10 beste software voor machine learning (september 2025)

1. Azure-machine learning 

Microsoft Azure biedt een uitgebreid platform voor machine learning, genaamd Azure Machine Learning. Het biedt een end-to-end oplossing voor de levenscyclus van machine learning, waardoor datawetenschappers, ML-ingenieurs en ontwikkelaars machine learning-modellen op schaal kunnen bouwen, trainen, implementeren en beheren. Azure Machine Learning kan worden geïntegreerd met andere Azure-services en ondersteunt populaire open-sourceframeworks, waardoor het een veelzijdige en krachtige tool voor ML-projecten is.

Met Azure Machine Learning hebben gebruikers toegang tot een reeks mogelijkheden en functies om hun workflows te stroomlijnen. Het biedt een samenwerkingsomgeving waarin teams kunnen samenwerken aan ML-projecten, met tools zoals gedeelde notitieboekjes en het volgen van experimenten. Het platform biedt ook geautomatiseerde machine learning-functionaliteit om snel nauwkeurige modellen te creëren, MLOps-mogelijkheden voor modelbeheer en -implementatie, en verantwoorde AI-functies om ervoor te zorgen dat modellen eerlijk en transparant zijn.

De belangrijkste kenmerken van Azure Machine Learning zijn onder meer:

• Uitgebreide ondersteuning voor open-sourceframeworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn
• Geautomatiseerde machine learning om snel modellen van hoge kwaliteit te bouwen zonder uitgebreide expertise op het gebied van datawetenschap
• MLOps-tools voor samenwerking, reproduceerbaarheid en efficiënte modelimplementatie en -monitoring
• Integratie met Azure-beveiligingsfuncties zoals virtuele netwerken, Azure Key Vault en containerregisters voor beveiliging op ondernemingsniveau
• Flexibele rekenopties, waaronder CPU- en GPU-clusters, voor training en inferentieworkloads

Bezoek Microsoft Azure →

2. Google Cloud Vertex-AI

Google Cloud Vertex AI is een uitgebreid platform voor het bouwen en implementeren van machine learning-modellen. Het verenigt Google's AI-aanbod in een gestroomlijnde, end-to-end omgeving die de machine learning-workflow vereenvoudigt. Vertex AI maakt gebruik van de geavanceerde technologieën van Google, zoals TPU's en de transformerarchitectuur, die cruciaal zijn geweest bij de ontwikkeling van grote taalmodellen zoals Gemini.

Een van de belangrijkste sterke punten van Vertex AI zijn de native multimodale mogelijkheden, zoals geïllustreerd door het Gemini-model. Gemini kan tekst, afbeeldingen, audio en video tegelijkertijd verwerken en analyseren, wat geavanceerde functionaliteiten mogelijk maakt, zoals het identificeren van specifieke momenten in een video op basis van een tekstuele prompt of het begrijpen van complexe multimodale prompts die tekst en afbeeldingen combineren. Deze multimodale aanpak maakt een breed scala aan praktische toepassingen mogelijk, van chatbots voor klantenservice tot het identificeren van sporthoogtepunten en zelfs complexe taken zoals codetransformatie en analyse van financiële documenten.

De belangrijkste kenmerken van Google Cloud Vertex AI zijn onder meer:

• Gemini, een geavanceerd multimodaal model dat tekst, afbeeldingen, audio en video kan verwerken
• AutoML voor beginners, waarmee gebruikers modellen van hoge kwaliteit kunnen genereren met minimale codeerervaring
• Aangepaste modeltraining voor experts, ter ondersteuning van populaire raamwerken zoals PyTorch, TensorFlow en XGBoost
• Naadloze implementatie van getrainde modellen als realtime API's of voor batchvoorspelling
• Integratie met Google Cloud-services zoals Cloud Storage voor gegevensbeheer en Compute Engine voor resource-intensieve training

Ga naar Cloud Vertex →

3. Amazon Sage Maker

Amazon SageMaker is een volledig beheerd machine learning-platform waarmee datawetenschappers en ontwikkelaars snel en eenvoudig machine learning-modellen op elke schaal kunnen bouwen, trainen en implementeren. Het biedt een geïntegreerde Jupyter-authoring-notebookinstantie voor eenvoudige toegang tot uw gegevensbronnen voor verkenning en analyse, zodat u machine learning-modellen kunt bouwen met behulp van populaire frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn.

Een van de belangrijkste sterke punten van SageMaker is de ondersteuning van de volledige machine learning-workflow, van datavoorbereiding tot modelbouw, training, tuning en implementatie. Het biedt speciaal ontwikkelde tools voor elke stap, zoals SageMaker Data Wrangler voor datavoorbereiding, SageMaker Experiments voor het volgen van modeliteraties, SageMaker Debugger voor het identificeren van trainingsproblemen en SageMaker Model Monitor voor het detecteren van conceptafwijkingen. SageMaker biedt ook geavanceerde functies zoals Autopilot voor geautomatiseerde modelbouw en SageMaker Clarify voor modeluitleg en biasdetectie.

De belangrijkste kenmerken van Amazon SageMaker zijn onder meer:

• Brede reeks ML-tools die de gehele ML-workflow bestrijken, van het labelen en voorbereiden van gegevens tot het bouwen van modellen, training, afstemming, implementatie en monitoring
• Volledig beheerde infrastructuur die naadloos kan worden geschaald om trainings- en gevolgwerklasten van elke omvang aan te kunnen
• Ondersteuning voor populaire open-sourceframeworks zoals PyTorch, TensorFlow, scikit-learn en andere
• Geautomatiseerde machine learning met SageMaker Autopilot om snel modellen van hoge kwaliteit te bouwen zonder uitgebreide expertise op het gebied van datawetenschap
• Integratie met Amazon DataZone om ML-beheer over infrastructuur, data-assets en ML-projecten te stroomlijnen

Bezoek SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch is een open-source machine learning framework, ontwikkeld door Facebook's AI Research Lab (nu Meta). Het staat bekend om zijn dynamische rekengrafiek, die flexibele en efficiënte ontwikkeling van neurale netwerken en andere machine learning modellen mogelijk maakt. PyTorch biedt een geavanceerde interface voor het bouwen en trainen van modellen, met een focus op bruikbaarheid en snelheid.

Een van de belangrijkste sterke punten van PyTorch is de imperatieve programmeerstijl, waardoor ontwikkelaars code op een meer natuurlijke en intuïtieve manier kunnen schrijven. Dit maakt het eenvoudiger om modellen te debuggen, aan te passen en ermee te experimenteren in vergelijking met frameworks die een statische rekengrafiek gebruiken. PyTorch biedt ook krachtige ondersteuning voor GPU-acceleratie, gedistribueerde training en mobiele implementatie.

De belangrijkste kenmerken van PyTorch zijn onder meer:

• Dynamische computationele grafiek voor flexibele en efficiënte modelontwikkeling
• Imperatieve programmeerstijl die eenvoudig debuggen en experimenteren mogelijk maakt
• Uitgebreide bibliotheek met vooraf gebouwde modules en functies voor algemene neurale netwerklagen en -bewerkingen
• Automatische differentiatie voor gradiëntberekening tijdens backpropagation
• Ondersteuning voor gedistribueerde training over meerdere GPU's en machines met behulp van de torch.distributed-module

Bezoek PyTorch →

5. Dataiku

Dataiku is een toonaangevend AI- en machine learning-platform waarmee organisaties datawetenschap- en AI-projecten op schaal kunnen bouwen en leveren. Het biedt een collaboratieve, end-to-end-omgeving voor dataprofessionals om AI- en analysetoepassingen te ontwerpen, implementeren, beheren en beheren.

Een van de belangrijkste sterke punten van Dataiku is de mogelijkheid om AI binnen een organisatie te democratiseren. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface waarmee mensen met verschillende technische vaardigheden kunnen deelnemen aan dataprojecten. Bedrijfsanalisten kunnen visuele tools en kant-en-klare componenten gebruiken om data voor te bereiden, modellen te bouwen en inzichten te genereren, terwijl gevorderde datawetenschappers code kunnen gebruiken en integreren met hun favoriete bibliotheken en frameworks.

De belangrijkste kenmerken van Dataiku zijn onder meer:

• Samenwerkend, gecentraliseerd platform voor de gehele datapijplijn, van datavoorbereiding tot modelimplementatie en monitoring
• Visuele interface voor gegevensvoorbereiding, modelbouw en analyse met drag-and-drop-componenten en vooraf gebouwde recepten
• Ondersteuning voor codering in SQL, Python, R en Scala voor geavanceerde gebruikers en complexe gebruiksscenario's
• AutoML-mogelijkheden om het bouwen en optimaliseren van modellen te versnellen
• MLOps-functies voor gestroomlijnde modelimplementatie, monitoring en beheer in productieomgevingen

Bezoek Dataiku →

6. Neurale ontwerper

Neural Designer is een uitgebreide softwaretool voor machine learning die gebruik maakt van de kracht van neurale netwerken om geavanceerde data-analysetaken uit te voeren. Neural Designer is ontwikkeld door Artelnics en biedt een gebruiksvriendelijke grafische interface die het proces van gegevensinvoer, modelbouw en interpretatie van resultaten vereenvoudigt. Het is ontworpen voor een breed scala aan toepassingen, waaronder functieregressie, patroonherkenning, tijdreeksvoorspellingen en automatische codering.

Een van de belangrijkste sterke punten van Neural Designer is het vermogen om diepe architecturen met meerdere niet-lineaire lagen te implementeren, waardoor het complexe patronen en relaties binnen data kan ontdekken. De software neemt een dataset als invoer en genereert als uitvoer een voorspellend model, dat kan worden uitgedrukt als een expliciete wiskundige uitdrukking. Dit model kan vervolgens eenvoudig worden geëxporteerd naar verschillende computertalen of systemen voor integratie in andere applicaties.

De belangrijkste kenmerken van Neural Designer zijn onder meer:

• Intuïtieve grafische gebruikersinterface voor gestroomlijnde gegevensinvoer en resultaatinterpretatie
• Ondersteuning voor diepe neurale netwerkarchitecturen met onbeperkte lagen en verschillende activeringsfuncties
• Breed scala aan optimalisatiealgoritmen voor het trainen van modellen op datasets van verschillende groottes
• Geautomatiseerde tools voor modelselectie, zoals incrementele volgorde voor het vinden van de optimale netwerkarchitectuur en invoerselectie-algoritmen voor het belang van functies
• Uitgebreide test- en analysemogelijkheden, waaronder verwarringsmatrix, ROC-curve, cumulatieve winst- en liftgrafieken en meer

Bezoek Neurale ontwerper →

7. Anaconda

Anaconda is een populaire open-sourcedistributie van Python- en R-programmeertalen voor datawetenschap, machinaal leren en grootschalige gegevensverwerking. Het heeft tot doel het pakketbeheer en de implementatie te vereenvoudigen door een uitgebreide verzameling van meer dan 7,500 pakketten aan te bieden, waaronder populaire bibliotheken zoals NumPy, pandas, scikit-learn en TensorFlow.

Een van de belangrijkste sterke punten van Anaconda is de mogelijkheid om geïsoleerde omgevingen voor verschillende projecten te creëren, waardoor elk project zijn eigen set afhankelijkheden en pakketten heeft. Deze functie helpt conflicten tussen verschillende versies van bibliotheken te voorkomen en vergemakkelijkt de reproduceerbaarheid. Anaconda bevat ook een gebruiksvriendelijke grafische interface genaamd Anaconda Navigator, waarmee gebruikers applicaties kunnen starten en pakketten en omgevingen kunnen beheren zonder opdrachtregelopdrachten.

De belangrijkste kenmerken van Anaconda zijn onder meer:

• Uitgebreide verzameling van meer dan 7,500 open-sourcepakketten voor datawetenschap, machine learning en datavisualisatie
• Conda-pakket- en omgevingsmanager voor eenvoudige installatie, beheer en implementatie van pakketten en afhankelijkheden
• Mogelijkheid om geïsoleerde omgevingen voor verschillende projecten te creëren om pakketconflicten te voorkomen en reproduceerbaarheid te garanderen
• Anaconda Navigator grafische gebruikersinterface voor het beheren van pakketten en omgevingen zonder opdrachtregelinteractie
• Ondersteuning voor meerdere platforms, waaronder Windows, macOS en Linux

Bezoek Anaconda →

8. H2O

H2O.ai biedt een uitgebreid platform voor het automatiseren van belangrijke machine learning-workflows, waardoor gebruikers snel AI-modellen en -applicaties van wereldklasse kunnen bouwen zonder uitgebreide expertise op het gebied van datawetenschap.

De H2O AI Cloud verenigt de data science- en AI-oplossingen van het bedrijf in één samenhangend platform. Het omvat H2O-3 voor gedistribueerde machine learning, H2O Driverless AI voor geautomatiseerde machine learning, H2O Hydrogen Torch voor no-code deep learning, H2O Document AI voor intelligente documentverwerking, H2O Wave voor low-code AI-appontwikkeling en extra mogelijkheden voor feature stores en MLOps.

De belangrijkste kenmerken van H2O.ai zijn onder meer:

• H2O-3: Een open source, gedistribueerd machine learning-platform dat een breed scala aan algoritmen biedt voor classificatie, regressie, clustering en meer
• H2O AI zonder bestuurder: Een bekroond AutoML-platform dat belangrijke machine learning-taken automatiseert, zoals feature-engineering, modelafstemming en modelselectie, om snel zeer nauwkeurige modellen te bouwen
• H2O-golf: Een low-code raamwerk voor het snel ontwikkelen van rijke AI-applicaties en interactieve dashboards
• Integratie met Snowflake voor vereenvoudigde gegevenstoegang en -verwerking, waarbij gebruik wordt gemaakt van Snowflake Native Apps en Snowpark Container Services
• Flexibele implementatieopties, waaronder volledig beheerde cloud- en hybride cloudomgevingen

Bezoek H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow is een open-source softwarebibliotheek ontwikkeld door Google voor gegevensstroom en differentieerbare programmering voor een reeks taken. Het is een symbolische wiskundebibliotheek en wordt veel gebruikt voor machine learning-toepassingen zoals neurale netwerken. TensorFlow biedt een flexibel ecosysteem van tools, bibliotheken en communitybronnen waarmee onderzoekers de allernieuwste ontwikkelingen op het gebied van ML kunnen stimuleren en ontwikkelaars ML-aangedreven applicaties kunnen bouwen en implementeren.

Een van de belangrijkste sterke punten van TensorFlow is de mogelijkheid om gedistribueerde training uit te voeren over meerdere CPU's, GPU's of TPU's, wat de ontwikkeling van grootschalige machine learning-modellen mogelijk maakt. Het biedt ook een uitgebreide set tools voor modelvisualisatie, debuggen en optimalisatie. TensorFlow 2.0, uitgebracht in 2019, introduceerde eager execution als standaard, waardoor het modelontwikkelingsproces werd vereenvoudigd en intuïtiever werd, vooral voor beginners.

De belangrijkste kenmerken van TensorFlow zijn onder meer:

• Keras-integratie voor API op hoog niveau van neurale netwerken, waardoor snelle prototyping en eenvoudige modelbouw mogelijk zijn
• Snelle uitvoering voor onmiddellijke iteratie en intuïtieve foutopsporing
• Gedistribueerde trainingsondersteuning over meerdere CPU's, GPU's of TPU's
• TensorBoard voor visuele modelinspectie en -begrip door middel van interactieve visualisaties
• TensorFlow Lite voor het implementeren van modellen op mobiele en embedded apparaten

Bezoek TensorFlow →

10. Apache mahout

Apache Mahout is een open-source machine learning-bibliotheek ontwikkeld door de Apache Software Foundation. Het biedt een breed scala aan machine learning-algoritmen die zijn ontworpen om schaalbaar te zijn en in staat te zijn om op grote datasets te draaien met behulp van gedistribueerde computerframeworks zoals Apache Hadoop en Apache Spark.

Mahout begon als een subproject van Apache Lucene, met de nadruk op machine learning-taken zoals clustering, classificatie en collaboratieve filtering. In de loop van de tijd is het geëvolueerd om een ​​bredere reeks algoritmen te ondersteunen en heeft het de focus verlegd van Hadoop MapReduce naar efficiëntere gedistribueerde computerengines zoals Spark.

De belangrijkste kenmerken van Apache Mahout zijn onder meer:

• Gedistribueerd lineair algebra-framework en wiskundig expressieve Scala DSL voor het schrijven van efficiënte en schaalbare machine learning-algoritmen
• Integraties met Apache Spark, Apache Flink en H2O voor gedistribueerde verwerking van grote datasets
• Collaboratieve filteralgoritmen voor het bouwen van aanbevelingssystemen, inclusief op gebruikers en items gebaseerde benaderingen, matrixfactorisatie en meer
• Clusteralgoritmen zoals k-Means, fuzzy k-Means, streaming k-Means en spectrale clustering
• Classificatie-algoritmen zoals logistieke regressie, Naive Bayes, willekeurige bossen en verborgen Markov-modellen

Bezoek Apache Mahout →

Waarom u ML-software zou moeten overwegen

De evolutie van machine learning software heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop organisaties bijna alle aspecten van hun bedrijf benaderen. Deze tools stellen datawetenschappers en ontwikkelaars in staat geavanceerde machine learning-modellen te creëren die complexe problemen op het gebied van natuurlijke taalverwerking, computervisie en tal van andere gebieden kunnen aanpakken. Van begeleid leren tot onbewaakt machinaal leren: het scala aan algoritmen en technieken dat via deze platforms beschikbaar is, is enorm en groeit voortdurend.

Machine learning-tools hebben de toegang tot geavanceerde technologieën zoals neurale netwerken en deep learning gedemocratiseerd. Ze vereenvoudigen het maken van gegevensstroomgrafieken, stroomlijnen de ontwikkeling van machine learning-projecten en bieden robuuste omgevingen voor het trainen en inzetten van machine learning-modellen. Of een organisatie nu één enkel machine learning-algoritme implementeert of een volledig machine learning-systeem bouwt, deze softwareoplossingen bieden de flexibiliteit en kracht die nodig is om innovatie te stimuleren.

Naarmate de machine learning-technologie zich blijft ontwikkelen, kunnen we verwachten dat deze tools nog geavanceerder en gebruiksvriendelijker zullen worden. Ze zullen waarschijnlijk meer geautomatiseerde functies integreren om datawetenschappers te helpen bij het selecteren en optimaliseren van machine learning-algoritmen, waardoor de toetredingsdrempel verder wordt verlaagd voor organisaties die de kracht van machine learning willen benutten. De toekomst van business intelligence en datagestuurde besluitvorming is onlosmakelijk verbonden met de voortdurende ontwikkeling en adoptie van deze krachtige machine learning-softwareplatforms.