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Nov 19, 2023

Top-Tools/Plattformen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) für 2022

AutoML oder Automated Machine Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die automatisiert

AutoML oder Automated Machine Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die das Training, die Optimierung und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen automatisiert. AutoML kann verwendet werden, um ohne menschliches Eingreifen automatisch das beste Modell für einen bestimmten Datensatz und eine bestimmte Aufgabe zu ermitteln.

AutoML ist ein wichtiges Werkzeug, um maschinelles Lernen auch Laien zugänglich zu machen, da es den Prozess des Trainings und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen automatisieren kann. Dies kann Zeit und Ressourcen sparen und die Forschung zum maschinellen Lernen beschleunigen.

Abhängig von dem spezifischen Problem, das gelöst werden muss, gibt es verschiedene Möglichkeiten, sich AutoML zu nähern. Einige Methoden konzentrieren sich beispielsweise auf die Optimierung eines Modells für einen bestimmten Datensatz, während andere sich darauf konzentrieren, das beste Modell für eine bestimmte Aufgabe zu finden.

Unabhängig davon, welcher Ansatz gewählt wird, kann AutoML ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um maschinelles Lernen zugänglicher und effizienter zu machen. Wir können davon ausgehen, dass AutoML in Zukunft sowohl in der Industrie als auch in der Forschung immer häufiger zum Einsatz kommen wird.

Ziel dieses Beitrags ist es, Ihnen einige der besten AutoML-Tools und -Plattformen vorzustellen. Diese Tools/Plattformen dienen möglicherweise als Ihre zufriedenstellendste Quelle für die AutoML-Funktionen. Bitte beachten Sie, dass dies kein Ranking-Artikel ist

Hier sind einige der wichtigsten und am häufigsten verwendeten AutoML-Tools für 2022:

Auto-SKLearn

Es handelt sich um ein mechanisiertes Programmierpaket für maschinelles Lernen namens Auto-SKLearn, das auf scikit-learn basiert. Dank auto-SKLearn wurde ein KI-Client von der Hyper-Boundary-Optimierung und Berechnungsauswahl befreit. Es bietet herausragende Designstrategien wie automatisierte Normalisierung und One-Hot. Das Konzept nutzt SKLearn-Assessoren, um Rückfall- und Gruppierungsprobleme anzugehen.

Während Auto-SKLearn die aktuellen Deep-Learning-Frameworks erstellen kann, die bei großen Datenmengen eine hervorragende Leistung erfordern, kann es bei kleinen und mittleren Datenmengen nicht so gut funktionieren.

MLBox

Ein robustes Python-Paket für automatisiertes maschinelles Lernen heißt MLBox. Nach Angaben des maßgeblichen Archivs bietet es Funktionen wie schnelles Lesen und Weiterverarbeiten, Reinigen und Entwerfen von Informationen, hochwirksame Elementbestimmung und Freisetzungsidentifizierung sowie präzise Hyper-Boundary-Enhancement, hochmoderne vorausschauende Modelle für Ordnung und Rückfall (Deep Learning, Stacking, LightGBM usw.), Prognose mit Modellübersetzung.

TPOT

Genetische Algorithmen werden von TPOT verwendet, einem baumbasierten Optimierungstool für Pipelines für maschinelles Lernen. Die Klassifikatoren von scikit-learn werden von TPOT verwendet. Um die optimale Verbindung für die Daten zu ermitteln, wertet TPOT Tausende von Verbindungen aus.

RapidMiner

Die maschinelle Lerntechnologie von RapidMiner kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung von Vorhersagemodellen für alle Verbände oder Organisationen, denen der Sektor, die Vermögenswerte oder die Schätzungen egal sind, erheblich minimieren.

Das Automodell kann in etwa fünf Minuten Vorhersagemodelle erstellen. Es sind keine besonderen Fachkenntnisse erforderlich. Kunden können ihre Daten problemlos übertragen und die gewünschten Ergebnisse ermitteln.

Auto Model wird dann in diesem Moment hochgeschätzte Erlebnisse hervorbringen. Die computergestützte Datenwissenschaft kann mit dem RapidMiner Auto Model abgeschlossen werden. Dazu gehört auch die Analyse und Darstellung von Daten.

PyCaret

Eine bekannte Open-Source- und Low-Code-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen zur Automatisierung von Modellen für maschinelles Lernen heißt PyCaret. Es handelt sich um eine beliebte, effiziente und effektive Lösung für Modellmanagement und durchgängiges maschinelles Lernen zur Steigerung der Produktivität. Datenvorbereitung, Modelltraining, Optimierung von Hyperparametern, Analyse und Interpretierbarkeit sowie viele andere Funktionen sind in diesem automatisierten maschinellen Lernprogramm enthalten.

Auto-Keras

Ohne vorherige Kenntnisse von Modellen und Anwendungen für maschinelles Lernen ist Auto-Keras ein bekanntes AutoML-Programm, das auf der Keras-Plattform basiert. Nur TensorFlow 2.8.0 und Python 3.7 sind damit kompatibel.

H2OAutoML

Durch die Entwicklung benutzerfreundlicher Software für maschinelles Lernen erfüllt H2OAutoML die Nachfrage nach Spezialisten für maschinelles Lernen. Dieses AutoML-Tool zielt darauf ab, unkomplizierte und konsistente Benutzeroberflächen für verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens bereitzustellen und gleichzeitig das maschinelle Lernen zu optimieren. Modelle für maschinelles Lernen werden innerhalb eines vom Benutzer festgelegten Zeitrahmens automatisch trainiert und optimiert.

Google AutoML Cloud

Die Architektur neuronaler Netze wird von Cloud AutoML genutzt. Die Benutzeroberflächen zum Lernen und Bereitstellen von Modellen auf diesem Google-Produkt sind unkompliziert.

Allerdings ist die Plattform kostenpflichtig, sodass es langfristig sinnvoller ist, sie ausschließlich für geschäftliche Unternehmungen zu nutzen. Andererseits wird Cloud AutoML mit Einschränkungen das ganze Jahr über kostenlos zu Forschungszwecken angeboten.

Über Ludwig

Das Projekt Uber Ludwig zielt darauf ab, Deep Learning mit möglichst wenig Code zu automatisieren. Andere ML-Modelle werden von diesem Framework ignoriert, das nur Deep-Learning-Modelle unterstützt. Natürlich ist, wie so oft beim Deep Learning, auch die Datenmenge ein entscheidender Faktor.

Transmogriffe

Es handelt sich um ein Scala-basiertes AutoML-Framework für strukturierte Daten, das Apache Spark nutzt. Es wurde entwickelt, um die Effektivität von Entwicklern maschinellen Lernens durch ML-Automatisierung und eine API zu steigern, die Wiederverwendung, Modularität, Typsicherheit zur Kompilierungszeit und Transparenz vorschreibt. Dadurch erreicht es bei einer Zeitverkürzung um etwa das Hundertfache eine nahezu handgestimmte Präzision.

AutoGluon

Ein AutoML-Tool, das mit nur einer Zeile Python-Code hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen auf tabellarischen Rohdatensätzen wie CSV-Dateien trainiert. Während sich die meisten AutoML-Frameworks auf die Auswahl von Modellen und Hyperparametern konzentrieren, kommt AutoGluon auf den Punkt, indem es viele Modelle erstellt und diese auf verschiedenen Ebenen stapelt. Es wurde unter Verwendung der Ideen der Vorhersagbarkeit, Fehlertoleranz, Robustheit und Einfachheit erstellt. Tabellarische Vorhersage AutoGluon kann zur Bildvorhersage, Objekterkennung, Textvorhersage und multimodalen Vorhersage verwendet werden.

AutoWeka

Das Data-Mining-Programm heißt AutoWeka. Seine Grundlage ist die Weka-Software für maschinelles Lernen. Es ist unglaublich benutzerfreundlich und verfügt über zahlreiche robuste Funktionen, sodass es sowohl für Anfänger als auch für Profis geeignet ist. Mithilfe zweier Methoden des maschinellen Lernens ermöglicht dieses Programm die schnelle Entwicklung prädiktiver Data-Mining-Modelle (z. B. Support-Vektor-Maschinen und künstliche neuronale Netze).

Datenroboter

DataRobot kommt Unternehmen zugute, indem es Kosten, Verzögerungen und Gefahren senkt und gleichzeitig die prädiktive Analyse für eine bessere Entscheidungsfindung verbessert. Diese ML-Plattform richtet sich an Personen, die prädiktive Analysen automatisieren, sicherstellen und beschleunigen müssen. Sie unterstützt Datenwissenschaftler und Analysten bei der Entwicklung und Bereitstellung korrekter Vorhersagemodelle in einem Bruchteil der Zeit, die andere Lösungen erfordern. Es bietet ihnen Zugriff auf eine ständig wachsende Bibliothek der neuesten Algorithmen, vorgefertigte Prototypen für die Datenaufbereitung und Merkmalsextraktion sowie automatische Zusammenstellung, wenn Sie ein Experte auf diesem Gebiet sind und erweiterte Funktionen benötigen. Die Techniken und Parameterwerte stehen neuen Datenwissenschaftlern leicht zur Verfügung, sodass kein Versuch-und-Irrtum-Rätsel erforderlich ist.

Splunk

Das Obige ist nur die Spitze des Eisbergs. Diese Softwareplattform unterstützt Sie bei der Suche, Analyse und Visualisierung der Informationen, die von den zahlreichen Websites, Sensoren, Geräten und anderen Anwendungen stammen, aus denen die IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens besteht. Die Echtzeitverarbeitung ist das Hauptverkaufsmerkmal von Splunk. Sie haben zweifellos festgestellt, dass sich CPUs und Speichergeräte im Laufe der Zeit zwar verbessert haben, die Datenübertragung jedoch nicht. Splunk löst somit dieses Problem. Mit Hilfe dieser Plattform können Sie die für den Ausbau der Infrastruktur erforderlichen Ressourcen präzise vorhersagen, beim Start eines Maschinenzustands Warnmeldungen/Ereignisse erhalten und Wissensobjekte für die betriebliche Intelligenz erstellen.

Amazon Lex

Dadurch können Sie Anwendungen erstellen, die eine Sprach- oder Textschnittstelle verwenden und mit der ähnlichen Technologie gesteuert werden, die auch Amazon Alexa zugrunde liegt. Fortschrittliche Modelle natürlicher Sprache werden von Amazon Lex, einem vollständig verwalteten Dienst für künstliche Intelligenz (KI), verwendet, um Konversationsschnittstellen in Anwendungen zu entwerfen, zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

BigML

Eines der bekanntesten Produkte von AutoML, BigML, vereinfacht und erleichtert Unternehmen die Nutzung einer Vielzahl von Modellen und Plattformen für maschinelles Lernen, um ihre Abläufe auf die nächste Ebene zu heben. Diese automatisierte Software für maschinelles Lernen bietet eine vollständige Plattform, schnellen Zugriff, verständliche und exportierbare Modelle, Zusammenarbeit, Automatisierung, flexible Bereitstellungen und viele andere Funktionen.

AutoML JADBio

Eine beliebte AutoML-Lösung, die benutzerfreundliches maschinelles Lernen ohne Programmieren bietet, ist JADBio AutoML. Forscher, Datenwissenschaftler und andere können sich mithilfe dieses Programms, AutoML, effektiv mit Modellen des maschinellen Lernens befassen, indem sie mit maschinellem Lernen beginnen. Die Verwendung von AutoML erfordert nur fünf Schritte: Vorbereiten der Daten für die Analyse, Durchführen einer prädiktiven Analyse, Erlernen neuer Informationen, Interpretieren der Ergebnisse und Anwenden des trainierten maschinellen Lernmodells.

Akkio

Jeder kann Akkio, eine intuitive visuelle Plattform, nutzen, um Ihre Marketing-, Vertriebs- und Finanzabläufe zu verbessern. KI-Modelle können in weniger als fünf Minuten trainiert und in Betrieb genommen werden. Kein Berater. Es muss keine Software eingerichtet werden. Keine Diskussionen über Verkäufe. Vorkenntnisse im Bereich KI sind nicht erforderlich. Erfahren Sie jetzt, wie KI Ihnen beim Aufbau Ihres Unternehmens helfen kann.

MJAR

Um Python-Notizbücher mit Mercury zu teilen und mit MLJAR AutoML die zufriedenstellendsten Ergebnisse zu erzielen, ist es eines der besten AutoML-Programme. Für tabellarische Daten steht die fortschrittlichste Software für automatisiertes maschinelles Lernen zur Verfügung. Mit umfangreichem Feature-Engineering, Algorithmenauswahl und -optimierung, automatischer Dokumentation und ML-Erklärung erleichtert es den Aufbau einer umfassenden Pipeline für maschinelles Lernen. Das MLJAR-AutoML-Framework verfügt über vier integrierte Modi, die für eine gute Erkennung sorgen.

Tazi.ai

Tazi.ai ist eine bekannte AutoML-Lösung für kontinuierliches maschinelles Lernen, die von Menschen und Echtzeitdaten verstanden werden kann. Es ist von Vorteil, Experten aus dem Geschäftsbereich die Möglichkeit zu geben, maschinelles Lernen anzuwenden, um Prognosen zu erhalten. Die überwachten, unüberwachten und halbüberwachten Modelle für maschinelles Lernen werden vom AutoML-Programm verwendet.

Prathamesh Ingle ist Maschinenbauingenieur und arbeitet als Datenanalyst. Er ist außerdem ein KI-Praktiker und zertifizierter Datenwissenschaftler mit Interesse an Anwendungen von KI. Er ist begeistert davon, neue Technologien und Fortschritte mit ihren realen Anwendungen zu erkunden