Top 10 Machine Learning Tools für alle Qualifikationsstufen

Top 10 Machine Learning Tools für alle Qualifikationsstufen

Wussten Sie, dass maschinelles Lernen die meisten Computerwerkzeuge, die Sie zu Hause und am Arbeitsplatz verwenden, unterstützt? Technologien wie Bildverarbeitung, Spracherkennung und Suchalgorithmen sind Bestandteile des maschinellen Lernens.

Beispiele für maschinelles Lernen sind Anwendungen wie Social Media-Kanäle, die neue Verbindungen vorschlagen, Streaming- oder Suchalgorithmen, die Filme oder Produkte empfehlen. Darüber hinaus umfasst es auch jede Software, die Vorschläge auf der Grundlage früherer Entscheidungen macht, die Sie getroffen haben.

Oberflächlich betrachtet, scheint die Einbettung von maschinellen Lernfähigkeiten in ein System eine einfache Aufgabe zu sein. In Wahrheit ist das maschinelle Lernen jedoch nicht nur datenintensiv, sondern auch ein sehr komplex. Die meisten Softwareentwickler benötigen maschinelle Lernwerkzeuge, die von großen F&E-Zentren entwickelt werden, wenn sie Endanwendern maschinelle Lernfähigkeiten zur Verfügung stellen wollen.

Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten maschinellen Lernwerkzeuge für erfahrene und an maschinellem Lernen interessierte Anfänger, aufgelistet in alphabetischer Reihenfolge.

Intel Nervana

Intel Nervana nutzt Intels Hardware wie den Intel Xeon Prozessor und den Intel Xeon Phi Prozessor, um maschinelles Lernen zu ermöglichen. Das Intel Deep Learning SDK bietet Entwicklern und Forschern ein Framework, um maschinelle Lernmodelle auf Basis großer Datensätze zu erstellen. Das Unternehmen arbeitet auch an einer Deep-Learning-Schiffsarchitektur, die ein anderes Konzept als die aktuellen GPU-Anwendungen im gesamten Bereich des maschinellen Lernens verwenden wird.

Keras

Keras ist eine einfach zu bedienende Open-Source-Bibliothek für die Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen. Der modulare Ansatz führt zu einer besseren Erweiterbarkeit, die auch durch die einfache Handhabung unterstützt wird.

Sie müssen Python-Codierer aktivieren, um Keras-Modelle für das maschinelle Lernen auf anderen Frameworks wie TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) und Theano bereitzustellen.

Sie können Keras auf GPUs ausführen, und es ermöglicht ein einfaches und schnelles Prototyping und bietet gleichzeitig eine API für neuronale Netzwerke. Es ist kostenlos zu benutzen.

SAP Leonardo

SAP Leonardo richtet es sich an große Unternehmensanwender. Es lässt sich nahtlos in andere SAP-Werkzeuge integrieren. Darüber hinaus ist es für die Arbeit mit spezifischen SAP-Geschäftslösungen konzipiert, die sich mit Service Ticket Intelligence, Kundenbindung und prädiktiver Analyse befassen.

Benutzer können die Vorteile der integrierten maschinellen Lernfunktionen für das Verständnis der natürlichen Sprache, die Bild- und Audioerkennung und die Verwendung von tabellarischen Daten nutzen. Es unterstützt benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle. Es bietet auch Vorlagen, um die Datenerfassung zu erleichtern und die Bereitstellung zu beschleunigen.

SAP Leonardo erfordert einige Programmierkenntnisse. Außerdem ist es nicht kostenlos. Sie bezahlen pro Knotenstunden, die innerhalb der SAP Public Cloud genutzt werden, mit Preisen ab knapp über 8 US-Dollar pro Stunde.

SAS Enterprise Miner

SAS Enterprise Miner ist eine weitere maschinelle Lernsoftware, die sich an Unternehmensanwender richtet. Sie ist allerdings sehr einfach zu bedienen.

Sie ermöglicht eine erweiterte prädiktive und deskriptive Modellierung. Somit können Unternehmensdatenwissenschaftler Modelle zur Betrugserkennung und Risikominimierung entwickeln. Der SAS Enterprise Miner unterstützt Visualisierungen. Darüber hinaus beinhalten die Komponenten des maschinellen Lernens eine explorative Datenanalyse zur Untersuchung von Datensätzen, Modellmanagement und Modellüberwachung.

Die Unternehmenssoftware ist nicht kostenlos.

TensorFlow

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework und eine Softwarebibliothek für Deep Learning und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Das Google Brain-Team aus KI-Entwicklern erstellt das Framework ursprünglich.

TensorFlow ermöglicht die Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen, die auf Systemen ausgeführt werden können, die vom Desktop-Computer über Servercluster bis hin zu mobilen und Edge-Geräten reichen. TensorFlow wurde eingesetzt, um Überwachungs- und Visualisierungsfunktionen für ML-Modelle zu erstellen.

Dies ist ein Framework auf niedriger Ebene für die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens. Darüber hinaus erfordert es fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und C++. Andere Programmiersprachen, die Sie mit TensorFlow verwenden können, sind Haskell, Java, Go, Rust und JavaScript. Es steht Ihnen frei, TensorFlow für jeden Zweck zu verwenden.

Taschenlampe

Die Fackel ist ein weiteres kostenloses und Open-Source-Maschinenlern-Framework. Es basiert auf der Programmiersprache Lua. Genau wie TensorFlow und Keras arbeitet Torch mit GPUs zusammen, um eine Vielzahl von Deep-Learning-Funktionen freizusetzen. Darüber hinaus bietet es auch eine schnellere Leistung im Vergleich zu anderen Frameworks für maschinelles Lernen.

Ein großes Ökosystem von Community-Paketen ist für Torch verfügbar. Dies unterstützt auch neuronale Netze und neuronale Netzmodelle. Eine ganze Reihe von Forschern verwenden Torch, auch weil das Framework ein einfach zu bedienendes modulares Frontend bietet.

Fähigkeiten in Python sind entscheidend

Diese Liste der besten maschinellen Lernwerkzeuge ist nicht vollständig. Darüber hinaus sind weitere maschinelle Lernframeworks und Softwaretools mit tragfähigen KI- und ML-Funktionen leicht verfügbar.

Diese Liste bietet nur die besten Beispiele für maschinelles Lernen für Frameworks und Tools für jedes Skillset – vom Azure Machine Learning Studio, das sowohl kostenlos als auch ohne Programmiererfahrung einsetzbar ist, über SageMaker, das Free Tier Bit anbietet, jedoch bestimmte Programmierkenntnisse erfordert, bis hin zu TensorFlow, das kostenlos ist. Allerdings sollten Sie über Kenntnisse in der Programmiersprache Python verfügen, um sie vollständig nutzen zu können.