Die 5 besten Tools und Frameworks für maschinelles Lernen im Jahr 2022

Tools für maschinelles Lernen erfreuen sich großer Beliebtheit, da sie branchenübergreifend in großem Umfang für schnelle und genaue prädiktive Analysen eingesetzt werden können. Wenn Sie denken, dass es schwierig wird, machen Sie sich keinen Stress. Dieser Artikel wird alle Ihre Zweifel ausräumen, über die Sie mehr erfahren möchten Maschinelles Lernen und seine Anwendungen. Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Softwareanwendungen, Verhaltensweisen genauer vorherzusagen.

Hochmoderne Tools für maschinelles Lernen

Die hochmodernen ML-Algorithmen nutzen vorhandene Daten (auch historische Daten genannt), um zukünftige Ergebniswerte vorherzusagen. Entsprechend der SEMrush-BerichtBis 97 werden rund 2025 Millionen Experten für maschinelles Lernen und KI sowie Datenanalysten benötigt. Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl der besten Tools für Ihr Unternehmen. 

Hier sind Beispiele für die 5 besten Tools und Anwendungen für maschinelles Lernen, die auf dem Markt verfügbar sind.

Maschinelles Lernen auf Microsoft Azure

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in allen Branchen rasant an Bedeutung. Business-Analysten, Entwickler, Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Experten setzen KI in modernen Unternehmen zunehmend ein. Ihr gesamtes Data-Science-Team kann von der intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche des Azure Machine Learning Designers profitieren, die die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen beschleunigt. Dies ist ein spezialisiertes Tool für:

• Forscher im Bereich Data Science sind mit Visualisierungstools vertrauter als mit Code.
• Benutzer ohne Erfahrung mit maschinellem Lernen wünschen sich einen einfacheren Einstieg in das Thema.
• Experten für maschinelles Lernen, die auch neugierig auf Rapid Prototyping sind.
• Ingenieure, die im Bereich maschinelles Lernen arbeiten, benötigen einen grafischen Prozess zur Steuerung des Modelltrainings und der Modellbereitstellung.

Sie können Modelle für maschinelles Lernen in Azure Machine Learning Designer entwickeln und trainieren, indem Sie modernste Techniken für maschinelles Lernen und Deep Learning verwenden, beispielsweise für klassisches maschinelles Lernen, Computer Vision, Textanalyse, Empfehlung und Anomalieerkennung. Sie können Ihre Modelle auch mit benutzerdefiniertem Python- und R-Code erstellen. 

Jedes Modul kann so angepasst werden, dass es auf separatem Azure Machine Learning läuft. Sie können Cluster berechnen. Außerdem können sich Datenwissenschaftler auf Schulungen statt auf Skalierbarkeitsprobleme konzentrieren.

IBMs Watson

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Technik, die die Bedeutung und Grammatik der menschlichen Sprache entschlüsselt; IBM Watson ist ein Datenanalyseprozessor, der NLP verwendet. 

IBM Watson analysiert umfangreiche Datensätze und interpretiert sie, um in Sekundenschnelle Antworten auf von Menschen gestellte Fragen zu liefern. Darüber hinaus ist IBM Watson ein kognitiver Supercomputer. Es kann natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Es kann auch große Datenmengen analysieren und geschäftliche Herausforderungen beantworten.

Das Watson-System wird von Unternehmen intern betrieben. Es ist kostspielig, da Sie ein Budget von über einer Million Dollar benötigen. Glücklicherweise ist Watson für mehrere Branchen über die IBM Cloud zugänglich. Dies macht es für viele kleine und mittlere Unternehmen zu einer praktischen Wahl.

Amazon ML

Amazon Machine Learning ist ein verwalteter Dienst zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und zur Erstellung von Vorhersageanalysen. Amazon Machine Learning vereinfacht den maschinellen Lernprozess für den Benutzer über sein automatisiertes Datentransformationstool. AWS räumt der Cloud-Sicherheit Vorrang vor allem anderen ein. Als AWS-Kunde haben Sie Zugriff auf ein Rechenzentrum und eine Netzwerkarchitektur, die darauf ausgelegt sind, die Anforderungen der sicherheitsbewusstesten Unternehmen zu erfüllen.

Darüber hinaus ist Amazon SageMaker eine robuste cloudbasierte Lösung, die maschinelles Lernen für Entwickler aller Erfahrungsstufen zugänglich macht. Mit SageMaker können Datenwissenschaftler und Entwickler Modelle für maschinelles Lernen schnell erstellen, trainieren und in einer gehosteten, produktionsbereiten Umgebung bereitstellen. Mit Kubeflow auf AWS leistet Amazon Web Services (AWS) einen Beitrag zur Open-Source-Kubeflow-Community, indem es seine Kubeflow-Distribution anbietet, die Unternehmen wie folgt unterstützt athenahealth Erstellen Sie ML-Workflows, die äußerst zuverlässig, sicher, portabel und skalierbar sind und dank ihrer nahtlosen Integration mit den verwalteten Diensten von AWS nur einen minimalen Betriebsaufwand erfordern.

TensorFlow

Mit TensorFlow von Google ist es viel einfacher geworden, Daten zu erfassen, Modelle zu trainieren, Vorhersagen zu treffen und zukünftige Ergebnisse zu verfeinern.

TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek, die vom Brain-Team von Google für den Einsatz in numerischen Berechnungen und maschinellem Lernen mit hohem Durchsatz entwickelt wurde.

TensorFlow bietet über bekannte Programmiermetaphern einfachen Zugriff auf verschiedene Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning. Anwendungen werden in Python oder JavaScript für eine benutzerfreundliche Front-End-API geschrieben und dann in schnellem, effizientem C++ ausgeführt.

TensorFlow ist eine beliebte Alternative zu anderen Frameworks wie PyTorch und Apache MXNet und kann zum Trainieren und Ausführen tiefer neuronaler Netze für Aufgaben wie handschriftliche Ziffernklassifizierung, NLP und PDE-basierte Simulationen verwendet werden. Das Beste daran ist, dass in TensorFlow dieselben Modelle für Training und Produktionsvorhersage verwendet werden können.

TensorFlow enthält außerdem eine umfangreiche Sammlung vortrainierter Modelle für Ihre Projekte. Wenn Sie Ihre Modelle in TensorFlow trainieren, können Sie die Codebeispiele im TensorFlow Model Garden als Leitfaden verwenden.

PyTorch

Maschinelles Lernen (ML) wird durch PyTorch erleichtert, ein kostenloses Open-Source-Framework, das in Python geschrieben ist und die Torch-Bibliothek verwendet.

Torch, eine in der Skriptsprache Lua erstellte Bibliothek für maschinelles Lernen (ML), wird zur Entwicklung tiefer neuronaler Netze verwendet. Im PyTorch-Framework stehen mehr als zweihundert verschiedene mathematische Operationen zur Verfügung. Da PyTorch die Erstellung von Modellen für künstliche neuronale Netze erleichtert, erfreut es sich zunehmender Beliebtheit. PyTorch wird in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Computer Vision, um Bildklassifizierung, Objekterkennung und vieles mehr zu entwickeln. Es kann auch zur Erstellung von Chatbots und zur Sprachmodellierung verwendet werden. 

• Es ist einfach zu erlernen und noch einfacher in die Praxis umzusetzen.
• Ein vollständiger und leistungsstarker Satz von APIs zur Erweiterung der PyTorch-Bibliotheken.
• Es bietet Unterstützung für rechnerische Diagramme zur Laufzeit.
• Es ist anpassungsfähig, schnell und verfügt über Optimierungsfunktionen.
• Pytorch unterstützt GPU- und CPU-Verarbeitung.
• Die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) und die Debugging-Tools von Python vereinfachen die Behebung von Fehlern.