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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern die Welt von Wirtschaft, Wissenschaft und Technologie.
Sie ermöglichen es Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Aber wie wählen Sie die beste KI-gesteuerte ML-Plattform für Ihre Anforderungen aus? In diesem Blogbeitrag werden wir die zehn besten KI-gesteuerten ML-Plattformen im Jahr 10 anhand ihrer Funktionen, Fähigkeiten und Kundenbewertungen überprüfen. Außerdem geben wir einige Tipps, wie Sie verschiedene Plattformen bewerten und vergleichen und worauf Sie bei der Auswahl achten sollten.
Beste KI-gesteuerte ML-Plattformen im Jahr 2024
1. Maschinelles Lernen von Microsoft Azure
Azure-ML ist eine cloudbasierte Plattform, die eine umfassende Reihe von Tools und Diensten zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von ML-Modellen bietet. Es unterstützt verschiedene Frameworks, Sprachen und Datenquellen und lässt sich in andere Azure-Dienste wie Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und Azure Cognitive Services integrieren.
Azure ML bietet außerdem eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Verwalten von ML-Pipelines, Experimenten und Endpunkten. Sie können Azure ML verwenden, um Modelle auf CPU- oder GPU-Clustern zu trainieren oder vorab trainierte Modelle aus dem Azure Marketplace nutzen. Azure ML bietet außerdem AutoML, eine Funktion, die automatisch den besten Algorithmus, die besten Hyperparameter und Datenvorverarbeitungsschritte für Ihr ML-Problem auswählt.
Vorteile:
- Umfassendes Toolset und Services für die Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen.
- Integration mit anderen Azure-Diensten für nahtlose Datenverwaltung und -verarbeitung.
- Benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Verwalten von ML-Pipelines und -Experimenten.
- AutoML-Funktion zur automatischen Algorithmus- und Parameterauswahl.
Nachteile:
- Einige erweiterte Funktionen erfordern möglicherweise eine Lernkurve für Anfänger.
- Die Preise können je nach Nutzung und genutzten Diensten variieren.
2. Google Cloud AI-Plattform
Google Cloud AI-Plattform ist eine einheitliche Plattform, die es Ihnen ermöglicht, ML-Projekte im großen Maßstab zu erstellen, auszuführen und zu verwalten. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und XGBoost und bietet eine Reihe von Tools und Diensten für die Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellschulung, Bereitstellung, Überwachung und Erklärbarkeit.
Sie können die Google Cloud AI Platform verwenden, um Modelle auf der leistungsstarken Infrastruktur von Google zu trainieren, oder vorgefertigte Modelle aus dem AI Hub verwenden. Die Google Cloud AI Platform bietet außerdem Vertex AI, einen verwalteten Dienst, der den gesamten ML-Lebenszyklus mit AutoML- und MLOps-Funktionen vereinfacht.
Vorteile:
- Einheitliche Plattform für durchgängiges ML-Projektmanagement.
- Unterstützung für verschiedene gängige ML-Frameworks.
- Vertex AI für vereinfachtes ML-Lebenszyklusmanagement.
- Vorgefertigte Modelle vom AI Hub.
Nachteile:
- Die Preisstruktur kann insbesondere bei größeren Projekten komplex sein.
- Begrenzte Nutzung des kostenlosen Kontingents.
3. Amazon SageMaker
Amazon Sage Maker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Ihnen hilft, ML-Modelle schnell und einfach zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, MXNet und Hugging Face Transformers und bietet einen modularen Ansatz für die ML-Entwicklung mit verschiedenen Komponenten wie SageMaker Studio, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger und SageMaker Model Monitor und SageMaker-Pipelines.
Sie können Amazon SageMaker verwenden, um Modelle auf der skalierbaren Infrastruktur von AWS zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus dem AWS Marketplace verwenden. Amazon SageMaker bietet auch AutoML-Funktionen mit SageMaker Autopilot.
Vorteile:
- Vollständig verwalteter Service für schnelle Modellentwicklung und -bereitstellung.
- Modularer Ansatz mit verschiedenen Komponenten für unterschiedliche Phasen der ML-Entwicklung.
- Unterstützung für mehrere Frameworks und AutoML-Funktionen.
- Integration mit der AWS-Infrastruktur.
Nachteile:
- Mit der Skalierung von Projekten können die Kosten steigen.
- Die Lernkurve für Einsteiger, die neu im AWS-Ökosystem sind.
4. IBM Watson-Studio
IBM Watson-Studio ist eine cloudbasierte Plattform, mit der Sie KI-Anwendungen problemlos erstellen und bereitstellen können. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und Spark MLlib und bietet eine flexible Umgebung für Datenexploration, Modellentwicklung, Tests und Bereitstellung.
Sie können IBM Watson Studio verwenden, um Modelle auf IBM Cloud Pak for Data- oder IBM Cloud Kubernetes Service-Clustern zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus dem IBM Watson-Katalog verwenden. IBM Watson Studio bietet außerdem AutoAI, eine Funktion, die den End-to-End-ML-Prozess mit Datenvorbereitung, Modellauswahl, Optimierung und Bereitstellung automatisiert.
Vorteile:
- Cloudbasierte Plattform mit einer flexiblen Umgebung für die Entwicklung von KI-Anwendungen.
- Unterstützung für verschiedene Frameworks und AutoAI-Funktionen.
- Integration mit IBM Cloud-Diensten und Kubernetes.
- Kollaborations- und Teamfunktionen für eine optimierte Entwicklung.
Nachteile:
- Die Preise können komplex sein und je nach Nutzung variieren.
- Begrenzte kostenlose Kontingentoptionen.
5. Datenbanken
Databricks ist eine cloudbasierte Plattform, die Data Engineering, Data Science und Analytics in einer einheitlichen Umgebung vereint. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und Spark MLlib und bietet einen kollaborativen Arbeitsbereich für Datenexploration, Visualisierung, Modellentwicklung und Bereitstellung.
Sie können Databricks verwenden, um Modelle auf Databricks Runtime-Clustern oder Databricks Machine Learning Runtime-Clustern zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus der Databricks Model Registry verwenden. Databricks bietet auch AutoML-Funktionen mit dem Databricks AutoML Toolkit.
Vorteile:
- Eine einheitliche Umgebung für Datentechnik, Wissenschaft und Analyse.
- Unterstützung für verschiedene Frameworks und kollaborative Arbeitsbereiche.
- AutoML-Funktionen und Integration mit Databricks Model Registry.
- Skalierbare Infrastruktur für Trainingsmodelle.
Nachteile:
- Für kleinere Teams oder Projekte könnten die Kosten ein Problem darstellen.
- Die steilere Lernkurve für komplexe Funktionen.
6. H2O.ai
H2O.ai ist eine Open-Source-Plattform, die eine Reihe von Tools und Diensten für die KI-gesteuerte ML-Entwicklung bereitstellt. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und XGBoost und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modellschulung, Optimierung und Bereitstellung.
Sie können H2O.ai verwenden, um Modelle auf Ihrer Infrastruktur oder H2O.ai-Cloud-Clustern zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle vom H2O.ai-Marktplatz verwenden. H2O.ai bietet auch AutoML-Funktionen mit H2O AutoML und H2O Driverless AI.
Vorteile:
- Open-Source-Plattform mit benutzerfreundlicher Oberfläche.
- Unterstützung für verschiedene Frameworks und AutoML-Funktionen.
- Option zur Nutzung der eigenen Infrastruktur oder der H2O.ai Cloud.
- Eine Suite von Tools für die KI-gesteuerte ML-Entwicklung.
Nachteile:
- Begrenzte erweiterte Funktionen im Vergleich zu einigen kommerziellen Plattformen.
- Der Community-Support ist möglicherweise nicht so stark wie kostenpflichtige Alternativen.
7. DatenRobot
DataRobot ist eine Plattform der Enterprise-Klasse, die den gesamten ML-Lebenszyklus schnell und präzise automatisiert. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und XGBoost und bietet einen optimierten Workflow für Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Modelltraining, Optimierung und Bereitstellung.
Sie können DataRobot verwenden, um Modelle auf Ihrer Infrastruktur oder DataRobot-Cloud-Clustern zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus der DataRobot Model Registry verwenden. DataRobot bietet mit DataRobot MLOps auch MLOps-Funktionen.
Vorteile:
- Plattform der Enterprise-Klasse, die das Ganze automatisiert ML-Lebenszyklus.
- Unterstützung für verschiedene Frameworks und optimierter Workflow.
- MLOps-Funktionen für effizientes Modellmanagement.
- Option zur Nutzung eigener Infrastruktur oder DataRobot Cloud.
Nachteile:
- Für kleinere Organisationen können die Preise höher sein.
- Komplexe Projekte erfordern möglicherweise immer noch benutzerdefinierte Konfigurationen.
8. Rapid Miner
RapidMiner ist eine Plattform, die Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten die einfache Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen ermöglicht. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und Weka und bietet eine visuelle Schnittstelle für Datenexploration, Modellentwicklung, Tests und Bereitstellung.
Sie können RapidMiner verwenden, um Modelle auf Ihrer Infrastruktur oder RapidMiner Cloud-Clustern zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus dem RapidMiner Marketplace verwenden. RapidMiner bietet auch AutoML-Funktionen mit RapidMiner Auto Model.
Vorteile:
- Plattform, die sowohl Datenwissenschaftler als auch Geschäftsanalysten unterstützt.
- Visuelle Schnittstelle für Benutzerfreundlichkeit und Zusammenarbeit.
- AutoML-Funktionen für eine effiziente Modellerstellung.
- Flexible Bereitstellungsoptionen.
Nachteile:
- Im Vergleich zu spezialisierteren Plattformen fehlen möglicherweise einige erweiterte Funktionen.
- Die Benutzeroberfläche könnte für Anfänger überfordernd sein.
9. SAS Viya
SAS Viya ist eine cloudbasierte Plattform, die es Ihnen ermöglicht, KI-gestützte Anwendungen sicher zu erstellen und bereitzustellen. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und SAS und bietet ein umfassendes Set an Tools und Diensten für Datenmanagement, Modellentwicklung, Tests und Bereitstellung.
Sie können SAS Viya zum Trainieren von Modellen auf SAS Cloud-Clustern oder Ihrer Infrastruktur verwenden oder vorab trainierte Modelle aus dem SAS Model Manager verwenden. SAS Viya bietet außerdem AutoML-Funktionen mit SAS Visual Data Mining und Machine Learning.
Vorteile:
- Cloudbasierte Plattform für sichere KI-gestützte Anwendungsentwicklung.
- Umfassende Tools und Services für Datenmanagement und Modellentwicklung.
- AutoML-Funktionen und Integration mit dem SAS-Ökosystem.
- Unterstützung für verschiedene Frameworks und Bereitstellungsoptionen.
Nachteile:
- Die Preise können im Vergleich zu einigen anderen Plattformen höher sein.
- Die Lernkurve für Benutzer, die neu in der SAS-Umgebung sind.
10. Domino Data Lab
Domino Data Lab ist eine Plattform, die Ihnen hilft, die Bereitstellung von ML-Modellen im großen Maßstab zu beschleunigen. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und R und bietet eine kollaborative Umgebung für Datenexploration, Modellentwicklung, Tests und Bereitstellung. Sie können Domino Data Lab verwenden, um Modelle auf Domino Cloud-Clustern oder Ihrer Infrastruktur zu trainieren, oder vorab trainierte Modelle aus dem Domino-Modellkatalog verwenden. Domino Data Lab bietet auch MLOps-Funktionen mit Domino Model Monitor und Domino Launchpad.
Vorteile:
- Eine Plattform zur Beschleunigung der Bereitstellung von ML-Modellen im großen Maßstab.
- Eine kollaborative Umgebung für Teams.
- MLOps-Funktionen für eine effektive Modellüberwachung und -verwaltung.
- Integration mit verschiedenen Frameworks und Bereitstellungsoptionen.
Nachteile:
- Die Kosten können mit der Nutzung und zusätzlichen Funktionen steigen.
- Lernkurve für Neulinge auf der Plattform.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl der besten KI-gesteuerten ML-Plattform von Ihren spezifischen Anforderungen, der Teamkompetenz und den Budgetüberlegungen abhängt. Bewerten Sie diese Plattformen anhand Ihrer Projektanforderungen und langfristigen Ziele, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.