Top-Tools für die Vereinfachung und Standardisierung von maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei Innovationsführer, da die Welt von der Anziehungskraft der Technologie auf Branchen auf der ganzen Welt profitiert. Die Entscheidung, welches Tool verwendet werden soll, kann schwierig sein, da so viele auf dem Markt an Popularität gewonnen haben, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Sie entscheiden über Ihre Zukunft, wenn Sie sich für ein maschinelles Lerntool entscheiden. Da sich alles im Bereich der künstlichen Intelligenz so schnell entwickelt, ist es wichtig, die Balance zwischen „Alter Hund, alte Tricks“ und „Gestern erst geschafft“ zu wahren.

Die Zahl der Tools für maschinelles Lernen nimmt zu; Dabei geht es darum, sie zu bewerten und zu verstehen, wie man die beste auswählt.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige bekannte Tools für maschinelles Lernen. In dieser Überprüfung werden ML-Bibliotheken, Frameworks und Plattformen untersucht.

Hermine

Die neueste Open-Source-Bibliothek namens Hermine wird es Datenwissenschaftlern einfacher und schneller machen, besser geordnete Skripte zu erstellen. Darüber hinaus bietet Hermine Kurse zu Datenansicht, Textvektorisierung, Spaltennormalisierung und -denormalisierung sowie anderen Themen an, die bei alltäglichen Aktivitäten hilfreich sind. Bei Hermine müssen Sie eine Prozedur befolgen; Den Rest erledigt sie wie von Zauberhand.

Hydra

Ein Open-Source-Python-Framework namens Hydra erleichtert die Erstellung komplizierter Apps für Forschungs- und andere Zwecke. Hydra bezieht sich auf ihre Fähigkeit, zahlreiche zusammenhängende Aufgaben zu bewältigen, ähnlich wie eine Hydra mit vielen Köpfen. Die Hauptfunktion besteht in der Möglichkeit, eine hierarchische Konfiguration dynamisch zu erstellen und diese über Konfigurationsdateien und die Befehlszeile zu überschreiben.

Eine weitere Möglichkeit ist die dynamische Tab-Vervollständigung in der Befehlszeile. Es kann hierarchisch aus verschiedenen Quellen konfiguriert werden und die Konfiguration kann über die Befehlszeile angegeben oder geändert werden. Darüber hinaus kann es Ihr Programm starten, um es remote oder lokal auszuführen und zahlreiche Aufgaben mit verschiedenen Argumenten mit einem einzigen Befehl auszuführen.

Koala

Um die Produktivität von Datenwissenschaftlern bei der Arbeit mit riesigen Datenmengen zu steigern, integriert das Koalas-Projekt die Pandas DataFrame API zusätzlich zu Apache Spark.

Pandas ist die De-facto-Standardimplementierung (Einzelknoten) von Python DataFrame, während Spark der De-facto-Standard für die Datenverarbeitung im großen Maßstab ist. Wenn Sie bereits mit Pandas vertraut sind, können Sie mit diesem Paket sofort mit der Nutzung von Spark beginnen und Lernschwierigkeiten vermeiden. Eine einzelne Codebasis ist mit Spark und Pandas (Tests, kleinere Datensätze) (verteilte Datensätze) kompatibel.

Ludwig

Ludwig ist ein deklaratives Framework für maschinelles Lernen, das einen unkomplizierten und flexiblen datengesteuerten Konfigurationsansatz für die Definition von Pipelines für maschinelles Lernen bietet. Die Linux Foundation AI & Data hostet Ludwig, das für verschiedene KI-Aktivitäten genutzt werden kann.

Die Eingabe- und Ausgabefunktionen sowie die entsprechenden Datentypen werden in der Konfiguration deklariert. Benutzer können zusätzliche Parameter angeben, um Features vorzuverarbeiten, zu kodieren und zu dekodieren, Daten aus vorab trainierten Modellen zu laden, die interne Modellarchitektur aufzubauen, Trainingsparameter anzupassen oder eine Hyperparameteroptimierung durchzuführen.

Ludwig erstellt automatisch eine End-to-End-Pipeline für maschinelles Lernen unter Verwendung der expliziten Parameter der Konfiguration und greift für die Einstellungen, die dies nicht sind, auf intelligente Standardeinstellungen zurück.

MLNotify 

Mit nur einer Importzeile kann Ihnen das Open-Source-Programm MLNotify Online-, Mobil- und E-Mail-Benachrichtigungen senden, wenn das Modelltraining beendet ist. Dabei handelt es sich um eine Python-Bibliothek, die sich an die fit()-Funktion bekannter ML-Bibliotheken anschließt und den Benutzer benachrichtigt, wenn der Vorgang abgeschlossen ist.

Jeder Datenwissenschaftler weiß, dass es mühsam ist, auf das Ende des Trainings zu warten, nachdem man Hunderte von Modellen trainiert hat. Sie müssen gelegentlich Alt+Tab hin und her drücken, um nachzusehen, da dies einige Zeit in Anspruch nimmt. MLNotify druckt Ihre spezifische Tracking-URL aus, sobald das Training beginnt. Sie haben drei Möglichkeiten, den Code einzugeben: Scannen Sie den QR, kopieren Sie die URL oder navigieren Sie zu https://mlnotify.aporia.com. Die Entwicklung Ihrer Ausbildung wird danach sichtbar. Sie erhalten sofort eine Benachrichtigung, wenn das Training beendet ist. Sie können Online-, Smartphone- oder E-Mail-Benachrichtigungen aktivieren, um benachrichtigt zu werden, sobald Ihr Training beendet ist.

PyCaret

Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen werden über das Open-Source-Modul PyCaret auf Python-Basis automatisiert. Es handelt sich um eine kurze, leicht verständliche Python-Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen. Mit PyCaret können Sie mehr Zeit für die Analyse und weniger Zeit für die Entwicklung aufwenden. Es stehen zahlreiche Möglichkeiten der Datenaufbereitung zur Verfügung. Technische Funktionen bis hin zur Skalierung. PyCaret ist vom Design her modular. Jedes Modul verfügt über bestimmte maschinelle Lernoperationen.

In PyCaret sind Funktionen Sammlungen von Vorgängen, die bestimmte Workflow-Aktivitäten ausführen. Sie sind in allen Modulen gleich. Es gibt eine Menge faszinierendes Material, um Ihnen PyCaret beizubringen. Sie können mit unserer Anleitung beginnen.

Zuggenerator

Traingenerator Verwenden Sie eine unkomplizierte Web-Benutzeroberfläche, die mit Streamlit erstellt wurde, um einzigartigen Vorlagencode für PyTorch und sklearn zu generieren. Das ideale Tool, um Ihr bevorstehendes Machine-Learning-Projekt auf den Weg zu bringen! Mit Traingenerator stehen zahlreiche Vorverarbeitungs-, Modellkonstruktions-, Trainings- und Visualisierungsoptionen zur Verfügung (unter Verwendung von Tensorboard oder Comet.ml). Es kann nach Google Colab, Jupyter Notebook oder .py exportiert werden.

Turi erstellen

Um Ihrer App Vorschläge, Objektidentifizierung, Bildklassifizierung, Bildähnlichkeit oder Aktivitätskategorisierung hinzuzufügen, können Sie ein Experte für maschinelles Lernen sein. Die Entwicklung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen wird mit Turi Create einfacher. Es umfasst integrierte Streaming-Grafiken zur Analyse Ihrer Daten und konzentriert sich auf Aufgaben statt auf Algorithmen. Unterstützt umfangreiche Datensätze auf einem einzigen System und arbeitet mit Text, Fotos, Audio-, Video- und Sensordaten. Damit können Modelle zur Verwendung in Apps für iOS, macOS, watchOS und tvOS nach Core ML exportiert werden.

KI-Plattform und Datensätze in Google Cloud

Bei jedem ML-Modell besteht das grundlegende Problem, dass es ohne den richtigen Datensatz nicht trainiert werden kann. Ihre Herstellung kostet viel Zeit und Geld. Die als Google Cloud Public Datasets bekannten Datensätze werden von Google ausgewählt und regelmäßig aktualisiert. Die Formate reichen von Fotos über Audio, Video und Text und sind alle sehr vielfältig. Die Informationen sollen von einer Vielzahl von Forschern für unterschiedliche Zwecke genutzt werden.

Google bietet außerdem weitere praktische Dienste an, die für Sie interessant sein könnten:

• Vision AI (Modelle für Computer Vision), Dienste zur Verarbeitung natürlicher Sprache
• Eine Plattform zum Trainieren und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen
• Sprachsynthesesoftware in mehr als 30 Sprachen usw.

Amazon Web Services

Entwickler können auf der AWS-Plattform auf Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zugreifen. Man kann einen der vorab trainierten KI-Dienste auswählen, um mit Computer Vision, Spracherkennung und Sprachproduktion zu arbeiten, Empfehlungssysteme zu entwickeln und Vorhersagemodelle zu erstellen.

Mit Amazon SageMaker können Sie ganz einfach skalierbare Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen, oder Sie können einzigartige Modelle erstellen, die alle beliebten Open-Source-ML-Plattformen unterstützen.

Microsoft Azure

Die Drag-and-Drop-Funktion in Azure Machine Learning Studio ermöglicht es Entwicklern ohne Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, die Plattform zu nutzen. Unabhängig von der Qualität der Daten können Sie mit dieser Plattform schnell BI-Apps erstellen und Lösungen direkt „in der Cloud“ entwickeln.

Darüber hinaus bietet Microsoft Cortana Intelligence an, eine Plattform, die die vollständige Verwaltung großer Datenmengen und Analysen sowie die Umwandlung von Daten in informative Informationen und nachfolgende Aktionen ermöglicht.

Insgesamt können Teams und große Unternehmen mithilfe von Azure an ML-Lösungen in der Cloud zusammenarbeiten. Internationale Konzerne lieben es, da es verschiedene Tools für verschiedene Zwecke enthält.

RapidMiner

Eine Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen heißt RapidMiner. Es bietet eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche und unterstützt die Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Formaten, einschließlich.csv,.txt,.xls und.pdf. Zahlreiche Unternehmen weltweit nutzen Rapid Miner aufgrund seiner Einfachheit und des Respekts für die Privatsphäre.

Wenn Sie schnell automatisierte Modelle entwickeln müssen, ist dieses Tool hilfreich. Sie können damit typische Qualitätsprobleme mit Korrelationen, fehlenden Werten und Stabilität identifizieren und Daten automatisch analysieren. Allerdings ist es vorzuziehen, alternative Methoden zu nutzen, wenn man versucht, anspruchsvollere Forschungsthemen anzugehen.

IBM Watson

Schauen Sie sich die Watson-Plattform von IBM an, wenn Sie eine voll funktionsfähige Plattform mit verschiedenen Funktionen für Forschungsteams und Unternehmen suchen.

Ein Open-Source-API-Set heißt Watson. Seine Benutzer können kognitive Suchmaschinen und virtuelle Agenten entwickeln und haben Zugriff auf Startup-Tools und Beispielprogramme. Watson bietet auch ein Framework zum Erstellen von Chatbots, das Anfänger im maschinellen Lernen nutzen können, um ihre Bots schneller zu trainieren. Jeder Entwickler kann seine Geräte nutzen, um seine eigene Software in der Cloud zu entwickeln, und aufgrund der erschwinglichen Kosten ist es eine hervorragende Option für kleine und mittlere Unternehmen.

Anaconda

Python und R werden über die Open-Source-ML-Plattform Anaconda unterstützt. Jedes unterstützte Betriebssystem für andere Plattformen kann es verwenden. Es ermöglicht Programmierern die Steuerung von Bibliotheken und Umgebungen sowie mehr als 1,500 Python- und R-Data-Science-Tools (einschließlich Dask, NumPy und Pandas). Anaconda bietet hervorragende Modellierungs- und Berichtsvisualisierungsfunktionen. Die Beliebtheit dieses Tools beruht auf seiner Fähigkeit, mehrere Tools mit nur einem zu installieren.

TensorFlow

TensorFlow von Google ist eine Sammlung kostenloser Deep-Learning-Softwarebibliotheken. Experten für maschinelles Lernen können mithilfe von TensorFlow-Technologien exakte und funktionsreiche Modelle erstellen.

Diese Software optimiert die Erstellung und Nutzung hochentwickelter neuronaler Netze. TensorFlow stellt Python- und C/C++-APIs bereit, sodass deren Potenzial für Forschungszwecke erkundet werden kann. Darüber hinaus haben Unternehmen weltweit Zugriff auf solide Tools für die Handhabung und Verarbeitung ihrer eigenen Daten in einer kostengünstigen Cloud-Umgebung.

Scikit-lernen

Scikit-learn erleichtert die Erstellung von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Dimensionsreduktion und prädiktive Datenanalyse. Sklearn basiert auf den Python ML-Entwicklungsframeworks NumPy, SciPy, Pandas und Matplotlib. Für diese Open-Source-Bibliothek sind sowohl Forschungs- als auch kommerzielle Nutzungen gestattet.

Jupyter Notizbuch

Eine Befehlsshell für interaktives Computing ist Jupyter Notebook. Neben Python funktioniert dieses Tool unter anderem mit Julia, R, Haskell und Ruby. Es wird häufig beim maschinellen Lernen, der statistischen Modellierung und der Datenanalyse eingesetzt.

Im Wesentlichen unterstützt Jupyter Notebook interaktive Visualisierungen von Data-Science-Initiativen. Neben dem Speichern und Teilen von Code, Visualisierungen und Kommentaren ermöglicht es die Erstellung beeindruckender Analyseberichte.

COLAB

Colab ist ein wertvolles Werkzeug, wenn Sie sich mit Python beschäftigen. Mit dem Collaboratory, oft auch als Colab bekannt, können Sie Python-Code in einem Webbrowser schreiben und ausführen. Es erfordert keine Konfigurationsanforderungen, bietet Ihnen Zugriff auf die GPU-Leistung und vereinfacht die Weitergabe der Ergebnisse.

PyTorch

PyTorch basiert auf Torch und ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das Python verwendet. Wie NumPy führt es Tensor-Computing mit GPU-Beschleunigung durch. Darüber hinaus bietet PyTorch eine umfangreiche API-Bibliothek für die Entwicklung neuronaler Netzwerkanwendungen.

Im Vergleich zu anderen maschinellen Lerndiensten ist PyTorch einzigartig. Im Gegensatz zu TensorFlow oder Caffe2 werden keine statischen Diagramme verwendet. Im Vergleich dazu sind PyTorch-Diagramme dynamisch und werden kontinuierlich berechnet. Die Arbeit mit dynamischen Diagrammen macht PyTorch für einige Leute einfacher und ermöglicht es sogar Anfängern, Deep Learning in ihre Projekte einzubeziehen.

Keras

Das beliebteste Deep-Learning-Framework bei erfolgreichen Kaggle-Teams ist Keras. Eines der besten Tools für Personen, die eine Karriere als Experte für maschinelles Lernen beginnen, ist dieses. Die neuronale Netzwerk-API namens Keras bietet eine Deep-Learning-Bibliothek für Python. Die Keras-Bibliothek ist wesentlich einfacher zu verstehen als andere Bibliotheken. Darüber hinaus ist Keras auf einem höheren Niveau, was es einfacher macht, das Gesamtbild zu verstehen. Es kann auch mit bekannten Python-Frameworks wie TensorFlow, CNTK oder Theano verwendet werden.

Knime

Knime ist erforderlich, um Berichte zu erstellen und mit Datenanalysen zu arbeiten. Durch sein modulares Data-Pipelining-Design integriert dieses Open-Source-Tool für maschinelles Lernen eine Vielzahl von Komponenten für maschinelles Lernen und Data Mining. Diese Software bietet guten Support und häufige Veröffentlichungen.

Die Fähigkeit dieses Tools, Code aus anderen Programmiersprachen, einschließlich C, C++, R, Python, Java und JavaScript, zu integrieren, ist eine seiner wesentlichen Funktionen. Es kann schnell von einer Gruppe von Programmierern mit unterschiedlichem Hintergrund übernommen werden.

Quellen:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

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