NN Maker

NN Maker bietet eine domänenorientierte Umgebung für schnelles Prototyping von neuronalen Netzwerken. Es richtet sich an Data Scientists und ML-Ingenieure, die Architekturen iterieren müssen, ohne vollständige Trainingsläufe durchführen zu müssen. Das Tool modelliert Netzwerke als Schicht-Stacks mit expliziten Größen, Aktivierungen und einfachen Trainingssimulationen, um Entscheidungen zu unterstützen.
Das System validiert Eingaben, berechnet Parameterzahlen und liefert eine Architekturspezifikation, die sich exportieren lässt. Es unterstützt gängige Vorlagen (MLP, leichte CNNs und einfache RNN-Varianten) und ermöglicht optionale Funktionen wie Dropout und Regularisierung, um Generalisierungseffekte zu erforschen. Konzeptionell behandelt NN Maker ein Modell als Graph aus Schichten; Benutzer definieren Eingangs- und Ausgabedimensionen, dann listen sie verborgene Schichten auf. Das Ergebnis ist ein strukturierter Entwurf, der überprüft, angepasst und in Standardformate exportiert werden kann, um später in Pipelines integriert zu werden. Der einzigartige Mehrwert liegt in leichten, planungsorientierten Simulationen, die Training-Schritte und Ressourcenbedarf schätzen, plus Artefakt-Export für das Onboarding in Pipelines. Es ist besonders nützlich für Baseline-Design, Pre-Flight-Prüfungen vor Datenerhebung und schnelle Iterationszyklen in Forschungs- und Produktteams.