H2O: Open-Source-Software für maschinelles Lernen und KI

H2O ist ein beliebtes KI-Frameworks für Unternehmen. Mit der Lösung lassen sich Datenanalysen, Visualisierungen und Prozessoptimierungen mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) ausführen.

H2O bietet eine breite Palette von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen. Zu den unterstützten Methoden gehören derzeit unter anderem lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting Machine (GBM), k-means und PCA.

Automatisches Maschinelles Lernen (AutoML) in H2O

Die AutoML-Funktionalität (automatisiertes maschinelles Lernen) automatisiert den Prozess der Modellauswahl und Hyperparameteroptimierung. Mit wenigen Zeilen Code können Benutzer verschiedene Modelle trainieren, bewerten und auswählen, die für ihre Datensätze am besten geeignet sind. H2O bietet Funktionen für die Datenverarbeitung, einschließlich Datenimport und -export, Datenbereinigung, Datentransformation und explorative Datenanalyse. Das macht es einfacher, Rohdaten in ein Format zu überführen, das für maschinelles Lernen geeignet ist.

Neben einer Programmierschnittstelle (API) für Python, R und Java bietet H2O auch eine Weboberfläche, mit der sich Modelle trainieren, bewerten und anwenden lassen, ohne Code schreiben zu müssen. Die Plattform bietet Werkzeuge für die Modellinterpretation, mit denen Benutzer Vorhersagen und Entscheidungen ihrer Modelle besser verstehen können. Dazu gehören Feature Importance, Partial Dependence Plots und andere Visualisierungsmöglichkeiten.

Parallel zu den Kernfunktionen stellt H2O auch eine Reihe von zusätzlichen Features bereit, zum Beispiel Time-Series-Vorhersage, bei der H2O automatisch saisonale Muster und Trends in Zeitreihendaten erkennt. Dies ist besonders nützlich in der Finanzbranche und für die Vorhersage von Lagerbeständen im Einzelhandel.

Daneben bietet H2O Werkzeuge für Natural Language Processing (NLP), die es ermöglichen, unstrukturierte Textdaten in den Analyseprozess zu integrieren. Eine weitere Funktion erlaubt die Anomalieerkennung, die in Bereichen wie Betrugserkennung und Netzwerksicherheit Anwendung findet. Zudem gibt es Funktionen für die Verarbeitung von Geodaten, was in Anwendungen wie der Logistik oder der Umweltüberwachung hilfreich ist. Diese Funktionen fügen sich in die Architektur von H2O ein und ermöglichen es, komplexe und spezialisierte Modelle zu entwickeln, die weit über die grundlegenden Machine-Learning-Anwendungen hinausgehen.

Ensemblemethoden und datengetriebene Funktionen in H20

Zusätzlich bietet H2O Unterstützung für Ensemblemethoden (Ensemble Learning), mit denen Datenwissenschaftler und Entwickler mehrere Lernalgorithmen kombinieren können, um bessere Vorhersagemodelle zu erzeugen. Diese Funktion ist besonders wertvoll, wenn die Genauigkeit eines Modells erhöht werden soll. Weiterhin bietet die Plattform eine Reihe von Werkzeugen zur Modellbewertung und -validierung, einschließlich Kreuzvalidierung und verschiedenen Metriken zur Leistungsmessung, die es Anwendern erleichtern, die Güte ihrer Modelle zu beurteilen.

Für Unternehmen, die sich auf datengetriebene Entscheidungen konzentrieren, bietet H2O auch Produktionspipelines für maschinelles Lernen, die es erlauben, Modelle vom Prototypenstadium bis zur Implementierung zu skalieren. Die Plattform unterstützt REST APIs, wodurch die entwickelten Modelle leicht in bestehende Anwendungen oder Dienste integriert werden können. H2O integriert zudem die Möglichkeit, Benutzerrollen und Zugriffsrechte zu definieren, was für Organisationen mit komplexen Anforderungen an Datensicherheit und Compliance wichtig ist.

Integration von H2O mit anderen Tools

H2O lässt sich mit gängigen Data-Science-Programmiersprachen wie Python und R integrieren, wodurch Anwender die Vorzüge der umfangreichen Bibliotheken und Frameworks dieser Sprachen ausnutzen können. Zudem unterstützt H2O Java, was die Einbindung in Unternehmensanwendungen erleichtert.

Die Plattform kann mit Big-Data-Plattformen integriert werden, um in verteilten Umgebungen skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen zu ermöglichen. Die Modelle, die mit H2O entwickelt wurden, können im Predictive Model Markup Language (PMML) Format exportiert werden, wodurch sie sich leicht in andere Plattformen und Anwendungen importieren lassen. Es unterstützt beispielsweise die Integration mit Hadoop und Spark.

Für Unternehmen, die Cloud-Lösungen nutzen, unterstützt H2O die Integration mit Cloud-Diensten wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure, was eine agile und flexible Arbeitsweise fördert.

Alternativen und Ergänzungen zu H20

Parallel können andere Bibliotheken und Plattformen dienen, welche die Funktionen von H20 ergänzen. Ein Beispiel ist scikit-learn, eine beliebte Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Allerdings ist scikit-learn weniger darauf ausgerichtet, auf verteilten Systemen zu arbeiten und ist daher weniger skalierbar als H2O.

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für Machine Learning und Deep Learning. Die Lösung ist skalierbar und läuft auf einer breiten Palette von Hardware, hat aber eine steilere Lernkurve im Vergleich zu H2O.

Die verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek XGBoost ist für ihre Geschwindigkeit und Leistung bekannt. Sie bietet eine Reihe von flexiblen Schnittstellen für verschiedene Programmiersprachen, ist jedoch weniger umfangreich als H2O in Bezug auf unterstützte Algorithmen und Benutzerfreundlichkeit.

RapidMiner ist eine Softwareplattform für Advanced Analytics, die maschinelles Lernen, Datenbereinigung und Modellbewertung in einer einzigen Umgebung vereint. Im Gegensatz zu H2O ist RapidMiner jedoch nicht vollständig Open Source.

Die Cloud-Lösung Azure Machine Learning  bietet eine Vielzahl von Tools für maschinelles Lernen und Datenanalyse, inklusive AutoML und Drag-and-Drop-Schnittstellen. Es ist jedoch nicht Open Source und kann kostenintensiver sein.

Weka ist eine Sammlung von Machine-Learning-Algorithmen für Data-Mining-Aufgaben. Es ist weniger skalierbar als H2O, bietet jedoch einen großen Satz von Algorithmen.