Die 10 besten Machine-Learning-Plattformen

Machine-Learning-Plattformen (ML) sind spezialisierte Softwarelösungen, mit denen Nutzer Datenaufbereitung, die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, die Bereitstellung von Modellen und die Modellüberwachung in einem einheitlichen Ökosystem verwalten können.

Machine-Learning-Systeme gelten allgemein als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Sie erzeugen Algorithmen auf Grundlage von Trainingsdatensätzen und liefern anschließend relevante Ergebnisse – häufig ohne ausdrücklich darauf programmiert worden zu sein, genau die Ergebnisse zu erzeugen, die sie hervorbringen.

Die autonomen Lernfähigkeiten von KI- und ML-Plattformen stehen im Zentrum heutiger Unternehmen. Die Technologie wird zunehmend eingesetzt, um wichtige Entscheidungen zu treffen und Automatisierungen voranzutreiben, die den Betrieb von Unternehmen in verschiedenen Bereichen verbessern. In den vergangenen Jahren hat die ML-Technologie zudem die Grundlage für generative KI-Modelle gebildet, die anhand größerer Datensätze und komplexerer ML-Algorithmen darauf trainiert werden, neue Inhalte zu erzeugen.

Angesichts der Vielzahl relevanter geschäftlicher Anwendungsfälle in modernen Unternehmen hat die Technologie von Machine-Learning-Plattformen schnell an Popularität gewonnen. Anbieter haben diese Plattformen, Funktionen und Angebote erweitert, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden.

In diesem Leitfaden stellen wir 10 der besten Machine-Learning-Plattformen vor, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind, und erläutern ihre spezifischen Funktionen, Vor- und Nachteile sowie Bereiche, in denen sie sich besonders von der Konkurrenz abheben.

Beste Machine-Learning-Software: Vergleichstabelle

Die 10 besten Machine-Learning-Softwareplattformen

Alteryx Machine Learning: Am besten geeignet für Citizen Data Scientists und Entwickler

Alteryx hat sich im Bereich Machine Learning als führendes Unternehmen etabliert, da die Plattform über eine zugängliche Benutzeroberfläche die Bearbeitung äußerst komplexer Machine-Learning-Projekte ermöglicht. Die Drag-and-Drop-Plattform integriert hochgradig automatisierte ML-Funktionen sowohl für erfahrene Data Scientists als auch für weniger technisch versierte Business-Nutzer. Viele Nutzer loben diese Plattform besonders für ihren integrierten Bildungsmodus, der die Nutzung und Anpassung der No-Code-Plattform an die eigenen Anwendungsfälle noch einfacher macht.

Die Plattform stellt Verbindungen zu zahlreichen Open-Source-GitHub-Bibliotheken her – darunter Woodwork, Compose, Featuretools und EvalML – und verarbeitet zahlreiche Datenformate und -quellen. Alteryx bietet außerdem leistungsstarke Visualisierungs- und Feature-Engineering-Tools sowie eine große und aktive Nutzer-Community.

Ein benutzerfreundliches Dashboard in Alteryx Machine Learning

Preise

Preisinformationen zu Alteryx Machine Learning sind nur auf Anfrage erhältlich. Interessierte Käufer können Alteryx direkt kontaktieren, um weitere Informationen zu erhalten und/oder mit der kostenlosen Testversion des Produkts auf dem Desktop oder in der Cloud zu beginnen.

Wichtige Funktionen

• Automatisiertes Machine Learning und Feature Engineering.
• Automatisierte Generierung von Erkenntnissen zu Datenbeziehungen.
• Integrierter Bildungsmodus zum Erlernen und Optimieren der ML-Entwicklung.
• Zugriff auf Open-Source-Pakete und -Bibliotheken in GitHub.
• No-Code-Format auf Cloud-Basis.

Vorteile

• Bietet leistungsstarke Tools zur Datenaufbereitung und -integration sowie eine umfangreiche Auswahl kuratierter Algorithmen.
• Hervorragende Benutzeroberfläche und leistungsstarke Automatisierungsfunktionen.

Nachteile

• Makros und APIs zur Verbindung mit verschiedenen Datenquellen können schwierig einzurichten und zu verwenden sein.
• Einige Nutzer beklagen langsame Lade- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten.

Databricks Data Intelligence Platform: Am besten geeignet für Datenmanagement und Feature Engineering im Unternehmensmaßstab

Die Databricks Data Intelligence Platform bietet eine zentralisierte Umgebung mit leistungsstarken Tools und Funktionen, die Machine Learning und die Datenaufbereitung für die erfolgreiche Entwicklung von ML-Modellen erleichtern.

Managed MLflow ist eine herausragende Funktion. Sie basiert auf einer von Databricks entwickelten Open-Source-Plattform zur Verwaltung komplexer Interaktionen über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg. Diese Plattform eignet sich besonders für Unternehmen, die eine Kombination aus Self-Service- und geführten Funktionen für Datenmanagement und Feature Engineering benötigen, die mit Daten aus unterschiedlichen Quellen und in verschiedenen Formaten funktionieren.

Interessierte Nutzer können die Plattform zur Datenverarbeitung und -aufbereitung nutzen – auch für generative KI und große Sprachmodelle – sowie zur Vorbereitung von Datenproduktions-Pipelines. Außerdem können sie Modelle über die Funktion Model Registry registrieren und verwalten. Darüber hinaus stellt die Plattform den Nutzern kollaborative Notebooks, die Feature Registry und den Feature Provider bereit. All diese Komponenten unterstützen Anforderungen an Feature Engineering und MLOps mit einer leistungsstarken, auf Big Data basierenden Grundlage.

Erstellen von ML-Pipelines in Databricks

Preise

Die Databricks-Plattform ist ohne Grundgebühr verfügbar. Stattdessen registrieren sich interessierte Nutzer und zahlen anschließend sekundengenau für die von ihnen verwendeten Funktionen und Mengen. Nutzer mit höherem Nutzungsbedarf können für Rabatte bei verbindlicher Nutzung berechtigt sein, die cloudübergreifend gelten. Bei unregelmäßigem oder geringerem Nutzungsbedarf müssen Sie pro Produkt und verwendeter Databricks Unit (DBU) zahlen:

• Workflows und Streaming-Jobs: Ab 0,07 US-Dollar pro DBU.
• Workflows und Streaming-Delta-Live-Tables: Ab 0,20 US-Dollar pro DBU.
• Data Warehousing mit Databricks SQL: Ab 0,22 US-Dollar pro DBU.
• Data Science und Machine Learning – All-Purpose-Computing für interaktive Workloads: Ab 0,40 US-Dollar pro DBU.
• Data Science und Machine Learning – serverlose Echtzeit-Inferenz: Ab 0,07 US-Dollar pro DBU.
• Databricks Platform & Add-Ons: Informationen auf Anfrage.

Eine 14-tägige kostenlose Testversion mit eingeschränkten Funktionen ist ebenfalls verfügbar.

Wichtige Funktionen

• Offene Lakehouse-Architektur.
• REST-API-basierte Modellbereitstellung.
• Integrationsoptionen für vortrainierte und feinabgestimmte LLMs.
• Self-Service-Datenpipelines.
• Verwaltetes MLflow mit Experiment-Tracking und Versionsverwaltung.

Vorteile

• Das offene Data-Lakehouse-Format erleichtert die Arbeit mit Daten aus unterschiedlichen Quellen und für verschiedene Anwendungsfälle. Nutzer schätzen, dass die Plattform für Datenorchestrierung, Data Warehousing, fortgeschrittene Analysen und die Datenaufbereitung für ML skalierbar ist – auch bei größeren Datensätzen.
• Es handelt sich um eine hochgradig skalierbare Umgebung mit hervorragender Leistung in einem Framework, das Nutzer im Allgemeinen einfach zu bedienen finden. Viele Funktionen basieren auf Open-Source-Datentechnologien.

Nachteile

• Kann teuer sein, insbesondere im Vergleich zu vollständig kostenlosen und quelloffenen Lösungen in diesem Bereich.
• Einige Visualisierungsfunktionen sind eingeschränkt und schwierig einzurichten.

Dataiku: Am besten für Erweiterbarkeit

Dataiku ist eine beliebte, benutzerfreundliche ML-Plattform, die alle erforderlichen Werkzeuge zum Erstellen robuster ML-Modelle bietet, darunter leistungsstarke Funktionen zur Datenaufbereitung. Eine AutoML-Funktion ist eine weitere überzeugende Komponente des Tools. Sie wurde entwickelt, um fehlende Werte zu ergänzen und nichtnumerische Daten nahtlos in numerische Werte umzuwandeln. Die Funktionen zur Datenaufbereitung, Visualisierung und Feature-Entwicklung werden an der Plattform besonders positiv bewertet. Wodurch sich Dataiku jedoch wirklich abhebt, sind seine Erweiterbarkeit und die große Bandbreite an Integrationen.

Nutzer können viele der führenden generativen KI-Dienste und -Plattformen von heute problemlos integrieren, darunter Angebote von OpenAI, Cohere, Anthropic und Hugging Face. Über GUI-basierte Codepakete stehen zahlreiche öffentliche und proprietäre Plugins zur Verfügung. Außerdem gibt es Integrationen mit führenden DevOps- und Datenvisualisierungs-Frameworks. Dataiku unterstützt auch die benutzerdefinierte Modellierung mit Python, R, Scala, Julia, Pyspark und weiteren Sprachen.

Die Dataiku-Benutzeroberfläche und Projektbibliothek

Preise

Dataiku-Nutzern stehen vier Tarifoptionen zur Verfügung. Für die kostenpflichtigen Tarife werden keine Preisangaben gemacht, auf der Preisseite finden sich jedoch weitere Informationen zum Leistungsumfang der einzelnen Tarife. Für jeden der unten aufgeführten kostenpflichtigen Tarife ist außerdem eine 14-tägige kostenlose Testversion verfügbar:

• Free Edition: 0 US-Dollar für bis zu drei Nutzer und die Installation auf der eigenen Infrastruktur. Weitere Funktionen sind eingeschränkt enthalten.
• Discover: Ein kostenpflichtiger Tarif für bis zu fünf Nutzer mit mehr als 20 Datenbankkonnektoren, Spark-basierter Datenverarbeitung und eingeschränkten Automatisierungsfunktionen. Preisangaben sind auf Anfrage erhältlich.
• Business: Ein kostenpflichtiger Tarif für bis zu 20 Nutzer mit unbegrenzten Kubernetes-basierten Berechnungen, vollständiger Automatisierung und erweiterten Sicherheitsfunktionen. Preisangaben sind auf Anfrage erhältlich.
• Enterprise: Ein kostenpflichtiger Tarif mit allen Datenbankkonnektoren, vollständigen Bereitstellungsfunktionen, einem Isolations-Framework sowie unbegrenzten Instanzen und Ressourcenverwaltung. Preisangaben sind auf Anfrage erhältlich.

Wichtige Funktionen

• Feature Store und automatische Feature-Generierung.
• Integrationen mit Plattformen für generative KI.
• White-Box-Erklärbarkeit für die Entwicklung von ML-Modellen.
• Prompt Studios für die promptbasierte Entwicklung von LLM-Modellen.
• Öffentliche und proprietäre Plugins für benutzerdefinierte visuelle Rezepte, Konnektoren, Prozessoren und mehr.

Vorteile

• Dataiku gehört zu den flexibelsten Machine-Learning-Plattformen und bietet leistungsstarke Trainingsfunktionen.
• Dataiku integriert Drittanbieter-Tools, Frameworks und Dienste für DevOps, Datenvisualisierung in der Data Science und generative KI problemlos und erweitert damit seinen Funktionsumfang.

Nachteile

• Dataiku verfügt über einen etwas unkonventionellen Entwicklungsprozess, der die Modellentwicklung verlangsamen kann.
• Insbesondere bei Aktualisierungen hatten einige Nutzer Probleme mit Ausfällen.

Siehe auch: Die besten Tools für Datenanalysen

Vertex AI: Am besten für die Organisation und Verwaltung von Modellen

Die Plattform Vertex AI ist eine führende cloudbasierte KI- und ML-Lösung, die die Leistungsfähigkeit von Google Cloud nutzt, um eine vollständige Palette an Tools und Technologien zum Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von ML-Modellen bereitzustellen. Sie unterstützt vortrainierte benutzerdefinierte Tools, AutoML-APIs zur Beschleunigung der Modellentwicklung sowie ein Low-Code-Framework, das in der Regel zu 80 % weniger Codezeilen führt.

Außerdem handelt es sich um eine sehr übersichtlich strukturierte Plattform, die Nutzern zugängliche Werkzeuge zur Verwaltung ihrer Modelle in allen Entwicklungsphasen bietet. Die Vertex AI Model Registry beispielsweise dient als zentrales Repository, in das Nutzer eigene Modelle importieren, neue Modelle erstellen, Modelle als produktionsbereit klassifizieren, Modelle an einem Endpunkt bereitstellen, Modelle bewerten und ML-Modelle sowohl auf granularer Ebene als auch in einer Übersicht betrachten können. Darüber hinaus unterstützt Vertex AI nahezu alle Open-Source-Frameworks, darunter TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.

Vertex-AI-Pipelines für durchgängiges ML

Preise

Die Preise für Vertex AI sind stark modular aufgebaut und richten sich nach den von Ihnen verwendeten Tools und Diensten, der Rechenleistung und dem Speicher sowie nach allen weiteren Google-Cloud-Ressourcen, die Sie für ML-Projekte nutzen. Im Folgenden nennen wir Schätzwerte für einige der am häufigsten verwendeten Funktionen. Es empfiehlt sich jedoch, den Preiskalkulator zu verwenden oder Google direkt zu kontaktieren, um ein auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnittenes Angebot zu erhalten:

• Generative KI (Imagen-Modell zur Bilderzeugung): Ab 0,0001 US-Dollar.
• Generative KI (Erzeugung von Text, Chats und Code): Ab 0,0001 US-Dollar pro 1.000 Zeichen.
• AutoML-Modelle (Training, Bereitstellung und Vorhersage mit Bilddaten): Ab 1,375 US-Dollar pro Knotenstunde.
• AutoML-Modelle (Training und Vorhersage mit Videodaten): Ab 0,462 US-Dollar pro Knotenstunde.
• AutoML-Modelle (Hochladen, Training, Bereitstellung und Vorhersage mit Textdaten): Ab 0,05 US-Dollar pro Stunde.
• Vertex AI Pipelines: Ab 0,03 US-Dollar pro Pipeline-Ausführung.

Auch für Vertex AI ist eine kostenlose Testversion verfügbar, allerdings nur als Teil einer umfassenderen kostenlosen Testversion für Google Cloud insgesamt. Die kostenlose Testversion von Google Cloud gewährt allen Nutzern ein Guthaben von 300 US-Dollar, um die Plattform zu testen.

Wichtige Funktionen

• Model-Garden-Bibliothek mit anpassbaren und feinabstimmbaren Modellen.
• Native MLOps-Tools, darunter Vertex AI Evaluation, Vertex AI Pipelines und Feature Store.
• Benutzerdefinierte Workflows für das Training von ML-Modellen.
• Vertex-AI-Vorhersagedienst mit benutzerdefinierten Vorhersageroutinen und vorgefertigten Containern.
• Vertex AI Model Registry für die Bereitstellung produktionsbereiter Modelle.

Vorteile

• Trotz leistungsstarker ML-Funktionen ist die Plattform relativ benutzerfreundlich, vergleichsweise einfach zu bedienen und hochgradig skalierbar.
• Sie bietet leistungsstarke Integrationen mit anderen Google-Lösungen, darunter BigQuery und Dataflow.

Nachteile

• Vertex AI ist nicht so flexibel und anpassbar wie andere ML-Plattformen. Außerdem fehlt die Unterstützung für benutzerdefinierte Algorithmen.
• Einige Nutzer beklagen den hohen Preis und die eingeschränkte Unterstützung für Sprachen jenseits von Python.

H2O-3: Am besten für R- und Python-Programmierer

H2O-3 ist die neueste Version der quelloffenen Data-Science-Plattform, die zahlreiche Bereiche der KI unterstützt, darunter Machine Learning. Die Plattform wurde mit zahlreichen Automatisierungsfunktionen entwickelt, darunter Feature-Auswahl, Feature-Engineering, automatische Hyperparameter-Optimierung, Modell-Ensembling, Label-Zuweisung, Modelldokumentation und die Interpretierbarkeit von Machine Learning (MLI).

H2O-3 bietet leistungsstarke Funktionen, die speziell für Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision entwickelt wurden. R- und Python-Programmierer schätzen diese Plattform besonders wegen der umfassenden Community-Unterstützung und der einfachen Download-Optionen, die mit den beiden Sprachen kompatibel sind.

H2O-3-Oberfläche mit Informationen zu Tests und Systemmetriken

Preise

H2O-3 ist eine kostenlose und quelloffene Lösung, die Nutzer direkt von der Website des Anbieters oder in AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud herunterladen können.

Wichtige Funktionen

• Quelloffenes, verteiltes In-Memory-Format.
• Unterstützung für Gradient-Boosting-Maschinen, verallgemeinerte lineare Modelle und Deep-Learning-Modelle.
• Durch AutoML erstelltes Ranking für Modellalgorithmen und Hyperparameter.
• Zu den Algorithmen gehören Random Forest, GLM, GBM, XGBoost, GLRM und Word2Vec.
• H2O Flow als No-Code-Oberfläche; codebasierte Optionen umfassen R und Python.

Vorteile

• Hervorragende Unterstützung für quelloffene Tools, Komponenten und Technologien.
• Bietet leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Verzerrungen und zur Modellbewertung.

Nachteile

• Einige Nutzer beklagen fehlende Analysetools und eine eingeschränkte Algorithmusunterstützung.
• Die Gesamtleistung und der Kundensupport bleiben hinter denen der Wettbewerber zurück.

KNIME Analytics Platform: Am besten für die gemeinschaftsbasierte ML-Entwicklung

Die KNIME Analytics Platform bietet ein durchgängiges Data-Science-Framework, das für technische und geschäftliche Nutzer entwickelt wurde. Dazu gehört eine umfassende Sammlung von Automatisierungstools für Machine Learning und Deep Learning. Die KNIME-Plattform stellt ein visuelles Low-Code-/No-Code-Programmier-Framework zum Erstellen und Verwalten von Modellen bereit.

Die Plattform umfasst ein leistungsstarkes Set an Datenintegrationstools, Filtern und wiederverwendbaren Komponenten, die innerhalb eines stark kollaborativen Frameworks geteilt werden können. Apropos Zusammenarbeit: Die KNIME-Community ist eine der aktivsten und kollaborativsten Open-Source-Communities in diesem Bereich. Nutzer können außerdem vom KNIME Community Hub profitieren, einer separaten Softwarelösung, mit der sie mit Data-Science- und Geschäftsnutzern anderer Organisationen zusammenarbeiten und die Beispiele anderer Nutzer mit nur geringem Verwaltungsaufwand prüfen können.

KNIME für die Klassifizierung mit Machine Learning verwenden

Preise

KNIME ist eine kostenlose und quelloffene Lösung. Interessierte Nutzer sollten sich jedoch direkt an den Anbieter wenden, um zu klären, ob für ihren spezifischen Anwendungsfall zusätzliche Kosten anfallen. Die KNIME Analytics Platform kann kostenlos für Windows, Mac und Linux heruntergeladen werden.

Wichtige Funktionen

• Quelloffene Low-Code-/No-Code-Tools.
• Analytische Drag-and-drop-Workflows.
• Zugriff auf ML-Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und H2O.
• Repository für Workflow-Erstellungsknoten und Workflow-Editor.
• AutoML für die automatisierte binäre und multiklassige Klassifizierung sowie das überwachte ML-Training.

Vorteile

• Bietet eine intuitive Low-Code-/No-Code-Oberfläche, mit der auch Nicht-Data-Scientists und neue Nutzer problemlos ML-Modelle erstellen können.
• Bietet umfassende Automatisierungsfunktionen für das gesamte Spektrum der ML-Aufgaben.

Nachteile

• Anforderungen an codebasiertes Scripting mit Python und R können bei bestimmten Arten der Anpassung zu Herausforderungen führen.
• Einige Nutzer beklagen, dass die Plattform dazu neigt, übermäßig viele Rechenressourcen zu verbrauchen.

Siehe auch: Die besten Data-Mining-Tools

MATLAB: Am besten für unterstützende ML-Apps und Schulungen

MathWorks MATLAB ist bei Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und anderen beliebt, die anspruchsvolle Machine-Learning-Modelle entwickeln möchten. Es umfasst Point-and-Click-Apps zum Trainieren und Vergleichen von Modellen, fortgeschrittene Verfahren zur Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion sowie AutoML, das Merkmalsauswahl, Modellauswahl und die Optimierung von Hyperparametern unterstützt.

MATLAB arbeitet mit gängigen Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen. Trotz seiner zahlreichen komplexen Funktionen und Möglichkeiten ist es ein vergleichsweise zugängliches Tool, das Nutzern eine große Auswahl an detaillierten Schulungen und Dokumentationen sowie leicht zugängliche und einfach integrierbare Apps bietet.

MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox

Preise

MATLAB kann von Organisationen und Einzelpersonen mit unterschiedlichsten Hintergründen genutzt werden und kommt teilweise in Kombination mit Simulink zum Einsatz, einer MATLAB-basierten Umgebung für die multidisziplinäre Modellprogrammierung. Es stehen mehrere Abonnementoptionen zur Verfügung:

• Standard: 940 US-Dollar pro Jahr oder 2.350 US-Dollar für eine unbefristete Lizenz.
• MATLAB and Simulink Startup Suite: 3.800 US-Dollar pro Jahr.
• Academic: 275 US-Dollar pro Jahr oder 550 US-Dollar für eine unbefristete Lizenz.
• MATLAB and Simulink Student Suite: 99 US-Dollar für eine unbefristete Lizenz.
• Private/persönliche Nutzung: 149 US-Dollar für eine unbefristete Lizenz.

Für MATLAB, Simulink und mehrere andere Produkte ist eine 30-tägige kostenlose Testversion verfügbar.

Wichtige Funktionen

• Vorgefertigte MATLAB-Apps und Toolboxes.
• Live Editor für Skripte.
• Simulink für modellbasiertes Design.
• Classification Learner App zur Datenklassifikation und zum Training.
• Onramp, interaktive Beispiele, Tutorials und E-Books für den Einstieg in Machine Learning.

Vorteile

• Die Plattform bietet eine Reihe leistungsstarker Tools und Funktionen in einer übersichtlichen Benutzeroberfläche, die sich besonders für anspruchsvolle mathematische, wissenschaftliche und datenwissenschaftliche Anwendungsfälle eignet.
• Äußerst flexibel, mit hervorragenden Funktionen für die Zusammenarbeit, Möglichkeiten zur App-Integration und Skalierbarkeit.

Nachteile

• Setzt auf einen teilweise proprietären Ansatz für Machine Learning. Die Unterstützung für einige Open-Source-Komponenten und -Sprachen fehlt, wodurch das Tool auch teurer sein kann als andere Anbieter in diesem Bereich.
• Für Geschäftsanwender und andere Personen ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund kann der Einstieg schwierig sein, auch wenn die Plattform umfangreiche Schulungsoptionen bietet, um diese Lücke zu schließen.

Azure Machine Learning: Am besten für die LLM-Entwicklung

Automatisierung steht im Zentrum von Azure Machine Learning. Die Low-Code-Plattform verspricht 70 % weniger Schritte beim Modelltraining und 90 % weniger Codezeilen für Pipelines. Sie umfasst außerdem leistungsstarke Tools zur Datenaufbereitung und Funktionen zur Datenkennzeichnung sowie kollaborative Notebooks, wodurch sie sich hervorragend als Komplettlösung für MLOps-Anforderungen eignet.

Da sich moderne Anwendungsfälle für Machine Learning zunehmend in Richtung generativer KI entwickelt haben, hat sich Azure Machine Learning bei der Entwicklung dieser Art von ML-Modellen als führend erwiesen. Nutzer können Trainings-Prompts mit Prompt Flow verfolgen und optimieren, Ergebnisse mit dem Responsible-AI-Dashboard verbessern, von skalierbarer GPU-Infrastruktur profitieren und mit einer großen Auswahl an Tools und Frameworks arbeiten.

Beispiel für die Anwendung von Responsible-AI-Funktionen in Azure Machine Learning

Preise

Wie bei vielen anderen Plattformen in diesem Bereich ist Azure Machine Learning selbst kostenlos. Nutzer verursachen jedoch schnell Kosten durch die von ihnen verwendeten Compute-Ressourcen und anderen Azure-Dienste. Die Preise für dieses Tool variieren stark. Daher haben wir nur Schätzungen und Einstiegspreise für einige wichtige Compute-Optionen aufgenommen. Kaufinteressenten sollten sich für weitere Preisinformationen über die hier genannten Angaben hinaus direkt an Microsoft wenden:

• D2-64 v3: Die einzelnen Komponenten kosten je nach ausgewählten vCPUs, RAM, Linux-VM, Serviceaufschlägen und jährlichen Sparplänen zwischen 0 US-Dollar pro Stunde und 2,67 US-Dollar pro Stunde. Für diese Option und die folgenden Optionen werden viele dieser Kosten je nach ausgewählter Instanz addiert.
• D2s-64s v3: Die einzelnen Komponenten kosten je nach ausgewählten vCPUs, RAM, Linux-VM, Serviceaufschlägen und jährlichen Sparplänen zwischen 0 US-Dollar pro Stunde und 3,072 US-Dollar pro Stunde.
• E2-64 v3: Die einzelnen Komponenten kosten je nach ausgewählten vCPUs, RAM, Linux-VM, Serviceaufschlägen und jährlichen Sparplänen zwischen 0 US-Dollar pro Stunde und 1,008 US-Dollar pro Stunde.
• M-Serie: Die einzelnen Komponenten kosten je nach ausgewählten vCPUs, RAM, Linux-VM, Serviceaufschlägen und jährlichen Sparplänen zwischen 0 US-Dollar pro Stunde und 26,688 US-Dollar pro Stunde.
• H-Serie: Die einzelnen Komponenten kosten je nach ausgewählten vCPUs, RAM, Linux-VM, Serviceaufschlägen und jährlichen Sparplänen zwischen 0 US-Dollar pro Stunde und 2,664 US-Dollar pro Stunde.

Für stabile und vorhersehbare Workloads sind über Azure Reserved Virtual Machine Instances möglicherweise vergünstigte Preise verfügbar. Außerdem ist eine kostenlose Azure-Testversion erhältlich.

Wichtige Funktionen

• Interoperabilität mit Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks.
• Responsible-AI-Framework und -Dashboard.
• Prompt Flow zur Orchestrierung von KI-Workflows, auch für LLMs.
• Datenaufbereitung und -kennzeichnung.
• Drag-and-Drop-Designer mit Notebooks, automatisiertem Machine Learning und Experimenten.
• Verwaltete Endpunkte für die Bereitstellung und Bewertung von Modellen.

Vorteile

• Die Drag-and-Drop-Oberfläche und das Low-Code-Framework vereinfachen die Erstellung von ML-Modellen.
• Es stehen umfangreiche Funktionen für die Entwicklung und Optimierung von LLMs zur Verfügung. Zudem profitiert die Plattform von Microsofts umfangreichen Investitionen in generative KI und insbesondere in OpenAI.

Nachteile

• Die Preisstruktur ist schwer verständlich und kann schnell teuer werden.
• Einige Nutzer beklagen eine mangelhafte Dokumentation und Schwierigkeiten beim Support.

RapidMiner: Am besten für fachübergreifende Teams

RapidMiner ist ein Anbieter einer ML-Plattform, der die Idee eines „intuitiven Machine Learnings für alle“ verfolgt. Dafür kombiniert das Unternehmen codebasiertes ML mit visuellen Low-Code-Tools, deren Nutzung auch nicht-technische Teammitglieder erlernen können. Die Plattform umfasst vorgefertigte Vorlagen für gängige Anwendungsfälle sowie Funktionen für die geführte Modellierung. Außerdem bietet sie leistungsfähige Tools zur Validierung und erneuten Prüfung von Modellen.

RapidMiner konzentriert sich mit mehreren wichtigen Funktionen auf MLOps und automatisierte Datenwissenschaft, darunter eine Funktion für automatisiertes Engineering und automatische Prozesserklärungen. Die Plattform ist stark auf Zusammenarbeit ausgelegt und bietet ein projektbasiertes Framework, gemeinsame Bearbeitung sowie integrierte Funktionen für Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle.

RapidMiners Ansatz für automatisiertes Machine Learning

Preise

Eine kostenlose Version von RapidMiner namens RapidMiner Studio Free ist für Desktop-Nutzer verfügbar, die nicht mehr als 10.000 Datenzeilen und einen logischen Prozessor benötigen. Die Enterprise-Version der Plattform ist ein kostenpflichtiges Abonnement. Kaufinteressenten müssen sich für konkrete Preisinformationen direkt an RapidMiner wenden. Alle Nutzer können eine 30-tägige kostenlose Testversion der vollständigen Plattform nutzen. Für bestimmte Gruppen, darunter Wissenschaftler und Studierende, sind Rabatte verfügbar.

Wichtige Funktionen

• Codefreier Model Ops.
• Präzise und finanzbasierte Modellbewertung.
• Integrierte Drift-Prävention.
• Native Dashboards und Berichte sowie Integrationen mit BI-Plattformen.
• Wahlmöglichkeit auf Benutzerebene zwischen codebasierter, visueller und automatisierter Modellerstellung mit Protokollierung für alle Optionen.

Vorteile

• Starker Fokus auf administrative Kontrollen für Governance, Berichte und Benutzerzugriff.
• Bietet intuitive Low-Code-/No-Code-Tools für Personen ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund sowie anspruchsvolle codebasierte Tools für Datenwissenschaftler.

Nachteile

• Einige Nutzer beklagen den hohen Bedarf an Rechenressourcen bei der Verwendung von RapidMiner.
• Kann in bestimmten Situationen und Szenarien absturzanfällig sein.

TensorFlow: Am besten für MLOps

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für Machine Learning, die über diese Hauptfunktion hinaus auch Anforderungen an eine umfassende Machine-Learning-Plattform unterstützt. Sie eignet sich gut für die Entwicklung grundlegender ML-Modelle, verfügt aber auch über die Ressourcen und Kapazitäten für komplexere Modelle, darunter neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle.

Obwohl TensorFlow sich nur selten selbst als MLOps-Plattform bezeichnet, bietet es die gesamte Open-Source-Flexibilität, Erweiterbarkeit und Lebenszyklusabdeckung, die MLOps-Teams benötigen, um Daten aufzubereiten, Modelle zu erstellen sowie Modelle fortlaufend bereitzustellen und zu überwachen. TensorFlow Extended (TFX) ist besonders gut geeignet, um skalierbare ML-Pipelines zu erstellen, Modelle zu trainieren und zu analysieren sowie Modelle in einer produktionsreifen Umgebung bereitzustellen.

Modellanalyse mit TensorFlow Extended

Preise

TensorFlow ist ein kostenloses Open-Source-Tool. Je nach den anderen Tools, die Sie in die Plattform integrieren, können jedoch zusätzliche Kosten entstehen. Das Tool kann direkt im Web, auf Servern oder auf Mobil- und Edge-Geräten bereitgestellt werden.

Wichtige Funktionen

• Vorgefertigte Modelle in der Model Garden und im TensorFlow Hub.
• Bereitstellungsoptionen vor Ort, auf Mobilgeräten, im Browser und in der Cloud.
• Einfaches ML-Add-on für das Training und die Bewertung von Modellen in Google Sheets.
• Produktionsreife ML-Pipelines.
• Tools zur Datenaufbereitung und für Responsible AI zur Beseitigung von Datenverzerrungen.

Vorteile

• Viele andere Plattformen, darunter auch einige auf dieser Liste, sind mit TensorFlow und seiner Softwarebibliothek kompatibel.
• TensorFlow ist für seine hilfreiche und aktive Nutzergemeinschaft bekannt.

Nachteile

• Die Modelle, die sich mit TensorFlow erstellen lassen, sind größtenteils statisch, was möglicherweise nicht die flexibelste Option ist.
• Viele Nutzer haben angemerkt, dass die Verwendung und das Verständnis schwieriger sind als bei den meisten anderen Python-basierten Softwarebibliotheken.

Siehe auch: Trends im Echtzeitdatenmanagement

Wichtige Funktionen von Machine-Learning-Software

Obwohl das Ziel typischerweise dasselbe ist – schwierige Rechenprobleme zu lösen –, unterscheiden sich Machine-Learning-Programme erheblich. Es ist wichtig, Anbieter und Plattformen gründlich zu prüfen und zu verstehen, wie verschiedene Funktionen und Tools arbeiten. Die folgenden Schlüsselfunktionen gehören zu den wichtigsten Kriterien bei der Auswahl einer Machine-Learning-Software:

Datenverarbeitung und -aufnahme

Es ist wichtig zu verstehen, wie die Software Daten aufnimmt, welche Datenformate sie unterstützt und ob sie Aufgaben wie die Datenpartitionierung automatisiert erledigen kann. Einige Pakete bieten eine große Auswahl an Vorlagen und Konnektoren, andere nicht.

Unterstützung für Feature Engineering

Feature Engineering ist entscheidend für die Bearbeitung von Daten und die Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen. Die integrierte Intelligenz konvertiert und transformiert Textzeichenfolgen, Datumsangaben und andere Variablen in aussagekräftige Muster und Informationen, die das ML-System zur Bereitstellung von Ergebnissen verwendet.

Unterstützung für Algorithmen und Frameworks

Moderne ML-Plattformen unterstützen typischerweise mehrere Algorithmen und Frameworks. Diese Flexibilität ist entscheidend. In manchen Fällen können für einen Geschäftsprozess Dutzende oder Hunderte von Algorithmen erforderlich sein. Ebenso wichtig sind jedoch automatisierte Funktionen zur Algorithmenauswahl, die Algorithmen vorschlagen und passenden Aufgaben zuordnen. Diese Funktion reduziert in der Regel die Komplexität und verbessert die ML-Leistung. Der Zugriff auf eine Reihe von Framework-Optionen verschafft Nutzern außerdem mehr Flexibilität bei der Automatisierung von ML-Entwicklungsaufgaben.

Tools für Training und Optimierung

Es ist entscheidend festzustellen, wie gut Algorithmen funktionieren und welchen geschäftlichen Nutzen das ML-Framework liefert. Die meisten Nutzer profitieren von einer intelligenten Optimierung von Hyperparametern, die das Optimieren einzelner Algorithmen vereinfacht. Verschiedene Pakete umfassen unterschiedliche Tools und Funktionen. Daher überrascht es nicht, dass manche für bestimmte Aufgaben- und Algorithmustypen besser geeignet sind. Besonders bei großen Sprachmodellen und anderen umfangreicheren ML-Modellen sollten Sie Tools auswählen, die Training und Feinabstimmung unabhängig von Ihren konkreten Anwendungsfällen einfach machen.

Ensemble-Tools

Im ML-Bereich ist es üblich, mehrere Algorithmen für eine einzelne Aufgabe einzusetzen. Dadurch lassen sich Stärken und Schwächen ausgleichen und die Auswirkungen von Datenverzerrungen minimieren. Ensemble-Verfahren bezeichnen den Prozess, verschiedene Algorithmen effektiv zu integrieren und einzusetzen, und sind eine wichtige Funktion, auf die bei ML-Plattformen geachtet werden sollte.

Wettbewerbsmodellierung

Da sich vor der Bereitstellung nicht feststellen lässt, wie ein Algorithmus oder ML-Modell funktioniert, ist häufig eine Wettbewerbsmodellierung erforderlich. Wie der Name andeutet, werden dabei mehrere Algorithmen gegeneinander getestet, um herauszufinden, wie genau und wertvoll sie bei der Vorhersage von Ereignissen sind. Dies führt zur Auswahl der besten Algorithmen.

Tools für die Bereitstellung

Ein ML-Modell in Betrieb zu nehmen, kann zahlreiche Schritte umfassen – und jeder Fehler kann zu unzureichenden Ergebnissen oder sogar einem Fehlschlag führen. Um solche Probleme zu vermeiden, sollte eine ML-Plattform Automatisierungstools und in manchen Situationen eine Bereitstellung mit nur einem Klick bieten. Viele erstklassige Tools bieten außerdem sowohl experimentelle als auch produktionsorientierte Workflows und Support für die Bereitstellung.

Dashboards und Monitoring

Es ist unerlässlich, Einblick in die Leistung und Funktionsweise des Machine-Learning-Modells zu haben, einschließlich der ausgeführten Algorithmen und ihrer Weiterentwicklung im Lauf der Zeit, um neuen Anforderungen gerecht zu werden. Dashboards und Monitoring-Tools sind hierfür besonders effektiv, insbesondere wenn sie Filter und visuelle Elemente enthalten, die allen Beteiligten die Prüfung wichtiger Daten erleichtern. Diese Transparenz hilft einer Organisation, ML-Modelle nach Bedarf hinzuzufügen, zu entfernen und zu ändern.

Siehe auch: Die besten Tools zur Datenvisualisierung

Vorteile von Machine-Learning-Plattformen

Organisationen, die Machine-Learning-Plattformen zur Entwicklung ihrer ML-Modelle einsetzen, können Modelle in größerem Maßstab, schneller sowie mit höherer Genauigkeit und größerem Nutzen erstellen. Zu den häufigsten Vorteilen von Machine-Learning-Plattformen gehören:

• ML von Anfang bis Ende: Viele Plattformen verfolgen einen End-to-End-Ansatz und stellen alle erforderlichen Tools zur Verwaltung des gesamten ML-Entwicklungs- und Bereitstellungslebenszyklus bereit.
• Organisation von ML-Modellen: Die einheitliche Plattform erleichtert das Organisieren, Auffinden und Abrufen neuer und älterer ML-Modelle.
• Flexibilität und Erweiterbarkeit: Nutzer können mit verschiedenen Frameworks, Softwarebibliotheken und Programmiersprachen arbeiten, um ein Modell zu erstellen, das ihren Anforderungen entspricht.
• Funktionen für eine einfache Nutzung: Low-Code-/No-Code-Tools stehen häufig zur Verfügung, um die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen zu vereinfachen.
• Automatisierungsfunktionen: Für verschiedene Bereiche des ML-Lebenszyklus lassen sich automatisierte Workflows einrichten, die den gesamten Prozess vereinfachen, standardisieren und beschleunigen.
• Skalierbare Plattformfunktionen: Mehrere Plattformen arbeiten mit ML-Trainingsdatensätzen und -Zielen für Big Data, auch für große Sprachmodelle.
• Governance und ethische Aspekte: Eine wachsende Zahl von ML-Anbietern integriert Modell-Governance, Cybersicherheit und andere verantwortungsvolle Frameworks in ihre Plattformen, um die ML-Modellierung zu einem ethischeren und besser beherrschbaren Prozess zu machen.

Siehe auch: Techniken des Data Mining

So wählen Sie die beste Machine-Learning-Software aus

Zwar ist es möglich, ein individuelles ML-System zu entwickeln, doch die meisten Organisationen setzen auf eine dedizierte Machine-Learning-Plattform eines ML-, Data-Science- oder Datenanalyseanbieters. Vor der Auswahl sollten Sie am besten die Anforderungen Ihrer Organisation bewerten, einschließlich der Art der benötigten Machine-Learning-Technologie. Überlegen Sie, ob Ihre Organisation von einer klassischen Methode oder einem Deep-Learning-Ansatz profitieren würde, welche Programmiersprachen benötigt werden und welche Hardware, Software und Cloud-Services erforderlich sind, um ein Modell effektiv bereitzustellen und zu skalieren.

Eine weitere der wichtigsten Entscheidungen betrifft die zugrunde liegenden Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken. In diesem Bereich stehen vier wesentliche Optionen zur Auswahl:

• TensorFlow: Ein quelloffenes und hochgradig modulares Framework, das von Google entwickelt wurde.
• PyTorch: Ein intuitiveres quelloffenes Framework, das Torch und Caffe2 integriert und mit Python zusammenarbeitet.
• scikit-learn: Ein benutzerfreundliches und äußerst flexibles quelloffenes Framework mit anspruchsvollen Funktionen.
• H2O: Ein quelloffenes ML-Framework mit einem starken Schwerpunkt auf Entscheidungsunterstützung und Risikoanalyse.

Zu den weiteren wichtigen Faktoren bei der Auswahl einer ML-Plattform gehören verfügbare Methoden zur Datenaufnahme, integrierte Designtools, Funktionen zur Versionskontrolle, Automatisierungsfunktionen, Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und zum Teilen, Vorlagen und Tools zum Erstellen und Testen von Algorithmen sowie Umfang und Vielfalt der Rechenressourcen.

Behalten Sie während des Auswahlprozesses im Hinterkopf, dass die meisten heutigen Plattformen ihre Lösungen in einem Platform-as-a-Service-(PaaS)-Framework anbieten, das cloudbasierte Machine-Learning-Software und -Verarbeitung sowie Datenspeicher und weitere Tools und Komponenten umfasst. Achten Sie genau darauf, wie viel Support über dieses Modell angeboten wird und ob Community-basierter Support oder Schulungsangebote enthalten sind, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

Siehe auch: Die beste KI-Software

Methodik der Bewertung

Die Plattformen in diesem Test von Machine-Learning-Plattformen wurden anhand einer Kombination verschiedener Recherchemethoden bewertet: durch die Auswertung von Nutzerrezensionen und -bewertungen, die Lektüre von Whitepapers und Produktdatenblättern, die Berücksichtigung der Bandbreite gängiger und differenzierender Funktionen auf den Produktseiten sowie die Untersuchung, wie die einzelnen Tools bei einigen wichtigen Kennzahlen abschneiden. Vor der Eingrenzung unserer Liste auf diese führenden Anbieter wurden mehr als 25 Plattformen bewertet.

eWeek hat die 10 besten Anbieter dieser Liste danach ausgewählt, wie gut sie zentrale Funktionsanforderungen in Bereichen wie fortgeschrittener Datenverarbeitung und Datenmanagement, Feature Engineering, Modelltraining und Feinabstimmung, Leistungsüberwachung sowie Berichterstellung und Analysen erfüllen.

Neben den wichtigsten Funktionen haben wir auch berücksichtigt, wie gut jedes Tool die Anforderungen eines breiten Spektrums von Nutzern in Unternehmen erfüllt – unabhängig davon, ob es sich beim primären Nutzer um einen erfahrenen ML-Entwickler oder Data Scientist oder um ein nicht technisches Teammitglied handelt, das Low-Code-Lösungen zur Modellerstellung benötigt. Schließlich haben wir die Erschwinglichkeit und Skalierbarkeit jedes Tools betrachtet.

Fazit: Die beste Machine-Learning-Lösung für Ihr Unternehmen auswählen

Die richtige ML-Lösung für Ihr Unternehmen könnte sich letztlich aus einer Kombination mehrerer Lösungen zusammensetzen, da verschiedene Plattformen unterschiedliche Stärken mitbringen. Einige dieser Tools zeichnen sich besonders bei der Aufbereitung von Daten für die Entwicklung hochwertiger Modelle aus. Andere stellen die für die Erstellung des Modells erforderlichen Frameworks und Integrationen bereit. Wieder andere bieten Empfehlungen und verwalteten Support, damit Sie bestehende Modelle für künftige Leistungsziele optimieren können.

Da viele dieser Tools nicht nur gut miteinander integriert werden können, sondern auch kostenlos und/oder als Open-Source-Software verfügbar sind, kann es sich durchaus lohnen, die Zeit zu investieren, um mehrere dieser führenden Tools in Ihre bestehenden Strategien zur Machine-Learning-Entwicklung zu integrieren.

Lesen Sie als Nächstes: Die 9 besten generativen KI-Anwendungen und -Tools