Maskinlæringsverktøy

Maskinlæringsverktøy er programvare, biblioteker og tjenester som brukes for å utvikle, trene, distribuere og administrere maskinlæringsmodeller. Verktøyene dekker hele livssyklusen fra dataforberedelse og eksperimentering til produksjon og overvåking. De varierer i form og lisensiering, fra åpne biblioteker til kommersielle plattformer og skybaserte tjenester.

Vanlige verktøy omfatter biblioteker for numerisk beregning og maskinlæring som TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras og XGBoost. For dataforberedelse og håndtering brukes verktøy som pandas, NumPy og Apache Spark. Utviklingsmiljøer og notatbøker som Jupyter og Google Colab støtter prototypearbeid og eksperimentering. For produksjon og distribuering finnes spesifikke løsninger som TensorFlow Serving og TorchServe, samt skyplattformene AWS SageMaker, Google Vertex AI og Azure ML. I tillegg spiller verktøy for MLOps en viktig rolle, inkludert MLflow, Kubeflow og DVC, som bidrar til sporbarhet, modellregistrering og versjonering av datasett og eksperimenter. Mange organisasjoner bruker også verktøy for overvåking og vurdering av modeller i produksjon.

Når man velger maskinlæringsverktøy, vurderes lisensiering, kompatibilitet med datastrukturer og lagringsformater, støtte for grafikkprosessorer eller TPU-er, skalerbarhet, sikkerhet og personvern, samt etiske retningslinjer og reproduktivitet. Trender inkluderer automatisert maskinlæring og økt fokus på MLOps og modellforvaltning.