12 Tools für maschinelles Lernen (plus Hauptfunktionen und Vorteile) • BUOM

11. März 2022

Der Einsatz von maschinellem Lernen in Ihrem Betrieb kann Ihnen dabei helfen, Ihre Angebote zu verbessern, die Effizienz Ihrer Systeme zu steigern und das Erlebnis für Ihre Benutzer zu verbessern. Das Erlernen der verschiedenen verfügbaren Softwaretools im Bereich des maschinellen Lernens kann Ihnen dabei helfen, effektive Prozesse zu entwickeln, die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Ziele zugeschnitten sind. Bei so vielen verfügbaren Tools kann Ihnen ein Blick auf die Hauptfunktionen und Vorteile der Software dabei helfen, die Tools auszuwählen, die für Ihre spezifischen Anwendungen am besten geeignet sind. In diesem Artikel erklären wir, was maschinelles Lernen ist, und listen 12 Tools für maschinelles Lernen auf, die Sie verwenden können.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen nutzt Daten und Erfahrungen, um die Benutzererfahrung und bestehende Prozesse automatisch zu verbessern. Computersysteme gelten als eine Form der künstlichen Intelligenz und können maschinelles Lernen nutzen, um sich zu entwickeln und anzupassen, ohne explizit programmierte Anweisungen zu erhalten. Tools für maschinelles Lernen nutzen Modelle, Algorithmen und Datenanalysen, um Muster zu finden und zu interpretieren. Anschließend können sie ihre Analyse nutzen, um ihre Abläufe zu informieren und automatische Verbesserungen vorzunehmen.

Beispielsweise können Streaming-Dienste maschinelles Lernen nutzen, um ihren Zuschauern basierend auf ihren bisherigen Entscheidungen eine neue Serie zu empfehlen. Der E-Mail-Server kann maschinelles Lernen nutzen, um Spam-Nachrichten herauszufiltern. Die drei Hauptarten des maschinellen Lernens sind:

1. Boosting: Diese Art des maschinellen Lernens zielt darauf ab, die Effizienz eines Systems zu verbessern.

2. Überwacht: Überwachtes Lernen nutzt vorhandene Daten, um Vorhersagen zu treffen.

3. Unbeaufsichtigt: Unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen sucht nach Mustern in Daten, um Systemaktionen zu informieren.

12 Tools für maschinelles Lernen

Hier sind einige Softwaretools für maschinelles Lernen mit ihren wichtigsten Funktionen:

1. Shogun

Shogun ist eine kostenlose Software, die mit den meisten Betriebssystemen funktioniert. Das in C++ geschriebene Tool für maschinelles Lernen nutzt Regressions-, Clustering- und Klassifizierungsalgorithmen, um seine Entscheidungen zu treffen. Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen verwenden vergangene Daten, um Funktionen auszuführen, Regressionsalgorithmen können jedoch bestimmte Werte ausgeben. Clustering-Algorithmen stellen ebenfalls Ausgabedaten bereit, verwenden diese jedoch zur Erstellung einer Reihe von Datenclustern. Shogun bietet Online-Schulungsressourcen und seine Software unterstützt Vektormaschinen.

2. Schneller Bergmann

Rapid Miner ist eine plattformübergreifende Software mit verschiedenen Preisstufen. Sie bieten einen kostenlosen Plan sowie die Möglichkeit zum Upgrade auf einen kostenpflichtigen Dienst. Rapid Miner ist in Java geschrieben und bietet Dienste zum Laden und Konvertieren von Daten. Sie können mit dem Programm auch eine Datenvisualisierung und Vorverarbeitung durchführen.

3. Accors.net

Accors.net ist ein weiteres kostenloses Tool für maschinelles Lernen, das auf mehreren Plattformen läuft. Benutzer können die Software verwenden, um Regressions-, Klassifizierungs-, Clustering- und Verteilungsalgorithmen auszuführen. Der Dienst bietet auch Hypothesentests und Kernel-Methoden an, eine Klasse von Algorithmen zur Analyse von Mustern.

4. Scikit Learn

Dieses Softwaretool funktioniert mit den meisten Betriebssystemen und ist kostenlos. Es verwendet die gängigsten Algorithmen des maschinellen Lernens wie Clustering, Regression, Vorverarbeitung und Klassifizierung. Das Tool hilft auch bei der Modellauswahl und Dimensionsreduzierung.

5. Azurblau

Azure ist ein maschinelles Lerntool von Microsoft. Sie können ein kostenloses Konto erstellen und dann auf die kostenpflichtigen Angebote upgraden, wobei Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen. Die Software ist automatisiert, sodass Sie schnell die richtigen Algorithmen für Ihre Dienste identifizieren können. Ihre integrierten Pipelines für kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD) helfen Ihnen, Ihre Produktivität zu verbessern.

6. Jahrhundert

Ein weiteres kostenloses Tool, Weka, unterstützt Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen. Darüber hinaus können Benutzer von den Funktionen zur Datenaufbereitung, Visualisierung und Analyse von Assoziationsregeln profitieren. In Java geschriebene Software funktioniert auf den meisten Plattformen.

7. Pytorch

Pytorch bietet drei kostenlose Module: Autograd, Optim und nn. Ihr Autograd-Modul ist ein automatischer Differenzierungsmechanismus. Optim hilft bei der Implementierung von Optimierungsalgorithmen und nn enthält verschiedene Klassen zum Aufbau neuronaler Netzwerkmodelle. Die Software ist mit den meisten Betriebssystemen kompatibel. Sie können auch die andere Funktion des Unternehmens, TorchScript, verwenden, um zwischen grafischem und ungeduldigem Modus zu wechseln. Die Anwendung ist auf den wichtigsten Cloud-Plattformen einfach zu verwenden, sodass Sie Ihre Systeme problemlos skalieren und weiterentwickeln können.

8. Kolab

Colab ist ein kostenloser Cloud-Dienst, der mit anderen Tools für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Es funktioniert mit Pytorch, Keras und TensorFlow, drei weiteren Softwaretools auf dieser Liste. Colab unterstützt Bibliotheken für jede dieser Anwendungen und hilft Ihnen, die Vorteile mehrerer Tools gleichzeitig zu nutzen.

9. Tensorflow

Das Hauptmerkmal von TensorFlow ist seine Bibliothek zur Programmierung von Datenflüssen. Es handelt sich um eine End-to-End-Open-Source-Plattform mit einem starken Fokus auf tiefes Lernen und Inferenz neuronaler Netze. Online finden Sie Tutorials und Support von der Open-Source-Community. Das Tool bietet verschiedene Arbeitsabläufe zum Trainieren und Entwickeln von Modellen mithilfe von JavaScript und Python. Unabhängig von der verwendeten Sprache können Sie das Programm jedoch in der Cloud, im Browser auf Ihrem Gerät und in jeder beliebigen Sprache bereitstellen. Ihre Datenanwendungsprogrammierschnittstelle hilft Benutzern beim Erstellen von Eingabepipelines mithilfe wiederverwendbarer Elemente.

10. Apache Mahout

Apache Mahout kann ein nützliches Werkzeug für Wissenschaftler, Mathematiker und Statistiker sein, die ihre Algorithmen ausführen möchten. Seine Java-Bibliotheken verarbeiten die gängigsten mathematischen Operationen und folgen der verteilten Struktur der linearen Algebra. Apache Mahout kann auch eine gute Option für diejenigen sein, die mit großen Datenmengen arbeiten. Die Tools nutzen bei ihrer Umsetzung Techniken des maschinellen Lernens wie Klassifizierung und Empfehlung.

11. Oryx 2

Oryx 2 ist ein nützliches Tool für groß angelegtes maschinelles Lernen in Echtzeit. Das Programm verwendet drei Schichten: die Geschwindigkeitsschicht, die Serviceschicht und die Batch-Schicht, die interagieren, um verschiedene Funktionen auszuführen. Die vierte Schicht, die Datenübertragungsschicht, hilft bei der Übertragung von Eingabedaten und beim Verschieben von Daten zwischen anderen Schichten. Sie können Oryx für benutzerdefinierte Anwendungen oder für kollaborative Filter-, Klassifizierungs- und Regressionsfunktionen mithilfe von Zufallsentscheidungswäldern und K-Means-Clustering verwenden.

12. Keras.io

Keras nutzt die Python-Bibliothek, um Benutzern eine schnelle Recherche zu ermöglichen. Mithilfe der API (Application Programming Interface) für neuronale Netze können Sie schnell und einfach Prototypen erstellen. Es ist benutzerfreundlich und arbeitet mit anderen Softwaretools wie TensorFlow zusammen, um eine Reihe von Serviceangeboten bereitzustellen. Keras.io unterstützt sowohl Faltungs- als auch wiederkehrende Netzwerke.

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