Die 11 wichtigsten Frameworks in der KI-Welt

Vorbei sind die Zeiten, in denen KI als fiktiv galt.

Von Robotern bis zu Google Siri und jetzt der Einführung des neuen Google Duplex scheint die künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte gemacht zu haben, um immer menschlicher zu werden.

Die Nachfrage nach maschinellem Lernen und KI ist exponentiell gestiegen. Auch die Community hat sich dadurch vergrößert, was zur Entwicklung einiger KI-Frameworks geführt hat, die das Erlernen von KI wesentlich erleichtern.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige der besten Frameworks vor, mit denen Sie in die KI-Entwicklung einsteigen können.

Tensor Flow

Das aus der Google-Familie stammende TensorFlow erweist sich als robustes Open-Source-Framework, das Deep Learning unterstützt und auf das sogar von einem mobilen Gerät aus zugegriffen werden kann.

TensorFlow gilt als geeignetes Tool für die Entwicklung statistischer Programme. Da es verteiltes Training bietet, können Maschinenmodelle viel effektiver auf jeder beliebigen Abstraktionsebene trainiert werden, die der Benutzer bevorzugt.

Merkmale

• Eine skalierbare Multiprogramming-Schnittstelle für einfache Programmierung
• Starke Wachstumstreiber mit einer starken Open-Source-Gemeinschaft
• Bietet umfangreiche und gut dokumentierte Handbücher für Anwender

Pro

• Die von Tensor Flow verwendete Sprache ist Python, die heutzutage sehr beliebt ist.
• Dieses Framework ist in der Lage, eine hohe Rechenleistung zu erbringen. Daher kann es auf jeder CPU oder GPU verwendet werden.
• Verwendet die Abstraktion von Berechnungsgraphen zur Erstellung von Maschinenmodellen

Nachteile

• Um eine Entscheidung oder Vorhersage zu treffen, durchläuft das Framework die Eingabedaten über mehrere Knotenpunkte. Dies kann zeitaufwendig sein.
• Außerdem fehlen viele der vortrainierten Modelle der KI.

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Microsoft CNTK

Microsoft CNTK ist ein schnelleres und vielseitigeres Open-Source-Framework, das auf neuronalen Netzen basiert und die Umwandlung von Text, Nachrichten und Sprache unterstützt.

Es bietet eine effiziente Skalierungsumgebung durch eine schnellere Gesamtauswertung der Maschinenmodelle unter Berücksichtigung der Genauigkeit.

Microsoft CNTK verfügt über Integrationen mit großen, umfangreichen Datensätzen und ist damit die erste Wahl für große Unternehmen wie Skype, Cortana usw. mit einer sehr ausdrucksstarken, benutzerfreundlichen Architektur.

Merkmale

• Hochgradig optimiert, um Effizienz, Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und High-Level-Integrationen zu bieten
• Verfügt über eingebaute Komponenten wie Hyperparameter-Tuning, überwachte Lernmodelle, Verstärkung, CNN, RNN, usw.
• Ressourcen werden genutzt, um die beste Effizienz zu erzielen.
• Eigene Netzwerke, die effizient ausgedrückt werden können, wie z.B. vollständige APIs, sowohl auf High-Level- als auch auf Low-Level-Ebene

Vorteile

• Da es Python und C unterstützt, kann dieses Framework mit mehreren Servern gleichzeitig arbeiten und macht den Lernprozess somit schneller.
• Es wurde unter Berücksichtigung der jüngsten Entwicklungen in der Welt der KI entwickelt. Die Architektur von Microsft CNTK unterstützt GAN, RNN und CNN.
• Es ermöglicht verteiltes Training, um Maschinenmodelle effektiv zu trainieren.

Nachteile

• Es fehlt ein Visualisierungsboard und mobile ARM-Unterstützung.

Caffe

Caffe ist ein Deep Learning-Netzwerk mit einem vorinstallierten Satz trainierter neuronaler Netzwerke. Dies sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Ihre Deadline kurz ist.

Dieses Framework ist für seine Bildverarbeitungsfähigkeiten bekannt und bietet auch eine erweiterte Unterstützung von MATLAB.

Funktionen

• Alle Modelle sind in Klartextschemata geschrieben
• Es bietet enorme Geschwindigkeit und hocheffizientes Arbeiten, da es bereits vorgeladen ist.
• Eine aktive Open-Source-Community für Diskussionen und gemeinsamen Code.

Vorteile

• Durch die Verknüpfung von C, C und Python unterstützt es auch die Modellierung von CNN(Convolutional Neural Networks)
• Effizient bei der Berechnung von numerischen Aufgaben aufgrund seiner Geschwindigkeit.

Nachteile

• Caffe ist nicht in der Lage, komplexe Daten zu verarbeiten, ist aber vergleichsweise schnell bei der visuellen Verarbeitung von Bildern.

Theano

Theano basiert auf Python, einer bewährten Programmiersprache, wenn es um schnellere Verarbeitung und Reaktion geht.

Durch die Verwendung von GPUs anstelle von CPUs unterstützt dieses Framework die Deep-Learning-Forschung und kann Genauigkeit für Netzwerke liefern, die eine hohe Rechenleistung benötigen. Die Berechnung von mehrdimensionalen Arrays beispielsweise erfordert eine hohe Leistung, und Theano ist dazu in der Lage.

Funktionen

• Die Auswertung von Ausdrücken ist dank der dynamischen Codegenerierung schneller
• Theano bietet ein ausgezeichnetes Genauigkeitsverhältnis, selbst wenn die Werte minimal sind.
• Unit-Tests sind ein wichtiges Merkmal von Theano, da sie es dem Benutzer ermöglichen, seinen Code selbst zu überprüfen und Fehler leicht zu erkennen und zu diagnostizieren.

Vorteile

• Theano bietet effiziente Unterstützung für alle datenintensiven Anwendungen, erfordert jedoch die Kombination mit anderen Bibliotheken.
• Es ist sowohl für die CPU als auch für die GPU effizient optimiert.

Nachteile

• Die aktuelle Version von Theano wird nicht mehr aktualisiert oder um neue Funktionen erweitert.

Amazon maschinelles Lernen

Amazon Machine Learning ist ein aufstrebender Neuzugang in der KI-Community und bietet High-End-Unterstützung bei der Entwicklung von selbstlernenden Tools.

Dieses Framework hat bereits eine bestehende Benutzerbasis in seinen zahlreichen Diensten wie AWS, S3 und Amazon Redshift. Es handelt sich um einen von Amazon verwalteten Service, bei dem drei Operationen am Modell durchgeführt werden: Datenanalyse, Training des Modells und Auswertung.

Funktionen

• Es gibt maßgeschneiderte Tools für jede Erfahrungsstufe in AWS, auch wenn Sie Anfänger, Datenwissenschaftler oder Entwickler sind
• Sicherheit ist von größter Bedeutung, daher sind alle Daten verschlüsselt
• Bietet umfangreiche Tools für die Datenanalyse und das Verständnis der Daten
• Integrationen mit allen wichtigen Datensätzen

Vorteile

• Mit diesem Framework müssen Sie nicht viel Code schreiben. Stattdessen können Sie über APIs mit dem KI-gestützten Framework interagieren.
• Wird häufig von Datenwissenschaftlern, Entwicklern und ML-Forschern verwendet.

Nachteile

• Es mangelt an Flexibilität, da das gesamte Framework abstrahiert ist. Wenn Sie also eine bestimmte Normalisierung oder einen bestimmten Algorithmus für maschinelles Lernen wählen möchten, können Sie das nicht.
• Außerdem fehlt es an einer Datenvisualisierung.

Scikit-Learn

Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek, die für den Zweck des maschinellen Lernens entwickelt wurde. Es handelt sich dabei um eine Sammlung von Data-Mining- und Datenanalyse-Tools.

Dieses KI-Framework basiert auf beliebten Python-Paketen wie NumPy, SciPy und matplotlib. Jeder kann es in verschiedenen Kontexten wiederverwenden, einschließlich der prädiktiven Datenanalyse.

Funktionen

• Es baut auf zwei Python-Bibliotheken auf – NumPy und SciPy.
• Da es unter der BSD-Lizenz vertrieben wird, ist es frei von jeglichen rechtlichen Bindungen.
• Es umfasst Bunching, Rückfall und Ordnung für KI- und Data-Mining-Aufgaben.
• Zu den Anwendungsfällen gehören Spam-Erkennung, Bilderkennung, Aktienkurse usw.

Vorteile

• Es handelt sich um eine einfach zu verwendende, aber vielseitige Bibliothek, die realen Zwecken dient.
• Sie verfügt über eine internationale Online-Community von Autoren und Mitwirkenden, die sie ständig aktualisieren.
• Sie bietet eine ausführliche API-Dokumentation für die Integration von Algorithmen in verschiedene Plattformen.

Nachteile

• Für diejenigen, die eine tiefgehende Lernplattform suchen, ist es nicht die beste Option.

PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für KI und ML, das Sie bei verschiedenen Aufgaben unterstützt, von der Entwicklung von Forschungsprototypen bis hin zum Produktionseinsatz. Diese Plattform ermöglicht auch die Peer-to-Peer-Kommunikation mit Python und C .

Merkmale

• Sie unterstützt reibungslose Skalierung und Entwicklung auf den wichtigsten Cloud-Plattformen.
• Sie verfügt über ein leistungsstarkes Ökosystem von Tools und Bibliotheken.
• Sie ermöglicht Ihnen die Optimierung der Leistung und die Skalierung verteilter Schulungen.

Vorteile

• Es enthält zahlreiche modulare Teile, die Sie leicht kombinieren können.
• Sie können Ihre eigenen Ebenentypen schreiben.
• Es unterstützt eine schnelle, flexible und effiziente Produktion.

Nachteile

• Normalerweise müssen die Benutzer ihren eigenen Trainingscode schreiben.
• Es gibt keine kommerzielle Unterstützung.

Torch

Torch ist ein Open-Source-Framework, das numerische Operationen unterstützen kann. Es bietet zahlreiche Algorithmen für die schnellere Entwicklung von Deep Learning-Netzwerken.

Es wird in den KI-Labors von Facebook und Twitter ausgiebig genutzt. Es gibt ein pythonbasiertes Framework namens PyTorch, das sich als einfacher und zuverlässiger erwiesen hat.

Funktionen

• Verfügt über zahlreiche Routinen zum Indizieren, Schneiden und Transponieren mit einem N-dimensionalen Array-Modell
• Es gibt Optimierungsroutinen, die in erster Linie auf numerischen Verfahren mit neuronalen Netzwerkmodellen basieren
• Die GPU-Unterstützung ist sehr effizient
• Lässt sich leicht in iOS und Andriod integrieren

Pros

• Sehr hohe Flexibilität in Bezug auf Sprachen und Integrationen
• Hohe Geschwindigkeit und effiziente GPU-Nutzung
• Vorhandene Modelle sind zum Trainieren der Daten verfügbar.

Nachteile

• Die Dokumentation ist für die Benutzer nicht sehr klar, so dass die Lernkurve steiler ist
• Fehlender Code für den sofortigen Einsatz, so dass es Zeit braucht.
• Es basiert zunächst auf einer Programmiersprache namens Lua, die nicht vielen bekannt ist.

Accord.Net

Accord.net ist ein auf C# basierendes Framework, das bei der Entwicklung neuronaler Netze für die Audio- und Bildverarbeitung behilflich ist.

Es kann auch kommerziell genutzt werden, um Anwendungen für die Computer Vision, die Signalverarbeitung und die Statistik zu entwickeln.

Merkmale

• Ausgereifte, gut getestete Codebasis, da sie im Jahr 2012 begonnen wurde
• Bietet einen umfassenden Satz von Beispielmodellen und -datensätzen, damit Sie Ihre Anwendung schnell in Gang bringen können

Vorteile

• Es wird kontinuierlich von einem aktiven Entwicklungsteam unterstützt.
• Dieses gut dokumentierte Framework bewältigt effizient numerisch intensive Berechnungen und Visualisierungen
• Die Implementierung von Algorithmen und Signalverarbeitung kann mit diesem Framework bequem durchgeführt werden.
• Es kann problemlos mit numerischer Optimierung und künstlichen neuronalen Netzen umgehen.

Nachteile

• Es ist im Vergleich zu anderen Frameworks nicht sehr bekannt.
• Seine Leistung ist im Vergleich zu anderen Frameworks langsamer.

Apache Mahout

ApacheMahout ist ein Open-Source-Framework, das auf die Entwicklung von skalierbaren Frameworks für maschinelles Lernen abzielt. Es befasst sich nicht mit APIs im eigentlichen Sinne, sondern hilft Datenwissenschaftlern und Ingenieuren bei der Implementierung neuer Algorithmen für maschinelles Lernen.

Merkmale

• Bekannt für seine Scala-DSL, die mathematisch sehr ausdrucksstark ist
• Erweitert die Unterstützung für mehrere Backends, die verteilt sind.

Vorteile

• Hilft bei Clustering, kollaborativer Filterung und Klassifizierung.
• Seine Rechenoperationen nutzen Java-Bibliotheken, die schneller sind.

Nachteile

• Die Python-Bibliotheken sind nicht so kompatibel wie die Java-Bibliotheken mit diesem Framework.
• Die Rechenoperationen sind langsamer als bei Spark MLib.

Spark MLib

DasSpark MLib Framework von Apache wird von R, Scala, Java und Python unterstützt. Es kann mit Hadoop-Workflows geladen werden, um Algorithmen für maschinelles Lernen wie Klassifizierung, Regression und Clustering bereitzustellen.

Abgesehen von Hadoop kann es auch in die Cloud, Apache oder sogar in eigenständige Systeme integriert werden.

Funktionen

• Hohe Leistung ist eines der Schlüsselelemente und soll 100 Mal schneller sein als MapReduce
• Spark ist außerordentlich vielseitig und läuft in verschiedenen Computerumgebungen

Vorteile

• Es kann große Datenmengen schnell verarbeiten, da es mit iterativen Berechnungen arbeitet.
• Es ist in vielen Sprachen verfügbar und leicht erweiterbar.
• Es kann problemlos große Datenmengen verarbeiten.

Nachteile

• Es kann nur mit Hadoop verbunden werden.
• Es ist schwierig, die Mechanismen dieses Frameworks zu verstehen, wenn man sich nicht intensiv damit beschäftigt.

KI-Framework-Vergleich

Framework	Sprache	OpenSource?	Merkmale der Architektur
TensorFlow	C oder Python	Ja	Verwendet Datenstrukturen
Microsoft CNTK	C	Ja	GPU/CPU-basiert. Es unterstützt RNN, GNN, und CNN.
Caffe	C	Ja	Seine Architektur unterstützt CNN
Theano	Python	Ja	Flexible Architektur, die den Einsatz auf jeder GPU oder CPU ermöglicht
Amazon Maschinelles Lernen	Mehrere Sprachen	Ja	Stammt von Amazon und verwendet AWS.
Torch	Lua	Ja	Seine Architektur ermöglicht leistungsstarke Berechnungen.
Accord.Net	C#	Ja	Geeignet für wissenschaftliche Berechnungen und Mustererkennung.
Apache Mahout	Java, Scala	Ja	Kann Maschinen zum Lernen bringen, ohne programmieren zu müssen
Spark MLib	R, Scala, Java und Python	Ja	Treiber und Executors laufen in ihren Prozessoren – horizontale oder vertikale Cluster.
Scikit-Learn	Python	Ja	Geeignet für Data-Mining-Aufgaben
PyTorch	Python, C	Ja	Es unterstützt reibungslose Skalierung.

Ich hoffe, die obigen Ausführungen helfen Ihnen bei der Auswahl des KI-Frameworks für Ihre nächste moderne Anwendungsentwicklung.

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