Werkzeuge für Maschinelles Lernen helfen Dateningenieuren und Wissenschaftlern bei der Einrichtung von Modellen, der Auswahl von Daten und der Bereitstellung von Modellen. Die Versionsverwaltung fasst einen Satz von Daten, Algorithmen und Parametereinstellungen zu einer Einheit zusammen, sodass die Ergebnisse bei Bedarf auf einen früheren Stand zurückgesetzt werden können. Viele ML-Tools helfen dabei, die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
Anwendungen, die Maschinelles Lernen verwenden
Bevor wir spezifische ML-Tools erörtern, ist es hilfreich, etwas über allgemeine Anwendungen zu erfahren, bei denen Algorithmen zur Vorhersage oder Ableitung von Daten eingesetzt werden. Zu diesen Anwendungen gehören die folgenden Beispiele:
- Erkennen Sie Anomalien in Transaktionen zur Betrugserkennung.
- Erkennen von Netzwerkeinbrüchen durch Analyse von Verkehrsmustern, um ungewöhnliche Aktivitäten zu beobachten und darauf zu reagieren.
- Klassifizieren Sie die Stimmung der Kommunikation in social media Feeds.
- Klassifizieren Sie E-Mails und behandeln Sie sie angemessen.
- Ordnen Sie Daten in Clustern mit ähnlichen Werten an.
- Bilder auf der Grundlage ihres Inhalts klassifizieren.
- Erkennen von Objekten in einem Bild oder Video, z. B. Personen und Pakete im Falle einer Türklingelkamera.
- Sagen Sie das Wetter voraus.
- Vorhersage späterer Werte auf der Grundlage einer anfänglichen Reihe von Werten durch Regressionsanalyse.
- Verstehen Sie Textnachrichten und Sprache mit Verarbeitung natürlicher Sprache NLP), um Sprachübersetzung zu unterstützen und Zusammenfassungen zu erstellen.
- Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes, z. B. Hauspreis, Aktienkurs usw.
- Sortieren von Daten nach bestimmten Kriterien.
Erstellen und Bereitstellen eines ML-Projekts
Im Folgenden werden die wichtigsten Schritte eines ML-Projekts beschrieben:
- Daten sind das Lebenselixier eines ML-Projekts. Durch die Datenerfassung werden die für das ML-Modell erforderlichen Datenquellen ermittelt. Mehr Datenpunkte können zu genaueren Vorhersagen führen.
- Bei der Datenaufbereitung werden Datensätze für die Verwendung im ML-Modell umgewandelt. Die Datenqualität wird verbessert, indem irrelevante Inhalte herausgefiltert, Lücken geschlossen und Datenformate stärker standardisiert werden.
- Der Modellauswahlprozess wählt die geeignete Training aus. Die Auswahl basiert auf der Art der Daten, mit denen das Modell gespeist wird.
- Beim Training werden Algorithmen auf Datensätze angewendet, um die Vorhersagegenauigkeit des ML-Modells zu verbessern.
- Bei der Modellevaluierung werden die Ausgabevorhersagen anhand von Validierungsdatensätzen getestet, um die Genauigkeit des Modells zu ermitteln.
- Durch die Abstimmung der Parameter wird das Modell angepasst, um seine Wirksamkeit zu verbessern.
- Das Ergebnis des Projekts ist eine Reihe von Vorhersagen.
Verfügbare Maschinelles Lernen Tools
Akkord.net
Accord.net bietet ML-Bibliotheken für die Audio- und Bildverarbeitung. Die angebotenen Algorithmen umfassen numerische lineare Algebra, numerische Optimierung, Statistik, künstliche neuronale Netze und Signalverarbeitung.
Amazonas SageMaster
Entwickelt für AWS-Benutzer zum Entwerfen und trainieren ML-Modellen. Enthält Tools für ML-Operationen mit einer Auswahl an Tools zur Verwendung in ML-Workflows.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib ist ein verteiltes Framework für ML. Der Spark-Kern wird an der Spitze entwickelt. MLlib umfasst Algorithmen für Regression, Clustering, Filter und Entscheidungsbäume.
Apachenmännchen
Apache Manhout unterstützt Datenwissenschaftler durch die Bereitstellung von Algorithmen für Präprozessoren, Regression, Clustering, Empfehlungssysteme und verteilte lineare Algebra. Es enthält Java für gängige mathematische Operationen.
Azure Maschinelles Lernen Studio
Azure Maschinelles Lernen ist der Versuch von Microsoft, mit Google AutoML zu konkurrieren. Es enthält eine grafische Benutzeroberfläche, um Daten mit ML-Modulen zu verbinden.
Café
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) ist ein Tool zur Unterstützung von Deep Learning-Anwendungen, das eine C++- und Python API ENTHÄLT. Caffe unterliegt einer Berkeley Source Distribution (BSD)-Lizenz. Eine BSD-Lizenz wird für die Verbreitung von Freeware, Shareware und Open-Source-Software verwendet.
Google Cloud AutoML
Die Cloud bietet vortrainierte Modelle, mit denen Benutzer Text- und Spracherkennungsdienste erstellen können.
IBM Watson
IBM bietet eine Webschnittstelle zu Watson an, die sich bei NLP auszeichnet.
Jupyter-Notebook
Jupyter Notebook ist bei Dateningenieuren, die Julia, Python und R unterstützen, sehr beliebt.
NN öffnen
Open NN implementiert neuronale Netze mit dem Schwerpunkt auf Deep Learning und prädiktiver Analyse.
Keras
Keras wird für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen und für die Verteilung des Training von Deep-Learning-Modellen verwendet.
Qwak
Qwak ist eine Reihe von Werkzeugen für die Entwicklung von ML-Modellen mit Stärken in den Bereichen Versionierung und Produktionstests.
Schneller Bergmann
Rapid Miner konzentriert sich auf die Datenwissenschaften mit einer Reihe von Data Mining, Deployment und Fähigkeiten.
Scikit-learn
Scikit-learn ist eine Sammlung von Werkzeugen zur Unterstützung der prädiktiven Datenanalyse und Modellauswahl. Die Bibliothek der Werkzeuge ist mit einer BSD-Softwarelizenz erhältlich.
Shogun
Shogun-Algorithmen und Datenstrukturen für ML-Support-Vektor-Maschinen für Regression und Klassifizierung. Die Sprachunterstützung umfasst Python, Octave, R, Ruby, Java, Skala und Lua.
Tensorflow
TensorFlow ist ein freies, quelloffenes Framework , das ML und neuronale Netzwerkmodelle verwendet. Tensorflow wird für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildverarbeitung verwendet. Eine Javascript- und Python kann Code auf CPUs und GPUs ausführen.
Actian und Maschinelles Lernen Tools
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Werkzeuge für Maschinelles Lernen sind Software-Frameworks, Bibliotheken, Plattformen und Dienste, die für die Erstellung, das trainieren, die Auswertung, den Einsatz und die Überwachung von Modellen für Maschinelles Lernen verwendet werden. Sie unterstützen die Datenaufbereitung, die Auswahl von Algorithmen, das Experimentieren mit Modellen und die Operationalisierung.
Zu den gängigen Kategorien gehören Datenaufbereitungstools, Modellentwicklungsbibliotheken, AutoML-Plattformen, MLOps und Deployment , Experiment-Tracking-Tools und Cloud KI-Dienste.
Beliebte Tools sind TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Jupyter notebooks, MLflow, Kubeflow, Airflow, Spark MLlib und Cloud AI-Plattformen von AWS, Azure und Google Cloud.
Tools rationalisieren den Dateneingang, die Vorverarbeitung, das Feature-Engineering, das Training, die Abstimmung der Hyperparameter, die Deployment in Produktionsumgebungen, die Modellüberwachung und die Erkennung von Drifts, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu erhalten.
Zu den Herausforderungen gehören die Fragmentierung der Tools, steile Lernkurven, die Integration in die bestehende Infrastruktur, Einschränkungen bei Scalability , der Ressourcenbedarf und die Gewährleistung der Reproduzierbarkeit in verschiedenen Umgebungen.
Sie beschleunigen die Entwicklung, reduzieren die manuelle Arbeit, setzen die Governance durch, unterstützen die Zusammenarbeit zwischen Datenteams, stellen eine konsistente Deployment sicher und ermöglichen es Unternehmen, Analysen und KI-Workloads in großem Umfang zu operationalisieren.
