Die besten Softwaretools für maschinelles Lernen für die SaaS-Entwicklung

Veröffentlicht: 2022-12-13

Maschinelles Lernen in SaaS ist eine effektive Möglichkeit für Entwickler, Big Data in ein Tool umzuwandeln, das das Benutzerverhalten untersucht. Beispielsweise kann künstliche Intelligenz neue Muster und versteckte Fehler aufdecken.

Große Softwareentwickler wie Salesforce, Amazon und Google verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Anwendungen mit einer intuitiven Benutzeroberfläche zu erstellen. SaaS-Tools haben sich tatsächlich für mehrere Entwickler als hilfreiche Hand erwiesen. Zum Beispiel suchen viele Entwickler nach Cloud-Hosting-Plattformen wie Joomla-Hosting, was ihre Hürden bei der Serververwaltung immer verringert. Die führenden Softwareentwicklungsunternehmen helfen bei der Entwicklung von Tools für maschinelles Lernen, die für alle Arten von Unternehmen hilfreich sein können.

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Top 5 Tools für die SaaS-Entwicklung im Jahr 2022

Um Anwendungen mit Elementen künstlicher Intelligenz schnell und effizient zu erstellen, benötigen Sie eine Reihe von Open-Source-Tools und APIs. Die Wahl eines Tools mit einzigartigen Funktionen hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab.

1. Pekannuss

Pecan ist eine beliebte Plattform für Predictive Analytics und gleichzeitig eine multifunktionale Programmierumgebung. Grundsätzlich handelt es sich um eine Reihe verschiedener Werkzeuge: Text, grafische Editoren, Lösungen für das Durchsuchen semantischer Symboltabellen usw.

Diese Art von Predictive-Analytics-Software ist ein Muss für die Lösung kritischer Geschäftsprobleme von Teams, die an Marketing und Vertrieb beteiligt sind. Damit können die Dateningenieure und Analysten Ihres Unternehmens mit diesen Teilen des Softwareentwicklungsprozesses arbeiten:

  • Hinzufügen von Rohdaten;
  • Bereitstellung von Standard-Vorhersagemodellen;
  • Datenumstrukturierung;
  • Datenkodierung und -bereinigung;
  • Datenimport.

Mit Pecan ist es einfach, Echtzeitinformationen zu Metriken zu sammeln, die speziell für Ihr Team wichtig sind. Mit anderen Worten, es ist ein intelligenter Website-Besucher-Tracker. Vorteile der Arbeit mit Pekannuss:

  • KI-basierte, gebrauchsfertige Vorhersagen, die innerhalb weniger Tage erstellt werden können;
  • Einfache Rohdaten-Drag-and-Drop-Modellerstellung;
  • Vorgefertigte Konnektoren für das Stack-Management ermöglichen Ihnen jederzeit den Zugriff auf Ihre Daten in der Cloud.

Wenn Sie außerdem keinen Datenwissenschaftler in Ihrem Team haben, übernehmen die Automatisierungselemente der Pecan-Plattform.

Pecan hat keinen einzigen Preisplan, und der Preis wird von Fall zu Fall angegeben.

2. cnvrg.io

cnvrg.io ist eine spezialisierte Software für maschinelles Lernen für die Gaming-Branche. Es ist eine Plattform zur Verarbeitung und Analyse von Daten mit Umgebungen für maschinelles Lernen. Es verfügt über eine Upfront-Infrastruktur, die auf seiner eigenen Kubernetes-Clustering-Orchestrierung basiert.

Wobei die cnvrg.io-Software helfen kann:

  • Mit benutzerdefinierten Tools können Sie automatisch Pipelines für maschinelles Lernen erstellen.
  • Bereitstellen und Ausführen der Infrastruktur-Stack-Aggregation über ein einziges Starter-Panel;
  • Erstellen Sie Experimente mit vollständiger Bereitstellung von maschinellen Lernelementen in Echtzeit und teilen Sie sie über eine dynamische Schnittstelle;
  • Stellen Sie Modelle mit Elementen der künstlichen Intelligenz sofort in Ihrer Arbeitsumgebung bereit.

Dies ist eine benutzerfreundliche Plattform zur Verwaltung von maschinellen Lernprozessen. Alle Daten werden in einem einzigen Hub gespeichert, den Sie für Projekte und Arbeitsaufgaben verwenden können.

Um die cnvrg.io-Plattform zu erleben, erhalten alle Benutzer 14 Tage lang kostenlosen Zugang. Dann kostet das Exemplar 9500 US-Dollar, aber es gibt eine kostenlose Version namens CORE.

3. Neuronaler Designer

Neural Designer ist eine weitere Datenanalyse- und Verarbeitungssoftware, die sich auf neuronale Netze spezialisiert hat. Es wurde entwickelt, um Anwendungen zu entwickeln, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Sie müssen keinen Code schreiben oder selbst Blockdiagramme erstellen.

Es kann in Geschäftsfeldern wie Energiewirtschaft, Gesundheitswesen, Banken, Einzelhandel, Fertigung und anderen eingesetzt werden.

Für die vollwertige Arbeit mit Daten verfügt die Neural Designer-Software über solche Tools:

  • Verwenden Sie Modellausgaben als Funktion von Eingabedaten;
  • Datenklassifizierung. Weisen Sie vordefinierten Vorlagen schnell Datenkategorien zu;
  • Ein praktisches Tool, mit dem Sie genaue Vorhersagen treffen können;
  • Textklassifizierung. Sie können offenen Texten Kategorien zuweisen.

Zusätzlich zu allen Produkten von Neural Designer erhalten Kunden Beratung durch einen Spezialisten für künstliche Intelligenz sowie Einzelsitzungen.

Neural Designer hat 5 Preisstufen. Dies sind eine kostenlose Testversion, eine kleine Jahreslizenz (955 $), eine mittlere Jahreslizenz (2495 $), eine kleine lebenslange Lizenz (2495 $) und eine große lebenslange Lizenz (4995 $).

4. Weka

Weka ist eine umfassende Open-Source-Software, mit der eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich Big Data, implementiert werden kann.

Ziel des Weka-Projekts ist es, eine vollwertige Umgebung zu schaffen, um verschiedene Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln und anschließend zu testen. Auf diese Weise wird der Einsatz von Elementen der künstlichen Intelligenz für alle Forscher im maschinellen Lernen oder in den angewandten Wissenschaften verfügbar.

Die Weka-Software ist vollständig Java-basiert. Das intuitive Bedienfeld enthält Tools wie:

  • Vorverarbeitungspanel. Es wird verwendet, um Daten schnell aus CSV-Dateien oder einer Datenbank zu importieren. Sie können bei Bedarf unterschiedliche Filteralgorithmen verwenden oder Objekte mit bestimmten Merkmalen löschen;
  • Klassifizierungstafel. Sie können verschiedene Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen anwenden, um mit Big Data zu arbeiten. Ihre Liste umfasst Datenextraktion, Visualisierung fehlerhafter Vorhersagen, Schätzung der Vorhersagekraft für verschiedene Algorithmen usw.;
  • Verbandstafel. Es wird verwendet, um wichtige Beziehungen für verschiedene Merkmale zu finden;
  • Cluster-Panel. Mit seiner Hilfe erhalten Sie Zugriff auf verschiedene Algorithmen. Dazu gehören der k-Means-Algorithmus und der EM-Algorithmus für das gemischte Gaußsche Datenmodell;
  • Attributauswahlfeld. Dies ist der Zugriff auf eine Vielzahl von Methoden zur Auswahl von Merkmalen;
  • Visualisierungspanel. Erstellen Sie Punktdiagramm-Arrays und skalieren Sie sie schnell.

Weka stellt seinen Kunden eine Vielzahl von Tutorials für die Arbeit mit der Software zur Verfügung. Dies ist das Weka-Tutorial, das gemeinfrei verfügbar ist. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, alle Funktionen der Software schnell zu erlernen.

Außerdem haben alle Kunden Zugriff auf die Bibliothek bereits implementierter Algorithmen und MATLAB, wenn sie in die Java-Umgebung integriert werden müssen. Algorithmen für maschinelles Lernen können mit den Tools verwendet werden, die in den Spider- und MATLAB-Arsenal-Paketen enthalten sind.

Die Software und alle Updates dazu sind völlig kostenlos.

5. Maschinelles Lernen von Amazon

Amazon Machine Learning ist ein One-Stop-Shop für maschinelle Lernalgorithmen. AWS bietet Entwicklern und Datenwissenschaftlern 12 Monate lang völlig kostenlosen Zugriff auf Dienste und Anwendungen zum Entwickeln, Bereitstellen und Ausführen von Anwendungen.

Die Service-Suite von Amazon Machine Learning umfasst:

  • Amazon Polly. Dies ist eine Text-to-Natural-Speech-Anwendung, die bei der Entwicklung von Sprachschnittstellen benötigt wird. Bis zu 5 Millionen kostenlose Zeichen pro Monat stehen Kunden zur Verfügung;
  • Amazon Transcribe. Ein Werkzeug zum Konvertieren natürlicher Sprache in Text;
  • Amazon SageMaker. Eine App, mit der Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen können;
  • Amazon Lex. Ein Dienst zum Erstellen von Chatbot-Schnittstellen;
  • Amazon-Erkennung. Ein Dienst zur automatisierten Bild- und Videoanalyse.

Diese und andere Tools steigern die Produktivität bei der Arbeit mit maschinellen Lernalgorithmen. Sie können auch einigen Tech-Influencern folgen, die Sie auf dem Ainfluencer-Marktplatz finden können, um Lernsoftware-Tools zu finden.

Fazit

Anwendungen und Services für die SaaS-Entwicklung auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen sparen Ihnen Zeit und steigern die Produktivität bei der Arbeit mit Big Data. Softwareentwickler wie Salesforce, Amazon und Microsoft bieten Produkte für Branchen an, die von E-Commerce-Marketing und -Vertrieb bis hin zu industriellen Anwendungen reichen. Informieren Sie sich auch über Website-Besucher-Tracker, um zu erfahren, wie Sie mit den Benutzern lernen und interagieren.