Hilfreiche Toolsets

Bei der Entwicklung von ML-Modellen gibt es eine Reihe von Hilfsmitteln und Tools, die den Prozess erleichtern und beschleunigen können. Hier ist eine Zusammenfassung der Toolsetsammlung:

• Open Source Datensätze: Bietet eine Vielzahl von öffentlich zugänglichen Datensätzen für Forschung und Entwicklung.

• Datenexploration: Umfasst Tools wie DataPrep und data-profiling zur schnellen Datenvorbereitung und -analyse.

• ML Interpretierbarkeit: Enthält Tools wie Shap und LIME zur Interpretation von ML-Modellen.

• Anomalieerkennung: Tools wie Anomalib und PyOD unterstützen die Erkennung von Anomalien in verschiedenen Datenformaten.

• Hyperparameteroptimierung: Umfasst Tools wie Hyperopt und Optuna für die Optimierung von Modellparametern.

• ML Workflow: Enthält Tools wie Ray Tune für die Beschleunigung des ML-Workflows durch verteiltes Computing.

• Automatisches ML: Umfasst Tools wie Autokeras für die automatische Modellentwicklung und Hyperparameteroptimierung.

• MLOps: Enthält Tools wie DVC und mlflow für die systematische Verwaltung und Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion.