15 Tools für maschinelles Lernen, die Sie kennen sollten

Jun 19, 2023

In unserer zunehmend digitalen Welt sind Daten buchstäblich überall. Jeder Klick, jeder Wisch, jedes Video und jedes Wort kann in sehr umfangreiche (und in den richtigen Händen lukrative) Daten umgewandelt werden.

Aber wir Menschen haben nicht genug Zeit auf der Welt, um all diese Daten zu sichten, zu verstehen und optimal zu nutzen. Aus diesem Grund gibt es maschinelles Lernen, das Computern die Möglichkeit gibt, die Datenanalyse nicht nur zu automatisieren, sondern sie auch so durchzuführen, dass sie durch Erfahrungen und Kontext statt durch einfaches Programmieren „lernen“ können – ganz ähnlich wie wir Menschen lernen.

Wenn man Computern die Fähigkeit gibt, menschenähnlichere Lernfähigkeiten zu entwickeln, werden sie nicht nur für neuartige Dinge wie die Generierung von Bildern oder die Übersetzung von Katzenschnurren nützlich, sondern auch in einer Vielzahl von Branchen, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen und sogar in der Archäologie.

Möchten Sie mehr erfahren? Was ist maschinelles Lernen und wie funktioniert es?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Statistiken, Versuch und Irrtum sowie Berge von Daten nutzt, um eine bestimmte Aufgabe zu lernen, ohne jemals speziell für diese Aufgabe programmiert werden zu müssen.

Während die meisten Computerprogramme auf Code angewiesen sind, der ihnen sagt, was sie wie tun sollen, nutzen Computer, die maschinelles Lernen nutzen, stillschweigendes Wissen – das Wissen, das wir aus persönlichen Erfahrungen oder Kontexten gewinnen. Dieser Prozess basiert auf Algorithmen und Modellen bzw. statistischen Gleichungen, die im Laufe der Zeit auf der Grundlage der vorliegenden Daten entwickelt werden. Der Lernprozess, auch Training genannt, umfasst die Identifizierung von Mustern in Daten und die anschließende Optimierung dieser Ergebnisse durch Versuch und Irrtum sowie Feedback.

Da maschinelle Lernsysteme wie Menschen aus Erfahrungen lernen können, sind sie nicht auf Milliarden von Codezeilen angewiesen. Und ihre Fähigkeit, implizites Wissen zu nutzen, bedeutet, dass sie Verbindungen herstellen, Muster entdecken und sogar Vorhersagen auf der Grundlage dessen treffen können, was es aus Daten extrahieren kann.

Kurz gesagt: Durch maschinelles Lernen wird die Verantwortung für die Problemlösung auf Computer und nicht auf Menschen übertragen. Diese Algorithmen sind in der Lage, enorme Mengen an Informationen zu analysieren und Muster zu finden, die ein Mensch allein niemals tun könnte. Dies macht sie unter anderem beim Aufbau von Empfehlungsmaschinen, der genauen Vorhersage von Online-Suchmustern und der Betrugserkennung besonders nützlich.

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Wie alle Systeme, die KI verwenden, erfordert maschinelles Lernen, dass Algorithmen als eine Art Leitfaden für das System fungieren. Ein maschinelles Lernmodell wird mit einem Algorithmus trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Und wenn neue Daten in diese Algorithmen eingespeist werden, lernen sie und verbessern ihre Leistung, wodurch sie im Laufe der Zeit eine Art Intelligenz entwickeln.

Es gibt Hunderte von Algorithmen, die Computer basierend auf Datengröße und -vielfalt verwenden können. Sie können jedoch größtenteils in vier verschiedene Kategorien eingeteilt werden, je nachdem, wie viel menschliches Eingreifen erforderlich ist, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit sicherzustellen. Und diese Algorithmen werden mithilfe von Tools und Software für maschinelles Lernen erstellt.

Natürlich gibt es in einem so großen und komplexen Bereich wie diesem keinen Alleskönner – kein einzelnes Modell kann alles reparieren oder alles tun. Es gibt also viele Tools für maschinelles Lernen.

Nachfolgend sind einige der beliebtesten aufgeführt.

Mahout wurde von der Apache Software Foundation entwickelt und ist eine Open-Source-Bibliothek maschineller Lernalgorithmen, die auf Apache Hadoop implementiert ist. Es wird am häufigsten von Mathematikern, Datenwissenschaftlern und Statistikern verwendet, um in sehr großen Datensätzen schnell aussagekräftige Muster zu finden. In der Praxis ist es besonders nützlich bei der Entwicklung intelligenter Anwendungen, die aus dem Benutzerverhalten lernen und entsprechende Empfehlungen abgeben können.

AWS Machine Learning bietet eine Vielzahl von Tools, mit denen Entwickler mithilfe von Algorithmen Muster in Benutzerdaten erkennen, auf diesen Mustern basierende mathematische Modelle erstellen und aus diesen Modellen Vorhersagen generieren können. Zu seinen kostenlosen Produktangeboten gehört Amazon Rekognition, das Objekte, Personen, Texte und Aktivitäten in Bildern und Videos identifiziert; und Amazon SageMaker, das Entwicklern und Datenwissenschaftlern hilft, Modelle für maschinelles Lernen für jeden Anwendungsfall zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

BigML bietet Algorithmen für maschinelles Lernen, die es Benutzern ermöglichen, ihre eigenen Datensätze zu laden, ihre Modelle zu erstellen und zu teilen, ihre Modelle zu trainieren und auszuwerten und neue Vorhersagen entweder einzeln oder im Stapel zu generieren. Und alle auf BigML erstellten Vorhersagemodelle verfügen über interaktive Visualisierungen und Erklärbarkeitsfunktionen, die sie besser interpretierbar machen. Nach Angaben des Unternehmens wird die Plattform heute in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, von der Luft- und Raumfahrt bis zum Gesundheitswesen.

Googles Colab ist ein Cloud-Dienst, der Entwickler beim Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen mithilfe der Bibliotheken von PyTorch, TensorFlow, Keras und OpenCV unterstützt – einige davon werden später in diesem Artikel näher erläutert. Es ermöglicht Benutzern, diesen Code mit Rich Text, Bildern, HTML und mehr in einem einzigen Dokument zu kombinieren, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren. Diese Modelle können dann auf einem Google Drive gespeichert, geteilt und von anderen bearbeitet werden.

Basierend auf der hochmodernen Transfer-Learning- und neuronalen Architektur-Suchtechnologie des Technologieriesen ist Google Cloud AutoML eine Sammlung von Produkten für maschinelles Lernen, die Entwicklern dabei hilft, hochwertige Modelle für alles zu trainieren, wofür sie sie benötigen, auch wenn sie nur über begrenzte Möglichkeiten verfügen Erfahrung mit maschinellem Lernen. Mit dem Tool können Benutzer ihre Modelle bewerten, verbessern und bereitstellen sowie trainieren. Sie können auch Vorhersagen für ihre trainierten Modelle erstellen und alle benötigten Daten sicher in der Cloud speichern.

Watson von IBM gehört zu den bekanntesten Akteuren nicht nur im maschinellen Lernen, sondern auch im kognitiven Computing und der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen, da es eine Partie Jeopardy! gewonnen hat. im Jahr 2011 gegen zwei menschliche Champions. Heute unterstützt IBM Watson Studio Entwickler bei der Umsetzung ihrer Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle in die Produktion und bietet Tools für die Datenanalyse und -visualisierung sowie für die Bereinigung und Formung von Daten.

Erfahren Sie hier die Terminologie. Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?

Azure Machine Learning bietet alles, was Entwickler zum Erstellen, Testen und Bereitstellen ihrer Modelle für maschinelles Lernen benötigen, wobei der Schwerpunkt auf Sicherheit liegt. Sein kollaboratives Drag-and-Drop-Design führt Entwickler durch den gesamten Prozess des maschinellen Lernens und bietet Funktionen für die Vorbereitung der Datenexploration, das Training und die Entwicklung von Modellen, die Modellvalidierung sowie die kontinuierliche Überwachung und Verwaltung des Modells. Darüber hinaus erfordert das Tool keine Programmierung – vielmehr verbindet es die Datensätze und Module visuell, um Benutzern bei der Erstellung ihres prädiktiven Analysemodells zu helfen.

OpenNN, die Abkürzung für Open Neural Networks Library, ist eine Softwarebibliothek, die neuronale Netze implementiert, einen Schlüsselbereich der Deep-Machine-Learning-Forschung. Es ist in der Programmiersprache C++ geschrieben und die gesamte Bibliothek kann kostenlos von GitHub oder SourceForge heruntergeladen werden.

PyTorch ist ein Open-Source-Tool, das bei der Entwicklung von Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen hilft. Die Plattform bietet Tensor-Computing, neuronale Netze und eine Vielzahl von Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen. PyTorch verfügt außerdem über zusätzliche Wrapper – PyTorch Lightning und PyTorch Ignite – die beide in erster Linie dazu gedacht sind, die Forschungsfunktionen zu erweitern und den Bedarf an redundantem Code zu verringern.

Scikit-learn gehört zu den am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen. Es basiert auf Python und enthält eine Reihe von Tools für maschinelles Lernen und statistische Modellierung, einschließlich Klassifizierung, Regression und Modellauswahl. Da die Dokumentation von scikit-learn dafür bekannt ist, detailliert und leicht lesbar zu sein, können sowohl Anfänger als auch Experten den Code entpacken und tiefere Einblicke in ihre Modelle gewinnen. Und da es sich um eine Open-Source-Bibliothek mit einer aktiven Community handelt, ist sie eine Anlaufstelle, um Fragen zu stellen und mehr über maschinelles Lernen zu erfahren.

Shogun ist eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die zahlreiche Algorithmen und Datenstrukturen für maschinelle Lernprobleme bietet. Es bietet auch Schnittstellen für viele Sprachen, darunter Python, R, Java, Octave und Ruby. Laut Emmett Boudreau, einem beliebten Autor des Towards Data Science-Blogs, ist dies eine der „unterschätzten“ Bibliotheken für maschinelles Lernen – wahrscheinlich aufgrund ihrer kleineren Benutzerbasis und Betreuerliste. Aber Boudreau sagte, die Shogun-Bibliothek sei sprachlich etablierter, was zu einer besseren Zugänglichkeit sowohl plattformübergreifend als auch in verschiedenen Anwendungen führe.

TensorFlow wurde ursprünglich von Google entwickelt und ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das eine Vielzahl von Tools, Bibliotheken und Ressourcen bietet, mit denen Benutzer ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen können. Es unterstützt eine breite Palette von Lösungen, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, prädiktives maschinelles Lernen und verstärkendes Lernen. Während TensorFlow einige vorgefertigte Modelle für einfachere Lösungen bietet, erfordert es meist, dass Entwickler eng mit dem Code eines bestimmten Modells zusammenarbeiten, was bedeutet, dass sie die volle Kontrolle über das Training des Modells von Grund auf erlangen können. TensorFlow verfügt außerdem über eine Deep-Learning-API für Keras, genannt tf.keras.

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Vertex AI, ebenfalls ein Produkt von Google, vereint mehrere Prozesse innerhalb des maschinellen Lernworkflows und ermöglicht es Benutzern, ihre maschinellen Lernmodelle zu trainieren, diese Modelle in der Cloud zu hosten und ihre Modelle zu verwenden, um Rückschlüsse auf große Datenmengen zu ziehen. Während Vertex AI über vorab trainierte Modelle verfügt, können Benutzer auch ihre eigenen Modelle generieren, indem sie Python-basierte Toolkits wie PyTorch, Scikit-lean und TensorFlow nutzen.

Weka ist eine kostenlose Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Data-Mining-Aufgaben und bietet Tools für die Datenaufbereitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregel-Mining und Visualisierung. Wenn ein Datensatz in Weka eingespeist wird, untersucht es die Hyperparametereinstellungen für mehrere Algorithmen und empfiehlt mithilfe eines vollautomatischen Ansatzes den am meisten bevorzugten. Weka wurde an der University of Waikato in Neuseeland entwickelt und nach einem flugunfähigen Vogel benannt, der nur auf der Insel zu finden ist und für seine Neugier bekannt ist.

XGBoost ist die Abkürzung für Extreme Gradient Boosting und eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen. Die Plattform bietet paralleles Tree-Boosting, um viele datenwissenschaftliche Probleme schnell zu lösen, was bedeutet, dass mehrere baumbasierte Algorithmen verwendet werden können, um die optimale Modellsequenz zu erreichen. Darüber hinaus lässt XGBoost mit der Gradientenverstärkung die Bäume einen nach dem anderen wachsen, sodass die folgenden Bäume aus den Schwächen und Fehlern der vorherigen lernen und Informationen aus dem vorherigen Baummodell übernehmen können.