5 Beste Machine Learning-Tools und -Frameworks im Jahr 2022

Machine Learning-Tools erhalten aufgrund ihrer weit verbreiteten Anwendung in verschiedenen Branchen für hochgeschwindigkeits- und genaue Vorhersageanalysen eine enorme Aufmerksamkeit. Wenn Sie denken, es wird schwierig, machen Sie sich keine Sorgen; dieser Artikel wird alle Ihre Zweifel beseitigen, um mehr über Machine Learning und seine Anwendungen zu erfahren. Machine Learning (ML) ermöglicht es Software-Anwendungen, Verhaltensweisen mit besserer Genauigkeit vorherzusagen.

State-of-the-art Machine Learning-Tools

Die ML-State-of-the-art-Algorithmen verwenden vorhandene Daten (auch historische Daten genannt) zur Vorhersage zukünftiger Ergebniswerte. Laut dem SEMrush-Bericht werden voraussichtlich etwa 97 Millionen Machine Learning- und KI-Experten sowie Datenanalysten bis 2025 benötigt. Dieser Artikel wird Ihnen helfen, die besten Tools für Ihr Unternehmen auszuwählen.

Hier sind Beispiele für die 5 besten Machine Learning-Tools und -Anwendungen, die auf dem Markt verfügbar sind.

Machine Learning auf Microsoft Azure

In jedem Sektor gewinnt künstliche Intelligenz (KI) rasch an Boden. Business-Analysten, Entwickler, Datenwissenschaftler und Machine Learning-Experten, unter anderem, nehmen KI in den heutigen Unternehmen schnell an. 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 spezielles Tool für:

• Forscher im Bereich der Datenwissenschaft, die sich mit Visualisierungstools wohler fühlen als mit Code.
• Benutzer ohne Erfahrung mit Machine Learning, die eine einfachere Einführung in das Thema suchen.
• Machine Learning-Experten, die auch an schnellem Prototyping interessiert sind.
• Ingenieure, die in Machine Learning arbeiten und einen grafischen Prozess zur Steuerung der Modellierung und Bereitstellung benötigen.

Sie können Machine Learning-Modelle im Azure Machine Learning-Designer mithilfe moderner Machine Learning- und Deep Learning-Techniken entwickeln und trainieren, wie z.B. klassisches Machine Learning, Computer-Vision, Text-Analytics, Empfehlung und Anomalie-Erkennung. Sie können auch Ihre Modelle mithilfe von benutzerdefiniertem Python- und R-Code erstellen.

Jedes Modul kann so konfiguriert werden, dass es auf separate Azure Machine Learning-Computercluster arbeitet. Datenwissenschaftler können sich auf die Ausbildung konzentrieren, anstatt sich mit Skalierungsproblemen auseinanderzusetzen.

IBM’s Watson

Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik, die die Bedeutung und Grammatik der menschlichen Sprache entschlüsselt; IBM Watson ist ein Datenanalyse-Prozessor, der NLP verwendet.

IBM Watson analysiert umfangreiche Datensätze und interpretiert sie, um Antworten auf Fragen zu liefern, die von Menschen in Sekundenschnelle gestellt werden. Darüber hinaus ist IBM Watson ein kognitiver Supercomputer. Es kann die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Es kann auch große Mengen an Daten analysieren und Geschäftsherausforderungen beantworten.

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

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning ist ein verwaltetes Dienst für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen und die Erstellung von Vorhersageanalysen. Amazon Machine Learning vereinfacht den Machine Learning-Prozess für den Benutzer durch sein automatisches Daten-Transformationstool. AWS priorisiert die Cloud-Sicherheit über alles andere. Als AWS-Kunde haben Sie Zugang zu einem Rechenzentrum und einer Netzwerkinfrastruktur, die auf die Bedürfnisse der sicherheitsbewussten Unternehmen zugeschnitten sind.

Darüber hinaus ist Amazon SageMaker eine leistungsstarke Cloud-Lösung, die es Entwicklern aller Kompetenzniveaus ermöglicht, Machine Learning-Modelle zu erstellen, schnell zu trainieren und in einer gehosteten, produktionsreifen Umgebung bereitzustellen. Mit Kubeflow auf AWS trägt Amazon Web Services (AWS) zur Open-Source-Kubeflow-Community bei, indem es seine Kubeflow-Verteilung anbietet, die Unternehmen wie athenahealth dabei hilft, ML-Workflows zu erstellen, die hoch zuverlässig, sicher, portabel und skalierbar sind und nur minimalen Betriebsaufwand erfordern, dank der nahtlosen Integration mit den verwalteten Diensten von AWS.

TensorFlow

Google’s TensorFlow hat es viel einfacher gemacht, Daten zu sammeln, Modelle zu trainieren, Vorhersagen zu erhalten und zukünftige Ergebnisse zu verfeinern.

TensorFlow ist eine kostenlose und Open-Source-Bibliothek, die von Googles Brain-Team für numerische Berechnungen und Hochleistungs-Machine Learning entwickelt wurde.

TensorFlow bietet einen einfachen Zugang zu verschiedenen Machine Learning- und Deep Learning-Modellen und -Algorithmen durch vertraute Programmiermetaphern. Anwendungen werden in Python oder JavaScript für eine benutzerfreundliche Frontend-API geschrieben und dann in schnellem, effizientem C++ ausgeführt.

TensorFlow ist eine beliebte Alternative zu anderen Frameworks wie PyTorch und Apache MXNet und kann für die Ausbildung und Ausführung von Deep Neural Networks für Aufgaben wie die Klassifizierung von handschriftlichen Ziffern, NLP und PDE-basierte Simulationen verwendet werden. Das Beste daran ist, dass die gleichen Modelle für die Ausbildung und die Produktionsvorhersage in TensorFlow verwendet werden können.

TensorFlow enthält auch eine umfangreiche Sammlung von vorgefertigten Modellen für die Verwendung in Ihren Projekten. Wenn Sie Ihre Modelle in TensorFlow trainieren, können Sie die Codebeispiele im TensorFlow-Modellgarten als Leitfaden verwenden.

PyTorch

Machine Learning (ML) wird mit PyTorch, einem kostenlosen und Open-Source-Framework, das in Python geschrieben und mit der Torch-Bibliothek verwendet wird, einfacher.

Torch, eine Machine Learning-Bibliothek, die in der Skriptsprache Lua erstellt wurde, wird verwendet, um Deep Neural Networks zu entwickeln. Innerhalb des PyTorch-Frameworks stehen über 200 verschiedene mathematische Operationen zur Verfügung. Da PyTorch die Erstellung von Modellen für künstliche neuronale Netze erleichtert, gewinnt es an Popularität. PyTorch wird in verschiedenen Bereichen wie Computer-Vision verwendet, um Bildklassifizierung, Objekterkennung und vieles mehr zu entwickeln. Es kann auch für die Erstellung von Chatbots und Sprachmodellierung verwendet werden.

• Es ist einfach zu erlernen und noch weniger kompliziert, umzusetzen.
• Eine vollständige und leistungsstarke API-Sammlung für die Erweiterung der PyTorch-Bibliotheken.
• Es bietet Laufzeit-Computational-Graph-Unterstützung.
• Es ist anpassbar, schnell und hat Optimierungsmerkmale.
• PyTorch unterstützt GPU- und CPU-Verarbeitung.
• Die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) und die Debugging-Tools von Python vereinfachen die Fehlerbehebung.