Wichtigste Tools für maschinelles Lernen

Inhaltsübersicht

Hier finden Sie eine Liste der besten Tools für maschinelles Lernen für kleine und große Unternehmen, die es Systemen ermöglichen, Daten zu analysieren und sich anzupassen, um die Genauigkeit der vorhergesagten Ergebnisse zu verbessern.

Einführung

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die Daten nutzt, um die Ergebnisse bestimmter Situationen vorherzusagen. Die Technologie des maschinellen Lernens wird in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt, um Systeme und Prozesse auf der Grundlage vorhergesagter Ergebnisse zu koordinieren.

Wenn Sie die Effizienz Ihres Unternehmens verbessern möchten, sollten Sie den Einsatz von Tools für maschinelles Lernen in Betracht ziehen. Diese Tools helfen Ihrem Team bei der Erstellung von maschinellen Lernmodellen, die aussagekräftige Erkenntnisse liefern, was wiederum zu intelligenteren Geschäftsentscheidungen und besseren Ergebnissen im gesamten Unternehmen führen kann.

Was ist maschinelles Lernen?

Die Wissenschaft vom Training eines Systems, um Daten zu sammeln und sich selbst zu verbessern, ist als maschinelles Lernen bekannt. Es ist eine nie endende Schleife des Selbstlernens und der Selbstverbesserung eines Systems.

Die vier Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen:

1. Überwachtes Lernen

2. Semi-überwachtes Lernen

3. Unüberwachtes Lernen

4. Verstärkungslernen

Was sind Machine Learning Tools?

Tools für maschinelles Lernen führen verschiedene Algorithmen und Tests durch und analysieren sogar riesige Datensätze, um mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) optimale Geschäftsentscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Diese Permutationen und Kombinationen werden auf der Grundlage der Qualität der Ergebnisse erneut durchgeführt, um die Dienstleistungen weiter zu verbessern.

Beispiel für maschinelles Lernen

Hier sind einige Branchen, in denen maschinelles Lernen in großem Umfang eingesetzt wird:

1. Gesundheitswesen und medizinische Diagnose

2. Gesichtserkennung in Bildern 

3. Vorhersagen umwandeln 

4. Öffentliche Sicherheit 

5. Landwirtschaft 

6. Intelligente Assistenten 

7. Staatliche Industrie und Politikgestaltung

8. Sicherheit am Arbeitsplatz

9. Schutz der Umwelt  

10. Cyber-Sicherheit

Die 5 besten Software-Tools für maschinelles Lernen

1. Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning ist eines der einfachsten Tools für maschinelles Lernen, die es gibt. Dieses Tool kann sich für Sie als Segen erweisen, wenn Sie ein Team von Ingenieuren haben, die vergleichsweise unerfahren sind, oder wenn Sie nicht viel Zeit zur Verfügung haben.

Eigenschaften

  • Sie können mehrere Dienste in Anspruch nehmen.
  • Sie können mit verschiedenen Frameworks wie Pytorch, TensorFlow, etc. arbeiten.
  • Die Dienste sind recht einfach und erfordern nicht viel Fachwissen über maschinelles Lernen.
  • Es ist eine offene Plattform.
  • Ihre Dienste sind HIPAA-konform für die Nutzung durch medizinische Einrichtungen.

Profis

  • Einfache Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen
  • Kostengünstig
  • Sicher
  • Schnell einsatzbereit und skalierbar

2. IBM

Das Wichtigste an den IBM-Tools für maschinelles Lernen ist die Betonung der "Einfachheit". Die Dienste von IBM sind für Ingenieure ohne viel Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens sehr einfach zu bedienen und lassen sich schnell einsetzen. Mit diesen Tools können Sie mehrere Modelle mit nur einem Klick ausführen

Eigenschaften

  • Bereitstellung mit einem Mausklick
  • Open-Source
  • Einfache Bereitstellung, Modellschulung und Leistungsoptimierung

Profis

  • Einfaches Verwalten des Lebenszyklus Ihres Modells
  • Hochgradig skalierbar
  • Schneller Einsatz
  • Einfache Integration
  • Proaktive Kundenbetreuung

Nachteile

  • Eingeschränkte Unterstützung für Apple-Produkte
  • Keine globale Unterstützung

3. Weka

Weka wurde speziell für die Cloud entwickelt, um die Herausforderungen in Bezug auf Platz und Geschwindigkeit zu bewältigen, die die meisten anderen Plattformen für maschinelles Lernen mit sich bringen.

Weka ist ein plattformunabhängiges Tool für maschinelles Lernen. Es kann eine große Hilfe sein, wenn Ihre Abhängigkeit von maschinellen Lernmodellen und -aktivitäten sehr hoch ist, Sie aber nur über begrenzte Ressourcen verfügen. Weka hat sich als große Hilfe für das Data Mining erwiesen.

Eigenschaften

  • Daten können in mehreren Formaten gelesen werden
  • Management durch beschleunigte DataOps

Profis

  • Einfacher Einstieg und Nutzung
  • Großzügige Lagerung
  • Hervorragend geeignet für die Prüfung und Analyse von Daten
  • Datensätze sind übersichtlich organisiert
  • Großartige Datenvisualisierungen
  • Äußerst skalierbar

Nachteile

  • Veraltetes UI
  • Kann manchmal langsam und verzögert sein 

4. BigML

BigML bietet ein Framework, das für alle gilt. Die Tools für maschinelles Lernen von BigML wollen die Dinge super einfach halten und so helfen, Aufwand und Kosten zu reduzieren. Mit BigML können Sie Ihre Ergebnisse des maschinellen Lernens durch überwachte oder nicht überwachte maschinelle Lernmethoden gestalten.

Durch den Wegfall mehrerer Bibliotheken für maschinelles Lernen können Sie mit geringeren Kosten rechnen. Sie können sogar großartige Geschäftsvorhersagen machen

Eigenschaften

  • Modelle sind interaktiv und können leicht exportiert werden
  • Sich wiederholende und zeitaufwändige Vorgänge können automatisiert werden
  • Das Dashboard ist ein gemeinsamer Arbeitsbereich
  • Open-Source

Profis

  • Die Aufzeichnungen sind leicht aufzubewahren und abzurufen
  • Unterstützt mehrere Sprachen
  • In der Cloud gespeicherte Daten
  • Großartige Kundenbetreuung

Nachteile

  • Unerreichbar offline
  • Eingeschränkte Funktionen in der kostenlosen Testversion

5. PyTorch

Als eines der vielseitigsten und robustesten Tools für maschinelles Lernen kann PyTorch von jedem verwendet werden. PyTorch hat sich mit beliebten Cloud-Plattformen wie AWS und Google Cloud zusammengetan, sodass es wie ein fertiges Produkt aussieht, das man nur noch auspacken muss.

PyTorch wurde entwickelt, um jedem optimale Ergebnisse zu liefern, unabhängig davon, ob Sie es vorziehen, im Eager- oder im Graph-Modus zu arbeiten.

Eigenschaften

  • Unterstützt den Einsatz auf iOS und Android
  • Hat mehrere Pakete für verschiedene Zwecke
  • C++-Frontend

Profis

  • Einfache Nutzung und Bereitstellung
  • Einfache Verlagerung von Berechnungen auf GPU
  • Zusammenarbeit im Team ist möglich
  • Arbeitet problemlos mit den üblichen Python-Bibliotheken
  • Die Nutzung ist kostenlos

Nachteile

  • Begrenzte Unterstützung durch die Gemeinschaft

Schlussfolgerung

Wir hoffen, dass die Liste der 5 besten Tools für maschinelles Lernen eine Hilfe für Sie ist. Jedes dieser Tools hat seine Vorteile gegenüber den anderen. 

Nun liegt es an Ihnen, sich eingehend mit den einzelnen Tools zu befassen und herauszufinden, was am besten zu Ihren Geschäftsanforderungen passt. Denken Sie immer daran, dass Sie sich nicht auf ein einziges Tool für maschinelles Lernen festlegen müssen. Toben Sie sich aus - schließlich sind dem Wachstum Ihres Unternehmens keine Grenzen gesetzt!

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