Alla företag idag har en sak gemensamt: de måste hantera och förstå enorma mängder data.
Företag förlitar sig alltmer på AI-verktyg för datavisualisering och prediktiv analys. Dessa verktyg spelar en avgörande roll för att bryta ner komplexa data till begripliga insikter, som sedan kan ligga till grund för strategiska beslut.
Nu kan ditt företag integrera AI-verktyg för beslutsfattande i sin verksamhet och gå bortom traditionella analysmetoder för att anamma mer sofistikerade, datadrivna tillvägagångssätt. Denna övergång till att förlita sig på statistik baserad på artificiell intelligens innebär en betydande förändring – den kommer att driva din organisation mot mer flexibla, välgrundade och produktiva arbetsmetoder.
Marknaden för dessa verktyg växer snabbt, vilket ger dig många alternativ att välja mellan. Det kan dock vara svårt att hitta det som passar bäst för din organisation.
För att förenkla processen presenterar vi några populära verktyg för maskininlärning som hjälper dig att komma igång.
Vad ska du leta efter i verktyg för maskininlärning?
När du väljer verktyg för maskininlärning är det viktigt att förstå skillnaden mellan övervakad och icke-övervakad maskininlärning.
Verktyg för övervakad inlärning är idealiska för uppgifter med märkta data, där målet är att förutsäga resultat baserat på tidigare exempel. Å andra sidan är verktyg för oövervakad inlärning bäst för att identifiera osynliga mönster i omärkta data.
I slutändan spelar båda typerna en avgörande roll, eftersom de möjliggör anpassade lösningar för olika AI-användningsfall inom olika branscher.
Med det sagt, låt oss titta på de viktigaste faktorerna när du väljer verktyg för maskininlärning.
- Användarvänlighet och integration: Leta efter verktyg med användarvänliga gränssnitt och smidig integration med dina befintliga system.
- Skalbarhet och flexibilitet: Välj verktyg för maskininlärning som kan hantera varierande datamängder och anpassas efter förändrade affärsbehov.
- Prestanda och hastighet: Se till att verktyget kan bearbeta data snabbt och noggrant för att ge insikter i rätt tid.
- Algoritmstöd: Välj verktyg som stöder ett brett spektrum av maskininlärningsalgoritmer och tekniker.
- Funktioner: Leta efter verktyg för maskininlärning med omfattande funktioner för förbehandling av data, modellträning och utvärdering.
- Support och community: Välj verktyg med en solid användarbas och aktiva communityforum för hjälp och kunskapsdelning. Tänk också på tillgängligheten av teknisk support från verktygets utvecklare.
- Säkerhet och efterlevnad: Se till att verktyget uppfyller din organisations krav på säkerhet och efterlevnad, särskilt när det gäller hantering av känslig data.
De 10 bästa verktygen för maskininlärning att använda 2024
Förenkla din sökning med vår lista över de 10 bästa verktygen för maskininlärning, anpassade efter olika användares behov och preferenser.
Låt oss hitta det som verkligen passar dig.
1. ClickUp
Du känner förmodligen till ClickUp som ett produktivitetsprogram som kan samla allt ditt arbete från olika appar i en enda centraliserad arbetshub. Det erbjuder många tidsbesparande funktioner och integrationer med över 1000 andra verktyg, vilket gör det till den perfekta plattformen för team som vill effektivisera sitt arbete.
Nu är ClickUp mer än bara ett AI-projektledningsverktyg. Det går ett steg längre genom att integrera avancerade maskininlärningsfunktioner som omdefinierar hur företag hanterar projektledning och beslutsfattande.
Utnyttja ClickUp Brain – en uppsättning konversationsbaserade, kontextuella och rollbaserade AI-funktioner som är tillgängliga på hela ClickUp-plattformen.
Du kan använda ClickUp Brains AI Knowledge Manager, AI Project Manager och AI Writer for Work för att spara tid och få kontextmedvetna insikter för din arbetsplats.
ClickUp Brain ökar produktiviteten genom att integreras direkt i ditt arbetsflöde, inklusive uppgifter, dokument, instrumentpaneler och mycket mer. Denna integration garanterar en smidig upplevelse som minskar tiden du lägger på manuella uppgifter och låter dig fokusera på viktiga affärsbeslut.
Ställ frågor om ditt arbete i ClickUp (uppgifter, dokument och till och med personer) och få kontextuella svar. Det kan också fylla i data automatiskt i tabeller åt dig och sammanfatta kommentartrådar och mötesanteckningar så att du kan fokusera på mer strategiskt arbete.
ClickUp Brain erbjuder också en transformativ upplevelse med mer än 100 färdiga mallar anpassade efter olika roller inom din organisation.
Oavsett om du arbetar med marknadsföring, försäljning, produktutveckling, teknik eller projektledning har ClickUp Brain anpassade uppmaningar som hjälper dig. Dessa verktyg är utformade för att förenkla komplexa uppgifter, såsom att skapa e-postmeddelanden och rapporter, utforma projektplaner, identifiera nästa steg för en uppgift eller till och med skriva tekniska specifikationer, så att du kan fokusera på strategiska beslut.
Dessutom effektiviserar ClickUps mall för dataanalysresultat processen för att dokumentera och dela resultaten av dataanalyser.
Den innehåller avsnitt som beskriver målen för analysen, den metod som använts, de datakällor som använts och själva analysen.
Det ger också utrymme för att redogöra för de viktigaste resultaten, slutsatserna och rekommendationerna baserat på den analyserade datan. Denna strukturerade metod underlättar en tydlig förståelse av analysen och underlättar beslutsfattandet genom att lyfta fram praktiska insikter.
Det är enkelt att anpassa, uppmuntrar till teamsamarbete och integreras smidigt i ClickUps användarvänliga gränssnitt för interaktion och feedback i realtid.
ClickUps bästa funktioner
- Utnyttja ClickUps avancerade maskininlärningsfunktioner för att omdefiniera projektledning och beslutsprocesser.
- Utnyttja ClickUp Brain för att automatisera uppgifter, projektuppdateringar och stand-ups och skapa insiktsfulla sammanfattningar och rapporter. Förbättra översikten över projekten och spara tid.
- Få tillgång till ett stort antal mallar för dataflödesdiagram i ClickUp för förbättrad projektvisualisering och planering.
- Visualisera dina data effektivt i tabeller med hjälp av ClickUps tabellvy och i diagram som Gantt-diagram, tidslinjer och mycket mer.
- Använd ClickUp Docs, ett molnbaserat samarbetsverktyg, för att skapa och spara dina analyser och rapporter där ditt team enkelt kan komma åt dem. Koppla dem till dina arbetsflöden genom att lägga till dem i ClickUp Tasks.
- Prioritera målsättningen på ClickUp Goals, där du håller dig på rätt spår med tydliga tidsplaner, mätbara mål och automatisk uppföljning av framstegen.
- Återskapa enkelt dina befintliga arbetsflöden eller skapa nya med ClickUps flexibla verktyg som inte kräver kodning.
Begränsningar för ClickUp
- Det finns en inlärningskurva på grund av det stora antalet tillgängliga funktioner.
- AI är endast tillgängligt med betalda abonnemang.
Priser för ClickUp
- Gratis för alltid
- Obegränsat: 7 USD per användare och månad
- Företag: 12 dollar per användare och månad
- Företag: Kontakta oss för prisuppgifter
- ClickUp Brain är tillgängligt i alla betalda abonnemang för 5 dollar per användare och arbetsyta per månad.
Betyg och recensioner för ClickUp
- G2: 4,7/5 (över 9 000 recensioner)
- Capterra: 4,7/5 (över 4 000 recensioner)
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker är en omfattande, helt hanterad tjänst för maskininlärning. Den gör det möjligt för dataforskare och utvecklare att snabbt bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller i stor skala.
Det integrerar en rad verktyg och funktioner för maskininlärning i ett lättanvänt system, vilket gör det enkelt att gå från att skapa din modell till att sätta den i verket.
SageMaker erbjuder mångsidiga utbildningsfunktioner. Du kan använda inbyggda maskininlärningsalgoritmer eller skapa anpassade ramverk för att möta specifika projektbehov.
Dessutom integrerar det mänsklig feedback i maskininlärningens livscykel, vilket förbättrar modellens noggrannhet och relevans genom tjänster som Amazon SageMaker Ground Truth.
Amazon SageMakers bästa funktioner
- Få tillgång till en mängd olika verktyg och integrerade utvecklingsmiljöer (IDE), inklusive alternativ utan kod för snabb modellutveckling.
- Använd SageMaker Studio – en IDE för maskininlärning – för effektiv datapreparering, modellbyggande, träning och distribution.
- Öka produktiviteten och standardiseringen med funktioner som SageMaker Pipelines. Dessa erbjuder specialbyggda verktyg för kontinuerlig integration och kontinuerlig leverans (CI/CD) för hela arbetsflödet.
- Automatisera livscykelprocesserna för maskininlärning med SageMaker MLOps-verktyg som stöder styrning, transparens och hörbarhet.
Begränsningar för Amazon SageMaker
- Att integrera SageMaker i befintliga arbetsflöden och system kan kräva betydande insatser, särskilt för organisationer med komplexa datamiljöer.
Priser för Amazon SageMaker
- Gratis nivå
- On-demand: Prissättning baserad på användning
Betyg och recensioner av Amazon SageMaker
- G2: 4,2/5 (över 30 recensioner)
- Capterra: 4,7/5 (Otillräckligt antal recensioner)
3. BigML
BigML är en lättillgänglig plattform. Den erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller utan att du behöver ha omfattande programmeringskunskaper.
Du kan enkelt ladda upp dina data, välja vilken typ av modell du vill bygga och låta plattformen sköta resten.
Plattformens modeller är utrustade med interaktiva visualiseringar, vilket gör tolkningen intuitiv och möjliggör enkel export till olika applikationer, både lokalt och online.
BigML:s bästa funktioner
- Starta snabbt maskininlärningsprojekt via ett intuitivt webbgränssnitt och REST API.
- Underlätta detaljerad team- och projektledning för transparent och samarbetsinriktat arbete.
- Automatisera komplexa arbetsflöden, parametrisering och exekvering med OptiML och WhizzML.
- Få flexibla distributionsalternativ – inklusive versioner för flera användare och en användare – som kan anpassas till alla moln- eller lokala installationer.
BigML:s begränsningar
- Omfattande användning av BigML:s resurser för stora datamängder eller komplex modellträning kan leda till högre kostnader, även om BigML strävar efter att tillhandahålla kostnadseffektiva lösningar.
BigML-priser
- BigML Standard Prime: Från 30 dollar per användare och månad
- BigML Enterprise & BigML Lite: Anpassade priser
BigML-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 20 recensioner)
- Capterra: 4,3/5 (Otillräckligt antal recensioner)
4. TensorFlow
TensorFlow är ett kraftfullt Python-ramverk utvecklat av Google Brain. Det är utformat för att underlätta skapandet, träningen och implementeringen av maskininlärningsmodeller.
Det utmärker sig genom sin flexibilitet i numeriska beräkningar och integrering av djupinlärning, vilket kan hjälpa dig att lösa komplexa problem inom olika områden.
Plattformen arbetar med data som representeras som flerdimensionella matriser, så kallade tensorer, som flödar genom en grafstruktur. De optimerar storskaliga beräkningar och parallellbearbetning. Dess grafbaserade tillvägagångssätt är nyckeln till dess effektivitet, vilket gör att operationer kan köras på CPU:er, GPU:er och Googles anpassade TPU:er.
TensorFlows bästa funktioner
- Designa, träna och utvärdera modeller snabbt och effektivt via högnivå-API Keras.
- Förbättra prestandan genom att fördela beräkningar över flera maskiner och integrera med big data-ramverk som Apache Hadoop och Spark.
- Visualisera träningsframsteg och modelldetaljer med TensorBoard
- Distribuera modeller på servrar, edge-enheter, webbläsare och mobila plattformar med ramverk som TensorFlow Serving, TensorFlow Lite och TensorFlow. js
- Underlätta MLOps-metoder för datautomatisering, modellspårning och prestandaövervakning.
Begränsningar för TensorFlow
- För nybörjare kan TensorFlows omfattande funktioner och grafbaserade beräkningsmodell kännas överväldigande.
Priser för TensorFlow
- Gratis
Betyg och recensioner av TensorFlow
- G2: 4,5/5 (över 60 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 100 recensioner)
5. PyTorch
PyTorch utvecklades av Meta 2016 och är ett ledande ramverk för maskininlärning med öppen källkod som har blivit populärt tack vare sin användarvänlighet, flexibilitet och dynamiska beräkningsgraf.
Det underlättar snabb utveckling och träning av maskininlärningsmodeller, särskilt inom djupinlärning och AI, med hjälp av TorchServe.
PyTorch utmärker sig genom sin Pythonic-design, vilket gör det tillgängligt för många utvecklare och forskare. Kärnan är byggd kring tensorobjektet, vilket möjliggör effektiva beräkningar och utnyttjar GPU-acceleration för snabbare bearbetning.
Dessutom kan du exportera modeller i ONNX-format för kompatibilitet med olika plattformar och förenkla modellutvecklingen med inbyggt stöd för C++.
Du kan utöka PyTorchs funktioner genom ett robust ekosystem av verktyg och bibliotek för utveckling inom datorseende och NLP.
PyTorchs bästa funktioner
- Växla enkelt mellan eager- och graph-lägen med TorchScript för optimerad funktionalitet och hastighet i produktionen.
- Få support för skalbar distribuerad utbildning och prestandaoptimering i både forsknings- och produktionsmiljöer.
- Underlätta integrationen av mobila applikationer med heltäckande arbetsflöden från Python till distribution på iOS och Android.
- Effektivisera modellimplementeringen med TorchServe. Det erbjuder multimodellservering, loggning, mätvärden och skapande av RESTful-slutpunkter.
Begränsningar för PyTorch
- Högpresterande modeller kräver mycket datorkraft, vilket kan vara en utmaning för små team som inte har tillgång till GPU:er eller molntjänster.
- Dynamiska grafer erbjuder flexibilitet, men de kan göra modelloptimeringen mindre effektiv jämfört med statiska graframverk.
Priser för PyTorch
- Gratis
PyTorch-betyg och recensioner
- G2: 4,6/5 (över 20 recensioner)
- Capterra: Ej tillgängligt
6. Apache Mahout
Apache Mahout är ett bibliotek för skalbar maskininlärning på distribuerade dataflödessystem.
Mahout, som ursprungligen utformades för storskaliga maskininlärningsapplikationer i Hadoop-ekosystemet med MapReduce, har sedan dess övergått till att stödja backend-system, såsom Apache Spark, H2O och Apache Flink, under koden "Samsara".
Denna förändring speglar Mahouts anpassningsförmåga till moderna big data-bearbetnings- och maskininlärningsprojekt.
Med Mahouts användarhandbok kan du skaffa dig de nödvändiga kunskaperna och färdigheterna för att effektivt använda detta verktyg i alla dina maskininlärningsprojekt och utnyttja big data för att förbättra dina projektresultat.
Apache Mahouts bästa funktioner
- Utnyttja Hadoop och Spark för att hantera storskalig databehandling effektivt.
- Få tillgång till ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer för klassificering, klustring och rekommendationer.
- Integrera sömlöst med andra komponenter i Hadoop-ekosystemet, såsom HDFS och HBase.
- Implementera algoritmer snabbt och öka produktiviteten med Scala DSL.
Begränsningar för Apache Mahout
- Det kan krävas kunskaper om Java Virtual Machine (JVM), eftersom det i första hand är ett Java/Scala-bibliotek.
Priser för Apache Mahout
- Gratis
Apache Mahout-betyg och recensioner
- G2: 4,2/5 (Otillräckligt antal recensioner)
- Capterra: Ej tillgängligt
7. Vertex AI
Vertex AI, en del av Google Cloud-plattformen, är utformat för att påskynda utveckling, distribution och skalning av maskininlärningsmodeller. Det integrerar olika generativa AI-system, inklusive över 100 grundläggande modeller, för att underlätta maskininlärningsutveckling inom olika branscher.
Med funktioner som sök- och konversations-AI-lösningar utmärker sig Vertex AI genom sin förmåga att snabbt bygga generativa appar och finjustera ML-modeller på en enhetlig plattform. Det riktar sig till dataforskare och maskininlärningsingenjörer genom att erbjuda verktyg för att automatisera ML-livscykeln, vilket förbättrar produktiviteten och innovationen i AI-relaterade projekt.
Du kan också utnyttja Vertex AI Pipelines för att samordna maskininlärningsarbetsflöden, vilket möjliggör datapreparering, modellträning och utvärdering utan manuella ingrepp.
Vertex AI:s bästa funktioner
- Få tillgång till verktyg för att skapa generativa AI-applikationer
- Integreras med populära ramverk som TensorFlow och PyTorch, vilket garanterar flexibilitet och användarvänlighet.
- Få support för hela data science-arbetsflödet, från datapreparering till modellutvärdering, med hjälp av strukturerade data.
- Träna modeller utan kod med verktyg för maskininlärning, såsom förtränade och anpassade modeller, tillsammans med verktyg som AutoML.
Begränsningar för Vertex AI
- Kräver teknisk expertis för att kunna utnyttja avancerade funktioner fullt ut.
- Förlitar sig på Google Cloud-ekosystemet, vilket kan medföra integrationsproblem med externa system eller datakällor som inte redan finns inom Googles infrastruktur.
Priser för Vertex AI
- Anpassade priser
Vertex AI-betyg och recensioner
- G2: 4,3/5 (över 230 recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (Otillräckligt antal recensioner)
8. Keras
Keras är ett API för djupinlärning som förenklar utvecklingen och implementeringen av maskininlärningsmodeller.
Keras är utformat för att vara användarvänligt och flexibelt, vilket möjliggör enkla och snabba experiment med djupa neurala nätverk.
Det fungerar på populära ramverk som TensorFlow, JAX och PyTorch och erbjuder mångsidighet över olika beräkningsbackends.
Dessutom kan du fokusera på de centrala aspekterna av dina problem genom att minska den kognitiva belastningen som är förknippad med att bygga djupinlärningsmodeller.
Keras är känt för sin enkelhet när det gäller att skapa modeller, vilket gör det tillgängligt för både nybörjare och experter inom maskininlärning. Det används av stora organisationer som Google, Waymo och Hugging Face för olika tillämpningar. Du kan överväga att välja detta verktyg för dess tillförlitlighet och effektivitet.
Keras bästa funktioner
- Njut av ett strömlinjeformat arbetsflöde för maskininlärning, från databehandling till distribution, med funktioner som AutoML, virtuella maskiner (VM) för djupinlärning och en omfattande arbetsbänk.
- Få stöd för distribuerad utbildning över GPU:er och TPU:er, lämpligt för storskaliga projekt.
- Bygg snabbt djupinlärningsmodeller med högnivå-API:er
- Minska den kognitiva belastningen med enkla och konsekventa gränssnitt, vilket gör djupinlärning mer tillgängligt.
- Anpassa modeller efter specifika behov med modulär och utbyggbar design.
Keras begränsningar
- För mycket anpassade eller banbrytande forskningsprojekt erbjuder Keras kanske inte lika mycket kontroll som låg nivå-ramverk som TensorFlow eller PyTorch.
Keras prissättning
- Anpassad prissättning
Keras betyg och recensioner
- G2: 4,6/5 (över 60 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 40 recensioner)
9. Altair RapidMiner
Altair RapidMiner är en heltäckande datavetenskapsplattform som underlättar datadrivet beslutsfattande mellan team.
Altair RapidMiner är unikt utformat för att tillgodose ett brett spektrum av kompetensområden, från dataforskare och ingenjörer till affärsanalytiker och chefer, och kan skapa en enhetlig miljö för samarbete i din organisation.
Plattformen erbjuder en smidig, kodfri och kodvänlig upplevelse som gör det möjligt för dig att bygga data- och maskininlärningspipelines, distribuera modeller och dela insikter på ett effektivt sätt.
RapidMiners bästa funktioner
- Skala effektivt från stationära datorer till lokala servrar för säkra, multitenant-molnimplementeringar.
- Omvandla rådata till rena och exakta datamängder snabbt
- Skapa, träna, utvärdera och distribuera prediktiva och preskriptiva modeller med hjälp av de senaste teknikerna för maskininlärning.
- Identifiera avvikelser, trender och extremvärden i realtidsdata för snabba, välgrundade beslut.
RapidMiner-begränsningar
- Den differentierade prismodellen kan utgöra ett hinder för småföretag eller enskilda användare.
- Vissa användare har noterat att plattformen saknar stöd för GPU-acceleration, vilket kan vara en nackdel för dem som behöver intensiv beräkningskraft för sina modeller.
Priser för RapidMiner
- Anpassad prissättning
RapidMiner-betyg och recensioner
- G2: 4,6/5 (över 400 recensioner)
- Capterra: 4,4/5 (över 20 recensioner)
10. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning är en AI-tjänst i företagsklass som gör det möjligt för dina dataforskare, utvecklare och ingenjörer att bygga, distribuera och hantera maskininlärningsmodeller med större självförtroende.
Det erbjuder branschledande MLOps-funktioner, öppen källkodsinteroperabilitet och en svit integrerade verktyg.
Plattformen utmärker sig genom sin betoning på ansvarsfull AI och erbjuder verktyg för rättvisa, förklarbarhet och integritet, vilket säkerställer att maskininlärningsapplikationer utvecklas i en miljö präglad av förtroende.
Dessutom stöder det snabb modellutveckling med olika verktyg och ramverk, såsom Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras och många fler, vilket garanterar flexibilitet i utvecklingsprocessen.
Verktyget erbjuder dessutom öppen källkodsinteroperabilitet, vilket möjliggör sömlös integration med populära Python-ramverk. Sammantaget är det en mångsidig plattform för ett brett spektrum av maskininlärningsprojekt, eftersom den stöder användning av R och . NET.
De bästa funktionerna i Microsoft Azure Machine Learning
- Säkerställ företagsberedskap och säkerhet genom integration med Azure-molntjänster, inklusive Azure Virtual Networks, Key Vault och Container Registry.
- Integrera med Azure Synapse Analytics, Azure Arc och ett brett utbud av plattformar.
- Få tillgång till automatiserad maskininlärning (AutoML) för att automatisera algoritmval och hyperparameterjustering.
Begränsningar för Microsoft Azure Machine Learning
- Integrationsutmaningar med datakällor kan ibland komplicera skapandet av modeller.
- Inlärningskurva för nya användare, särskilt de som inte är bekanta med Azures ekosystem
Priser för Microsoft Azure Machine Learning
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av Microsoft Azure Machine Learning
- G2: 4,2/5 (över 70 recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (över 30 recensioner)
Välja det bästa verktyget för maskininlärning för modellträning
Som du säkert har märkt finns det inget enskilt verktyg som kan hantera alla affärsscenarier eller utmaningar inom maskininlärning. Även om inget av verktygen verkar perfekt för dina behov kan det vara en bra idé att kombinera dem, eftersom de oftast är kompatibla med varandra.
Prova ClickUp – ett mångsidigt verktyg för uppgiftshantering och projektsamarbete. Genom att använda ClickUp tillsammans med dina verktyg för maskininlärning och AI kan du organisera dina data, analysera och sammanfatta dem samt effektivisera din beslutsprocess.
Registrera dig på ClickUp idag gratis!