nützlich für anspruchsvolle, sich entwickelnde Umgebungen

10 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Software für maschinelles Lernen bildet das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), die KI-Lösung von Microsoft, die die Maschine mit ihren Deep-Learning-Algorithmen trainiert. Es kann Daten aus Python, C++ und vielem mehr verarbeiten.

CNTK ist ein Open-Source-Toolkit für verteiltes Deep Learning auf kommerzieller Ebene und ermöglicht Benutzern die einfache Kombination beliebter Modelltypen wie Feed-Forward-DNNs, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs/LSTms).

Das Tool für maschinelles Lernen kann entweder als Bibliothek in Ihre Python-, C#- oder C++-Programme eingebunden werden oder über eine eigene Modellbeschreibungssprache als eigenständige Software für maschinelles Lernen verwendet werden.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von CNTK:

• Open-Source
• Kommerzielles verteiltes Deep Learning
• Kombinieren Sie ganz einfach beliebte Modelltypen
• Als Bibliothek oder eigenständiges Tool enthalten