Maschinelles Lernen (ML) ist eine schnell wachsende Wissenschaft, die Anwendungen in nahezu jeder Branche findet. Daher haben Entwickler Zugang zu einer großen Auswahl an Technologien für maschinelles Lernen (ML). Dies kann die Auswahl des richtigen Tools für die Aufgabe herausfordernd machen.
In diesem Artikel wird Ihnen geholfen, die beste Entscheidung zu treffen, denn wir haben eine Liste der Top 10 ML-Tools für Entwickler im Jahr 2023 zusammengestellt.
1. TensorFlow
TensorFlow, eine Open-Source-Softwarebibliothek für Datenflussprogrammierung, ist ein leistungsfähiges Framework für maschinelles Lernen, das Google sowohl in der Forschung als auch in der Produktion intensiv nutzt. Für Entwickler ist einer der überzeugendsten Aspekte die nahtlose Visualisierung von neuronalen Netzwerken, die das Verständnis und die Analyse erleichtert.
2. PyTorch
PyTorch ist ein weiteres beliebtes ML-Tool, das TensorFlow ähnelt. Es handelt sich um ein Python-basiertes Framework, das sich gut für Deep-Learning-Anwendungen eignet. PyTorch ist einfach zu erlernen und zu verwenden, was es zu einer guten Wahl für Anfänger macht.
- Dynamisches Berechnungsgrafiksystem
- Verarbeitung von Tensoren mit GPUs wird unterstützt.
- Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und umfangreiche Dokumentation.
3. Vertex AI
Scikit-learn ist eine beliebte ML-Bibliothek für Python. Sie bietet eine Vielzahl von ML-Algorithmen, einschließlich Support Vector Machines, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Vertex AI ist einfach zu bedienen und hat eine große Community von Benutzern und Mitwirkenden.
- AutoML-Tools für automatische Modellauswahl und Hyperparameteranpassung.
- Die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten ermöglicht eine effizientere Datenverwaltung und Bereitstellung.
- Tools für Modellüberwachung und -erklärung können dazu beitragen, die Fairness und Zuverlässigkeit des Modells sicherzustellen.
4. Keras
Keras ist eine High-Level-Neuronennetzwerk-API, die auf TensorFlow aufbaut. Es ist ein ideales Tool für schnelle Entwicklung und Experimente, da es eine benutzerfreundliche und modulare Methode zur Erzeugung von ML-Modellen bietet. Keras wird wegen seiner Betonung auf Einfachheit und Lesbarkeit des Codes oft von Entwicklern bevorzugt, die Wert auf Benutzerfreundlichkeit legen.
5. Amazon Machine Learning
Amazon bietet eine umfassende Palette von Tools für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen an. Diese Tools sollen es Entwicklern und Data Scientists erleichtern, mit Machine Learning zu beginnen, selbst wenn sie keine vorherige Erfahrung haben.
Amazon Machine Learning (ML) ist eine weitere prominente Machine-Learning-Technologie von Amazon. ML ist ein verwalteter Dienst, der das Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen vereinfacht.
Neben SageMaker und ML bietet Amazon eine Vielzahl weiterer Tools für maschinelles Lernen, darunter:
- Amazon Rekognition ist eine Technologie, die Objekte, Gesichter und Szenen in Fotos und Videos erkennen kann.
- Amazon Lex ist ein Tool zur Erstellung von konversationellen KI (Chatbot)-Anwendungen.
- Amazon Polly: Dieses Tool erzeugt menschenähnliche Sprache aus Text.
- Amazon Transcribe: Dieses Utility konvertiert Audio- und Videoaufzeichnungen in Text.
6. cnvrg.io
cnvrg.io hebt sich in diesem Bereich durch das skalierbare, umfassende MLOps- und Modellverwaltungstool ab. Diese Top-Data-Science-Plattform bietet native Kubernetes-Cluster-Orchestrierung, containerbasierte Infrastruktur, produktionsreife Funktionen und kollaborative ML-Umgebungen. Cnvrg.io bietet maßgeschneiderte Unterstützung für die Spielebranche mit einem Fokus auf branchenspezifischen Anforderungen, einschließlich der Optimierung von Monetarisierungstechniken, der Reduzierung von Abwanderung und personalisierten In-Game-Erlebnissen. Es erfüllt die besonderen Bedürfnisse von Spieleverlegern und -entwicklern und erhöht ihre Fähigkeit, Data Science und Tools für maschinelles Lernen für bessere Spieleergebnisse zu nutzen.
7. Azure Machine Learning
Azure Machine Learning ist eine cloud-basierte ML-Plattform, die Amazon SageMaker ähnelt. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, einschließlich vortrainierter Modelle, verwalteter Infrastruktur und einer visuellen Oberfläche.
8. IBM Watson Studio
IBM Watson Studio ist eine cloud-basierte Plattform für maschinelles Lernen, die eine Vielzahl von Tools und Dienstleistungen für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen umfasst. IBM Watson Studio ist ein fantastisches Tool für Unternehmen, die ihre Abläufe durch Tools für maschinelles Lernen verbessern möchten.
Update: Neues Enterprise studio von IBM watsonx.ai
9. Torch
Ein beliebtes Tool zum Erstellen von neuronalen Netzwerken und Algorithmen für maschinelles Lernen ist Torch, ein Open-Source-Framework für wissenschaftliches Rechnen. Torch legt im Vergleich zu NumPy viel mehr Wert auf GPU-Unterstützung, was die Leistung verbessert. Da LuaJIT als Skriptsprache zur reibungslosen Interaktion mit C/CUDA verwendet wird, ist es effektiv und benutzerfreundlich.
Torch ist zudem kostenlos und Open Source, so dass die Nutzer seine Funktionen nutzen können, ohne dafür bezahlen zu müssen.
10. H2O.ai
H2O.ai ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die eine Reihe von Tools und Dienstleistungen für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen anbietet. H2O.ai ist eine gute Wahl für Unternehmen, die Tools für maschinelles Lernen einsetzen möchten, um ihre Abläufe zu verbessern.
Dies sind nur einige der vielen Technologien für maschinelles Lernen, die Entwicklern im Jahr 2023 zur Verfügung stehen werden. Das richtige Tool für Sie wird von Ihren individuellen Anforderungen und Zielen bestimmt. Jedes der Tools auf dieser Liste ist jedoch ein geeigneter Ausgangspunkt für ML.
