Turi Create ist ein Open-Source-Toolkit, das die Entwicklung von Machine Learning-Modellen vereinfacht. Es bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche, um Daten zu visualisieren, Modelle zu erstellen und sie in Produktion zu deployen.

Vorteile von Turi Create

• Einfach zu bedienen: Fokus auf Aufgaben statt auf Algorithmen
• Visuell: Integrierte, streamingfähige Visualisierungen, um Daten zu erkunden
• Flexibel: Unterstützt Text, Bilder, Audio, Video und Sensor-Daten
• Schnell und skalierbar: Arbeitet mit großen Datenmengen auf einem einzelnen Rechner
• Bereit für die Produktion: Exportiert Modelle in Core ML für die Verwendung in iOS-, macOS-, watchOS- und tvOS-Apps

Unterstützte Plattformen

Turi Create unterstützt:

• macOS 10.12+
• Linux (mit glibc 2.10+)
• Windows 10 (über WSL)

Systemanforderungen

Turi Create erfordert:

• Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
• x86_64-Architektur
• Mindestens 4 GB RAM

Installation

Die Installation von Turi Create erfolgt über pip:

pip install turicreate

Beispielanwendung

Ein Beispiel für die Verwendung von Turi Create ist die Erstellung eines Bildklassifizierungsmodells:

```python import turicreate as tc

Laden der Daten

data = tc.SFrame('photoLabel.sframe')

Erstellen eines Modells

model = tc.image_classifier.create(data, target='photoLabel')

Vorhersagen treffen

predictions = model.predict(data)

Export in Core ML

model.export_coreml('MyClassifier.mlmodel') ```

Recommender-Systeme

Turi Create bietet auch eine einfache Möglichkeit, Recommender-Systeme zu erstellen. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung des MovieLens 20M-Datensatzes, um ein Recommender-Modell zu erstellen:

```python import turicreate as tc

Laden der Daten

data = tc.SFrame('movielens_data.csv')

Erstellen eines Recommender-Modells

model = tc.recommender.create(data, target='rating')

Vorhersagen treffen

predictions = model.recommend()

Ausgabe der Vorhersagen

print(predictions) ```

Fazit

Turi Create ist ein leistungsfähiges Toolkit für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen. Es bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche, um Daten zu visualisieren, Modelle zu erstellen und sie in Produktion zu deployen. Es unterstützt eine Vielzahl von Plattformen und bietet eine flexible und skalierbare Lösung für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen.