Parhaat
10 parasta koneoppimisen ohjelmistoa
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa
Koneoppimisen ohjelmistot vaihtelevat hallituista pilvi-alustoista ja hallinnoituista yritys-työpöydistä avoimiin kehyksiin, jotka antavat tutkijoille suoran valvonnan mallien yllä. Oikea valinta riippuu siitä, kuka rakentaa järjestelmän, missä data sijaitsee, miten mallit pääsevät tuotantoon ja onko organisaatiolle arvokkaita integroituja toimintoja, siirrettävyyttä, automaattista mallinnusta tai matalan tason joustavuutta.
Meidän tiimimme arvioi itsenäisesti nykyisiä alustoja elinkaaren kattavuuden, kehittäjän ja analyytikon työvirtojen, käyttöönoton kypsyn, hallinnon ja ekosysteemin vahvuuden perusteella. Pros and Cons on merkittäviä tässä kategoriassa, koska helppokäyttöisyys, infrastruktuurin valvonta, pilvi-riippuvuus, toistettavuus ja operatiivinen omistajuus eroavat merkittävästi, vaikka kaksi tuotetta voivat kouluttaa saman algoritmin.
Parhaat koneoppimisen ohjelmistot vertailussa
| AI-työkalu | Paras käyttöön | Ominaisuudet |
|---|---|---|
| Google Vertex AI | Yhdistetty hallittu ML ja generatiivinen AI Google Cloudissa | Työpöytä, koulutus, AutoML, putkitukset, rekisteri, ominaisuuden hallinta, päätepisteet, valvonta ja Model Garden |
| Amazon SageMaker AI | Päästä pääsiäiseen koneoppiminen AWS-organisaatioille | Studio, hallittu koulutus ja säätö, AutoML, putkitukset, ominaisuuden varasto, rekisteri, päätepisteet ja valvonta |
| Azure Machine Learning | Yrityksen ML Microsoft Azuressa | Hallitut työtilat, automaattinen ML, putkitukset, rekisterit, päätepisteet, valvonta ja vastuulliset AI-työkalut |
| Dataiku | Hallittu yhteistyö analyytikoille ja data-tieteilijöille | Visuaalinen data-valmistelu, muistikirjat, AutoML, käyttöönotto, valvonta, sovellukset, perimys ja hyväksynnät |
| Databricks Mosaic AI | Koneoppiminen rakennettu suoraan lakehouseen | Yhteistyömuistikirjat, ominaisuuden insinööritöitä, MLflow, AutoML, mallin palvelu, valvonta, Unity Catalog -hallinta |
| H2O AI Cloud | Automaattinen koneoppiminen ja selittäminen | Driverless AI, AutoML, ominaisuuden insinööritöitä, selittäminen, mallin käyttöönotto, valvonta ja sovellus-työkalut |
| Anaconda | Turvallinen Python ja pakettien hallinta data-tieteelle | Python- ja R-jakelut, pakettivarastot, ympäristöt, riippuvuuden hallinta, yrityksen kuratointi ja hallinta |
| PyTorch | Tutkimuksesta tuotantoon syvä oppiminen Pythonin valvonnalla | Dynamiikan tensor-kehys, autograd, jakautunut koulutus, kääntäminen, ekosysteemi-kirjastot ja käyttöönoton integraatiot |
| TensorFlow | Vakiintunut tuotannon ja reunan ML-ekosysteemit | Keras, jakautunut koulutus, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, JavaScript-tuki, data- ja mallityökalut |
| MLflow | Avoin kokeen, mallin ja generatiivisen AI-elinkaaren hallinta | Seuranta, mallin pakkaus ja rekisteri, käyttöönoton rajapinnat, seuranta, arviointi, kehotusrekisteri ja laajat integraatiot |
10 parasta koneoppimisen ohjelmistoa
1. Google Vertex AI
Vertex AI yhdistää muistikirjat, mukautetun koulutuksen, automaattisen koneoppimisen, putkitukset, mallin rekisterin, palvelun, valvonnan ja generatiivisen AI-kehityksen hallitussa Google Cloud -ympäristössä. Se on erityisen vahva, kun lähde-data on jo BigQueryssä tai Google Cloud Storage -palvelussa ja tiimit haluavat ennustavia malleja, Geminiä ja valittuja kolmannen osapuolen malleja hallittuna yhden pilvi-alustan kautta.
Integroitu kokemus voi luoda syviä riippuvuuksia Google Cloud -tunnisteista, data-palveluista, putkityön palveluista ja palvelupisteistä. Tiimit pitävät koulutus-koodia ja arviointi-dataa siirrettävänä, käyttävät versionoitua putkityötä manuaalisten muistikirjojen sijaan ja validoi alueellisen saatavuuden ja kiintiön vaatimukset aikaisin. Alusta vähentää infrastruktuurin työtä, mutta se ei poista vastuuta data-laadusta, mallin arvioinnista ja tuotannon omistajuudesta.
Pros and Cons
- Laaja hallittu elinkaari ennustavalle ja generatiiviselle AI:lle
- Vahva integraatio Google Cloud -data-palvelujen kanssa
- Tukee koodia, AutoML:ää, putkityötä, rekisteriä ja päätepisteitä
- Pilvi-erityiset työvirrat voivat vähentää siirrettävyyttä
- Palvelun laajuus ja alueelliset erot vaativat alustan asiantuntemusta
Käy Google Vertex AI -sivustolla
2. Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI tarjoaa hallitut työkalut data-valmistelulle, muistikirjoille, koulutukselle, säätölle, putkityölle, mallin rekisterille, ominaisuuden hallinnalle, käyttöönotolle ja valvonnalle. Se sopii organisaatioille, jotka käyttävät jo AWS-tallennusta, tunnistautumista, verkkotunnisteita ja havainnointia, koska koneoppimisen työkuormat voivat suorittaa olemassa olevissa pilvi-tilissä ja hallintorakenteissa sen sijaan, että luotaisiin erillinen alusta.
Komponenttien ja konfiguraatiovaihtoehtojen määrä luo jyrkkän oppimiskäyrän ja tekee kustannuksen, valtuutuksen, kuvien, verkkotunnisteiden ja ympäristön yhdenmukaisuuden tärkeiksi alustan vastuuksi. Tiimit pitävät määriteltynä tuetut mallit sen sijaan, että jokainen projekti kokoaisi erilaisen SageMaker-pino. Kehyksen koodi voi säilyttää siirrettävyytensä, mutta operatiiviset putkitukset voivat tulla tiiviisti kytketyiksi AWS-palveluihin.
Pros and Cons
- Kattava hallittu koneoppimisen elinkaari
- Syvä AWS-infrastruktuurin ja turvallisuuden integraatio
- Laaja valikoima koulutus-, palvelu- ja automaatiovaihtoehtoja
- Suuri tuotealue luo monimutkaisuutta
- Syvät operatiiviset integraatiot voivat lisätä pilvi-riippuvuutta
Käy Amazon SageMaker AI -sivustolla
3. Azure Machine Learning
Azure Machine Learning tarjoaa hallitut työtilat muistikirjoille, koulutukselle, automaattiselle koneoppimiselle, putkityölle, rekistereille, käyttöönotolle ja vastuulliselle AI-analyysille. Se on luonnollinen valinta yrityksille, jotka käyttävät Microsoft Entra ID:tä, Azure-verkkotunnisteita, data-palveluja ja käytäntöjä, koska mallivarat ja laskenta voivat seurata olemassa olevia pääsy- ja säätömallien mukaista käytäntöä.
Palvelu on kehittynyt useiden SDK- ja varastogeneraatioiden aikana, joten organisaatioiden pitäisi vakiinnuttaa nykyiset rajapinnat ja testata muutokset sen sijaan, että sekoitettaisiin useiden aikakausien opetusohjelmia. Yksityinen verkkotunniste, uudelleen käytettävät ympäristöt, CI/CD, päätepisteen luotettavuus ja kustannushallinta vaativat tarkoituksenmukaista suunnittelua. Azure-integraatio on arvokasta, mutta siirrettävyys heikkenee, jos putkitukset ja ominaisuudet riippuvat useista omistetuista palveluista.
Pros and Cons
- Vahva yrityksen tunnistautumisen ja käytännön integraatio
- Laaja hallittu koulutus- ja käyttöönotto-ominaisuus
- Hyödyllinen AutoML ja vastuullinen AI-analyysi
- Rajapinnan kehitys voi monimutkaistaa vanhempien projektiensa
- Tehtävän tehokas toiminta vaatii merkittävää Azure-osaamista
Käy Azure Machine Learning -sivustolla
4. Dataiku
Dataiku tuo visuaalisen data-valmistelun, automaattisen koneoppimisen, koodi-muistikirjat, käyttöönoton, valvonnan ja hallinnan yhteen yrityksen työtilaan. Analyytikot voivat rakentaa virtoja ilman koodin kirjoittamista, kun taas data-tieteilijät käyttävät Pythonia, R:ää ja SQL:ää jaettujen standardeiden mukaan. Tämä sekoittuva persona-suunnittelu on arvokasta, kun koneoppimisen on siirrettävä pienestä erikoistuneesta tiimistä.
Alusta voi limittyä olemassa olevien varastojen, orkesteroinnin, muistikirjojen, katalogien ja MLOps-työkalujen kanssa, joten ostajien pitäisi määritellä, kuka järjestelmä on virallinen kunkin varaston osalta. Visuaalinen saatavuus ei poista tilastollista arviointia tai ohjelmistosuunnittelua. Hallinnan on oltava konfiguroitu tukemaan riskiperusteisia hyväksyntöjä sen sijaan, että lisätään sama raskas prosessi kokeisiin ja tuotantoon.
Pros and Cons
- Erinomainen sekoittuva koodi- ja visuaalinen yhteistyö
- Vahva hallinta, perimys ja tuotannon työvirrat
- Kattaa data-valmistelun mallin sovelluksiin
- Voivat limittyä olemassa olevaan data-alusta
- Laajat ominaisuudet vaativat tarkoituksenmukaista standardeja ja omistajuutta
5. Databricks Mosaic AI
Databricks yhdistää data-insinööritöitä, analytiikkaa ja koneoppimista lakehouse-arkkitehtuuriin. Mosaic AI lisää ominaisuuden insinööritöitä, koulutusta, automaattista mallinnusta, MLflow-pohjaisia kokeen- ja mallin hallintaa, hallittua palvelua, valvontaa ja generatiivisen AI-työvirtoja, kun taas Unity Catalog tarjoaa pääsyn valvonnan ja perimyksen data- ja AI-varastoille.
Alusta on houkuttelevin, kun organisaatio on jo vakiinnuttanut dataa Databricksiin; muuten siirto ja alustan laajuus voivat olla epäsuhteessa yksittäiseen ML-projektiin. Tiimien pitäisi välttää käsittelemästä muistikirjoja tuotannon putkina, hallita klusterin ja palvelun kulutusta ja säilyttää kehyksen tason siirrettävyyttä, vaikka ominaisuudet, hallinta ja valvonta ovat syvasti integroituja lakehouseen.
Pros and Cons
- Vahva yhteys data-insinööritöiden ja ML:n välillä
- Integroidut MLflow-, ominaisuus-, palvelu- ja hallintatyövirrat
- Laajentaa yhteistyöllistä analytiikkaa ja koneoppimista
- Paras arvo olettaa laajempaa Databricks-omaksumista
- Muistikirjan ja laskennan leviäminen vaativat hallintaa
Käy Databricks Mosaic AI -sivustolla
6. H2O AI Cloud
H2O AI Cloud korostaa automaattista ominaisuuden insinööritöitä, mallin valintaa, säätöä, selittämistä ja käyttöönottoa rakenteisten, aikasarja-, teksti-, kuva- ja asiakirja-käyttötapauksissa. Driverless AI antaa kokeneille ammattilaisille laajan valvonnan automaattisesta mallinnuksesta, kun taas H2O MLOps voi rekisteröidä, käyttöönottoon, vertailla, valvoa ja selittää H2O- ja valittuja kolmannen osapuolen malleja.
Automaatio kiihdyttää kokeilua, mutta se ei määrää, ovatko kohde, validointijako, vuotovirheet, liiketoimintatavoitteet oikein. Tiimien on tarkasteltava luotuja ominaisuuksia ja selityksiä, toistettava tuloksia ulkopuolella esittelyä ja vahvistettava käyttöönoton artefakteja kohdeympäristössä. Kokonainen alusta on sovelias, kun edistynyt AutoML ja tulkinettavuus oikeuttavat merkittävän yritysjärjestelmän.
Pros and Cons
- Syvä ja kypsä automaattinen koneoppiminen
- Vahva selittäminen ja ominaisuuden insinööritöiden työkalut
- Joustava käyttöönotto ja kolmannen osapuolen mallien toiminta
- Yritys-alusta voi olla enemmän kuin mitä pienet tiimit tarvitsevat
- Automaattiset tulokset vaativat edelleen tarkkaa tilastollista arviointia
7. Anaconda
Anaconda on parhaiten ymmärrettävissä Python- ja R-data-tieteellisen ympäristön perustana, eikä täydellisenä mallin elinkaaren alustana. Sen jakelu, conda-ympäristönhallinta, pakettiekosysteemi ja yrityksen varasto-työkalut auttavat tiimejä toistamaan riippuvuudet, kuratoida hyväksyttyjä paketteja ja antaa analyytikoille yhdenmukaisen paikallisen tai palvelimella olevan kehitysympäristön.
Anaconda ei tarjoa hallittua koulutusta, putkityötä, mallin palvelua tai valvontaa ominaisuutenaan. Ympäristötiedostot voivat myös tulla hauraksi, jos kanavat, rakennukset ja käyttöjärjestelmät eivät ole hallinnassa. Organisaatioiden on käytettävä lukittuja määrityksiä, sisäisiä pakettipolitiikkoja, haavoittuvuusprosesseja ja kontti- tai käyttöönotto-standardeja, jotta toimiva muistikirjaympäristö voidaan toistaa tuotannossa.
Pros and Cons
- Laaja tieteellinen Python- ja R-ekosysteemi
- Vahva ympäristön ja riippuvuuden hallinta
- Yritys-työkalut tukevat kuratoidun paketin hallintaa
- Ei ole päästä pääsiäiseen ML-käyttöönoton alusta
- Ympäristön toistettavuus vaatii edelleen tiukat ohjaukset
8. PyTorch
PyTorch on johtava avoin kehys tutkijoille ja insinööreille, jotka tarvitsevat suoran valvonnan mallin arkkitehtuuriin, koulutus-silmukoihin, derivaattoihin ja jakautuneeseen laskentaan. Sen Python-ensin-suunnittelu, laaja ekosysteemi, kiihdyttimen tuki ja omaksuminen tutkimus-repositorioissa tekee siitä käytännöllisen sillan tutkimuksesta mukautetun tuotannon toteutukseen.
Kehys ei tarjoa hallittua ML-alustaa. Tiimien on koottava data-putkit, kokeen seuranta, rekisterit, palvelu, valvonta, turvallisuus ja toistettavat ympäristöt PyTorchin ympärille. Joustavuus voi myös tuottaa epäjohdonmukaisia sisäisiä abstraktioita ja hankalia päivityksiä, joten organisaatioiden on standardisoitava koulutus-mallit, testattava numeerista käyttäytymistä eri versioissa ja pitäminen mallin koodia erillään muistikirjan tilasta.
Pros and Cons
- Erinomainen joustavuus ja tutkimus-ekosysteemi
- Vahva kiihdyttimen ja jakautuneen koulutuksen tuki
- Luonnollinen polku mukauttamalla nykyaikaisia avoimia malleja
- Vaatii ympäröivän MLOps- ja palvelupinon
- Matalan tason joustavuus voi vähentää sisäistä johdonmukaisuutta
9. TensorFlow
TensorFlow on edelleen merkittävä avoin ekosysteemi numeeriselle laskennalle ja koneoppimiselle, Keras tarjoaa korkean tason malli-API:n ja liittyvät projektit tukevat palvelua, mobiili- ja reunan käyttöönottoa, selaimia, data-putkia ja mallianalyysiä. Se on edelleen relevantti organisaatioille, joilla on vakiintuneita TensorFlow-varastoja tai käyttöönoton vaatimuksia laitteiden ja rajoitettujen ympäristöjen yli.
Monet eturintaman tutkimus-repositoriot näyttävät nyt ensin PyTorchissa, ja TensorFlowin useat suoritus- ja käyttöönottokerrokset voivat monimutkaistaa päivityksiä. Uudet tiimit pitävät vertaamassa ekosysteemin momentumia heidän tietyn malliperheensä osalta sen sijaan, että valitsevat historiallisen suosiosta. Olemassa olevat käyttäjät tarvitsevat yhteensopivuustestejä, riippuvuuden kiinnittämistä, haavoittuvuusprosesseja ja tiestön pitämistä yllä pitkäaikaisissa tuotannon malleissa.
Pros and Cons
- Kypsä ekosysteemi koulutukselle, palvelulle, mobiilille ja webille
- Keras tarjoaa lähestyttävän korkean tason työvirran
- Laaja perusta vakiintuneille tuotannon käyttöönotoille
- Vähemmän hallitseva nykyisissä eturintaman tutkimuksissa
- Useat työkalut ja yhteensopivuuskerrokset voivat monimutkaistaa ylläpitoa
10. MLflow
MLflow on avoin elinkaaren kerros, ei koulutus-kehys. Se tallentaa kokeita, pakkaa malleja useista kirjastoista, hallitsee versioita rekisterin kautta ja tukee käyttöönoton rajapintoja. Uudet seuranta-, arviointi- ja kehotus-hallintakyky lisäävät sitä kielen malli- ja agentti-työvirtoihin, mikä tekee MLflowsta hyödyllisen yhteisen metadata-hetkeäksi heterogeenisissa projekteissa.
MLflown turvallinen toiminta vaatii kestävän tallennuksen, tunnistautumisen, saatavuuden, varmuuskopion, päivitykset ja hallinnan, ellet ole jo hallittu alusta, joka tarjoaa ne. Se ei myöskään korvaa ominaisuus-putkia, aikatauluja, laskentaa tai tuotannon valvontaa jokaisessa ympäristössä. Tiimien on päättävä, mikä metadata on virallinen ja yhdistäminen rekisterin siirtymisiin todelliseen koodi-arvioituun käyttöönotto-automatiikkaan.
Pros and Cons
- Avoin ja laajasti integroitu elinkaaren standardi
- Toimii useiden koulutus-kehysten yli
- Kattaa perinteisen ML:n ja seurannan, arvioinnin generatiiviselle AI:lle
- Itseisvälinen isäntä vaatii alusta-insinööritöitä
- Tärkeät putki- ja tuotantokerrokset ovat edelleen erillisiä
Lopputajat koneoppimisen ohjelmistosta
Google Vertex AI, Amazon SageMaker AI ja Azure Machine Learning tarjoavat laajimmat hallitut pilvi-elinkaarit. Dataiku on vahvin sekoittuva visuaalinen ja koodi-alusta, kun taas Databricks Mosaic AI yhdistää koneoppimisen suoraan hallittuun lakehouseen.
H2O AI Cloud johtaa edistynyttä automaattista koneoppimista, Anaconda tarjoaa ympäristön ja paketin perustan, ja PyTorch ja TensorFlow ovat avoimia mallintamis-kehyksiä, eivät valmiita alustoja. MLflow antaa heterogeenisille tiimille yhteisen elinkaaren rekisterin. Valitse omistajuuden ja arkkitehtuurin mukaan, ei tuotteen ominaisuuksien määrän mukaan.
