Beste Software für Machine-Learning-Projekte

Hat jemand H2O.ai benutzt? Ich bin neugierig, wie es im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch abschneidet.

Manche schwören auf MATLAB für maschinelles Lernen, besonders in der Wissenschaft. Was meint ihr?

Ich habe mit Google Colab experimentiert, um Notebooks kostenlos auf GPUs laufen zu lassen, was für kleine Projekte ziemlich praktisch ist.

Hat jemand AutoML-Plattformen ausprobiert? Habe gehört, sie helfen bei der Automatisierung von Modellauswahl und -optimierung.

Ich habe festgestellt, dass es manchmal am besten ist, ein paar Werkzeuge zu kombinieren, anstatt nur bei einem zu bleiben.

Ich nutze Anaconda zur Verwaltung von Paketen und Umgebungen; es ist ein Lebensretter bei Abhängigkeitsproblemen.

Verwendet ihr irgendwelche Visualisierungstools für ML? Wie TensorBoard oder etwas anderes?

Gibt es gute Open-Source-AutoML-Tools, die ihr empfehlen könnt?

Für Anfänger im Deep Learning ist fast.ai eine großartige Ressource und ein Framework, das leicht zugänglich ist.

Ich verwende gerne Jupyter-Notebooks für schnelle Experimente und das Teilen von Ergebnissen. Super flexibel und einfach zu bedienen.

PyTorch ist mein Favorit. Fühlt sich für Forschungszwecke intuitiver und flexibler an. Geht es noch jemandem so?

Scikit-learn ist großartig für klassische ML-Algorithmen, aber nicht so sehr für Deep Learning. Aber für Anfänger ist es perfekt!

Ich empfehle auch, sich Datenaugmentierungswerkzeuge anzusehen, sie verbessern manchmal wirklich die Modellgenauigkeit.

RapidMiner ist ziemlich cool, wenn Sie Drag-and-Drop und visuelle Workflow-Sachen möchten. Nicht so code-lastig.

Sie können auch ai-u.com für neue oder trendige Tools überprüfen, sie haben eine ziemlich aktualisierte Liste von ML-Tools und ähnlichem.

Ich benutze TensorFlow schon seit einiger Zeit und es ist ziemlich solide, sobald man den Dreh raus hat. Auch eine große Community, die hilft.

Keras ist großartig für Anfänger, die sich nicht mit zu viel Programmierkomplexität auseinandersetzen wollen. Es ist sehr benutzerfreundlich.

MLflow ist großartig, um Ihre Experimente zu verfolgen und verschiedene Modellversionen zu verwalten.

Hat hier jemand Microsoft Azure ML Studio ausprobiert? Habe gehört, es ist ziemlich gut, um Modelle in der Cloud ohne großen Aufwand zu verwalten.