11 beliebtesten Software-Tools für maschinelles Lernen im Jahr 2021

11 most popular machine learning software tools 2021

Liste und Vergleich der bestbezahlten sowie Open Source kostenlosen Tools für maschinelles Lernen:

Was ist maschinelles Lernen?

Mit Hilfe von maschinellen Lernsystemen können wir Daten untersuchen, aus diesen Daten lernen und Entscheidungen treffen. Maschinelles Lernen beinhaltet Algorithmen und die Bibliothek für maschinelles Lernen ist ein Bündel von Algorithmen.

Wo setzen wir maschinelles Lernen in unserem täglichen Leben ein? Schauen wir uns einige Beispiele an, um die Antwort auf diese Frage zu sehen.

Was du lernen wirst:

• Beispiele für maschinelles Lernen
• Wie hilft uns maschinelles Lernen?
• Arten des maschinellen Lernens
  • # 1) Überwachtes maschinelles Lernen
  • # 2) Unüberwachtes maschinelles Lernen
  • # 3) Verstärktes maschinelles Lernen
• 10+ Beliebteste Software-Tools für maschinelles Lernen
  • Vergleichstabelle
  • # 1) Scikit-lernen
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Setzen
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apache Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Rapid Miner
• Fazit
  • Literatur-Empfehlungen

Beispiele für maschinelles Lernen

Im Folgenden sind einige echte Beispiele für ML aufgeführt:

Beispiel 1:

Wenn Sie Netflix verwendet haben, müssen Sie wissen, dass es Ihnen einige Filme oder Shows zum Ansehen empfiehlt, basierend auf dem, was Sie zuvor gesehen haben. Maschinelles Lernen wird für diese Empfehlung verwendet und um die Daten auszuwählen, die Ihrer Wahl entsprechen. Es werden die früheren Daten verwendet.

Beispiel 2:

Das zweite Beispiel wäre Facebook.

Wenn Sie ein Foto auf Facebook hochladen, kann es eine Person auf diesem Foto erkennen und Ihnen gemeinsame Freunde vorschlagen. ML wird für diese Vorhersagen verwendet. Es verwendet Daten wie Ihre Freundesliste, verfügbare Fotos usw. und macht darauf basierend Vorhersagen.

Beispiel 3:

Das dritte Beispiel ist Software, die zeigt, wie Sie aussehen, wenn Sie älter werden. Diese Bildverarbeitung verwendet auch maschinelles Lernen.

All dies sind einige Beispiele, die uns helfen zu verstehen, wie maschinelles Lernen eingesetzt wird. ML ähnelt AI bis zu einem gewissen Grad, es gibt jedoch einen Unterschied zwischen den beiden. Es hängt mit Data Mining zusammen.

Wie hilft uns maschinelles Lernen?

Es hilft durch leistungsstarke Verarbeitung.

Mit Hilfe des maschinellen Lernens treffen Systeme bessere Entscheidungen mit hoher Geschwindigkeit und meistens sind sie genau. Die Verwendung dieser Technik ist kostengünstig und kann große und komplexe Datenmengen analysieren.

Arten des maschinellen Lernens

Nachfolgend sind die verschiedenen Typen aufgeführt:

• Überwacht
• Unbeaufsichtigt
• Verstärkung

Sehen wir uns jeden Typ im Detail zusammen mit einem Beispiel an.

# 1) Überwachtes maschinelles Lernen

Vergangene Daten werden verwendet, um Vorhersagen beim überwachten maschinellen Lernen zu treffen.

Beispiel des überwachten maschinellen Lernens ist die Spam-Filterung von E-Mails. Wir alle verwenden Google Mail, Yahoo oder Outlook. Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um zu entscheiden, welche E-Mail Spam ist und welche nicht.

Basierend auf den vorherigen Daten wie empfangenen E-Mails, von uns verwendeten Daten usw. macht das System Vorhersagen über eine E-Mail, ob es sich um Spam handelt oder nicht. Diese Vorhersagen sind möglicherweise nicht perfekt, aber meistens genau.

Klassifikation und Regression sind die ML-Algorithmen, die unter Supervised ML fallen.

# 2) Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen findet versteckte Muster.

Früher haben wir das Beispiel von Facebook gesehen ( Beispiel 2 ). Dies ist ein Beispiel für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen. Clustering- und Assoziationsalgorithmen fallen unter diese Art des maschinellen Lernens.

# 3) Verstärktes maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen zur Verstärkung wird zur Verbesserung oder Steigerung der Effizienz eingesetzt.

Lassen Sie uns einige Beispiele für die oben genannten Algorithmen untersuchen.

• Einstufung: Spamfilterung von E-Mails.
• Regression: Diese Algorithmen lernen auch aus den vorherigen Daten wie Klassifizierungsalgorithmen, geben uns jedoch den Wert als Ausgabe. Beispiel: Wettervorhersage - wie viel Regen wird es dort geben?
• Clustering: Diese Algorithmen verwenden Daten und geben eine Ausgabe in Form von Datenclustern aus. Beispiel: Festlegung der Preise für Häuser / Grundstücke in einem bestimmten Gebiet (geografische Lage).
• Verband: Wenn Sie Produkte von Einkaufsseiten kaufen, empfiehlt das System einen anderen Satz von Produkten. Für diese Empfehlung werden Assoziationsalgorithmen verwendet

Hier dreht sich alles um maschinelles Lernen. Schauen wir uns nun die Top-Software für maschinelles Lernen an.

=> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.

10+ Beliebteste Software-Tools für maschinelles Lernen

Es gibt verschiedene Software für maschinelles Lernen, die auf dem Markt erhältlich sind. Nachfolgend sind die beliebtesten aufgeführt.

Vergleichstabelle

Lasst uns beginnen!!

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# 1) Scikit-lernen

Scikit-Learn dient zur Entwicklung des maschinellen Lernens in Python. Es bietet eine Bibliothek für die Programmiersprache Python.

Eigenschaften:

• Es hilft beim Data Mining und bei der Datenanalyse.
• Es bietet Modelle und Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Modellauswahl und Vorverarbeitung.

Vorteile:

• Eine leicht verständliche Dokumentation wird bereitgestellt.
• Parameter für einen bestimmten Algorithmus können beim Aufrufen von Objekten geändert werden.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei.

Offizielle Website: scikit-lernen

# 2) PyTorch

PyTorch ist eine Torch-basierte Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Die Taschenlampe ist ein Lua-basiertes Computer-Framework, eine Skriptsprache und eine Bibliothek für maschinelles Lernen.

Eigenschaften:

• Es hilft beim Aufbau neuronaler Netze durch das Autograd-Modul.
• Es bietet eine Vielzahl von Optimierungsalgorithmen zum Aufbau neuronaler Netze.
• PyTorch kann auf Cloud-Plattformen verwendet werden.
• Es bietet verteilte Schulungen, verschiedene Tools und Bibliotheken.

Vorteile:

• Es hilft beim Erstellen von Rechengraphen.
• Benutzerfreundlichkeit durch das Hybrid-Frontend.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow bietet eine JavaScript-Bibliothek, die beim maschinellen Lernen hilft. APIs helfen Ihnen beim Erstellen und Trainieren der Modelle.

Eigenschaften:

• Hilft beim Training und Aufbau Ihrer Modelle.
• Sie können Ihre vorhandenen Modelle mit Hilfe von TensorFlow.js ausführen, einem Modellkonverter.
• Es hilft im neuronalen Netz.

Vorteile:

• Sie können es auf zwei Arten verwenden, d. H. Durch Skript-Tags oder durch Installation über NPM.
• Es kann sogar bei der Schätzung der menschlichen Pose helfen.

Nachteile:

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• Es ist schwer zu lernen.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Tensorflow

# 4) Setzen

Diese Algorithmen für maschinelles Lernen helfen beim Data Mining.

Eigenschaften:

• Datenaufbereitung
• Einstufung
• Regression
• Clustering
• Visualisierung und
• Der Verband regiert den Bergbau.

Vorteile:

• Bietet Online-Kurse für Schulungen.
• Einfach zu verstehende Algorithmen.
• Es ist auch gut für Studenten.

Nachteile:

• Es sind nicht viele Dokumentationen und Online-Support verfügbar.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME ist ein Tool für Datenanalyse-, Berichts- und Integrationsplattformen. Mithilfe des Data Pipelining-Konzepts werden verschiedene Komponenten für maschinelles Lernen und Data Mining kombiniert.

Eigenschaften:

• Es kann den Code von Programmiersprachen wie C, C ++, R, Python, Java, JavaScript usw. integrieren.
• Es kann für Business Intelligence, Finanzdatenanalyse und CRM verwendet werden.

Vorteile:

• Es kann als SAS-Alternative funktionieren.
• Es ist einfach bereitzustellen und zu installieren.
• Leicht zu lernen.

Nachteile:

• Es ist schwierig, komplizierte Modelle zu bauen.
• Eingeschränkte Visualisierungs- und Exportfunktionen.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: KNIME

# 6) Colab

Google Colab ist ein Cloud-Dienst, der Python unterstützt. Es hilft Ihnen beim Erstellen der Anwendungen für maschinelles Lernen mithilfe der Bibliotheken von PyTorch, Keras, TensorFlow und OpenCV

Eigenschaften:

• Es hilft beim maschinellen Lernen.
• Hilft bei der maschinellen Lernforschung.

Vorteile:

• Sie können es von Ihrem Google-Laufwerk aus verwenden.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: al

# 7) Apache Mahout

Apache Mahout hilft Mathematikern, Statistikern und Datenwissenschaftlern bei der Ausführung ihrer Algorithmen.

Eigenschaften:

• Es bietet Algorithmen für Vorprozessoren, Regression, Clustering, Empfehlungen und verteilte lineare Algebra.
• Java-Bibliotheken sind für allgemeine mathematische Operationen enthalten.
• Es folgt dem verteilten linearen Algebra-Framework.

Vorteile:

• Es funktioniert für große Datenmengen.
• Einfach
• Erweiterbar

Nachteile:

• Benötigt weitere hilfreiche Dokumentation.
• Einige Algorithmen fehlen.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Mahout - Apache

# 8) Accord.Net

Accord.Net bietet maschinelle Lernbibliotheken für die Bild- und Audioverarbeitung.

Eigenschaften:

Es bietet Algorithmen für:

• Numerische lineare Algebra.
• Numerische Optimierung
• Statistiken
• Künstliche neurale Netzwerke.
• Bild-, Audio- und Signalverarbeitung.
• Es bietet auch Unterstützung für Graph Plot- und Visualisierungsbibliotheken.

Vorteile:

• Bibliotheken werden über den Quellcode sowie über das ausführbare Installationsprogramm und den NuGet-Paketmanager verfügbar gemacht.

Nachteile:

• Es unterstützt nur. Net unterstützte Sprachen.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun bietet verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für maschinelles Lernen. Diese Bibliotheken für maschinelles Lernen werden für Forschung und Lehre verwendet.

Eigenschaften:

• Es bietet Support-Vektor-Maschinen für die Regression und Klassifizierung.
• Es hilft bei der Implementierung von Hidden Markov-Modellen.
• Es bietet Unterstützung für viele Sprachen wie Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala und Lua.

Vorteile:

• Es kann große Datenmengen verarbeiten.
• Einfach zu verwenden.
• Bietet gute Kundenbetreuung.
• Bietet gute Features und Funktionen.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Shogun

# 10) Keras.io

Keras ist eine API für neuronale Netze. Es hilft bei der schnellen Recherche und ist in Python geschrieben.

Eigenschaften:

• Es kann für einfaches und schnelles Prototyping verwendet werden.
• Es unterstützt Faltungsnetzwerke.
• Es unterstützt wiederkehrende Netzwerke.
• Es unterstützt eine Kombination aus zwei Netzwerken.
• Es kann auf der CPU und der GPU ausgeführt werden.

Vorteile:

• Benutzerfreundlich
• Modular
• Erweiterbar

Nachteile:

• Um Keras verwenden zu können, benötigen Sie TensorFlow, Theano oder CNTK.

Werkzeugkosten / Plan Details: Frei

Offizielle Website: Hart

# 11) Rapid Miner

häufig gestellte Fragen und Antworten zu informatica-Interviews

Rapid Miner bietet eine Plattform für maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenaufbereitung, Text Mining und Predictive Analytics. Es kann für Forschung, Ausbildung und Anwendungsentwicklung verwendet werden.

Eigenschaften:

• Über die grafische Benutzeroberfläche können Sie analytische Workflows entwerfen und implementieren.
• Es hilft bei der Datenaufbereitung.
• Ergebnisvisualisierung.
• Modellvalidierung und -optimierung.

Vorteile:

• Erweiterbar durch Plugins.
• Einfach zu verwenden.
• Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.

Nachteile:

• Das Tool ist teuer.

Werkzeugkosten / Plan Details ::

Es hat vier Pläne:

• Freier Plan
• Klein: 2500 USD pro Jahr.
• Mittel: 5000 US-Dollar pro Jahr.
• Groß: 10000 US-Dollar pro Jahr.

Offizielle Website: Rapid Miner

Fazit

In diesem Artikel haben wir uns ausführlich mit maschinellem Lernen und der besten Software für maschinelles Lernen befasst.

Die Auswahl des Werkzeugs hängt von Ihren Anforderungen an den Algorithmus, Ihrem Fachwissen und dem Preis des Werkzeugs ab. Die Bibliothek für maschinelles Lernen sollte einfach zu bedienen sein.

Die meisten dieser Bibliotheken mit Ausnahme von Rapid Miner sind kostenlos. TensorFlow ist beim maschinellen Lernen beliebter, hat aber eine Lernkurve. Scikit-learn und PyTorch sind ebenfalls beliebte Tools für maschinelles Lernen und unterstützen beide die Programmiersprache Python. Keras.io und TensorFlow eignen sich für neuronale Netze.

Ich hoffe, Sie haben durch diesen informativen Artikel immense Kenntnisse über maschinelle Lernwerkzeuge gewonnen.

Literatur-Empfehlungen

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