Neue Open-Source-Bibliothek für Machine Learning Workflow
Mercury-ML gibt es kostenlos auf GitHub
Die neuesten Entwicklungen der Datenverarbeitungs-Tools für Machine Learning haben zu einer Vielzahl an Open-Source-Bibliotheken geführt, die bereits professionell entwickelte und transparente APIs bereitstellen. Die bekannten Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras oder SciKit-Learn bilden die Basis für die Entwicklung maschineller Workflows. Kompliziert wird es jedoch, wenn Funktionen aus unterschiedlichen Bibliotheken aneinandergereiht werden müssen, um den Machine Learning Workflow fertig zu stellen. Das Team der Data Science & Artificial Intelligence Beratung Alexander Thamm GmbH hat dafür eine eigene Python Open-Source-Bibliothek „Mercury-ML“ entwickelt. Die Bibliothek zerlegt maschinelle Lernprojekte in ihre typischen Komponenten und bietet eine generische modulare Struktur, in die Implementierungen für spezifische Methoden und Technologien einfließen können. Diese zerlegten Komponenten können dann zu einem zusammenhängenden, leicht konfigurierbaren Workflow für die Entwicklung, Bewertung und Bereitstellung von Modellen für das maschinelle Lernen zusammengefügt werden. Was ursprünglich als internes Projekt begonnen hat, steht ab sofort allen Entwicklern kostenfrei auf GitHub zur Verfügung: https://github.com/mercury-ml-team/mercury-ml.
Alexander Thamm gründete 2012 seine gleichnamige GmbH in München. Das Unternehmen ist die erste echte Data Science- und AI-Beratung in Deutschland und beschäftigt derzeit knapp 100 Mitarbeiter an zwei Standorten. Die Alexander Thamm GmbH übernimmt die Erhebung, Analyse, Bewertung und Visualisierung von Daten und baut darauf Handlungsempfehlungen für Unternehmen auf. Zu den Kunden gehört unter anderem die Hälfte der DAX-30-Unternehmen, darunter BMW, VW und RWE.
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