• Erledigen Sie die Anwendungssicherheit auf die richtige Weise! Erkennen, schützen, überwachen, beschleunigen und mehr…
  • Vorbei sind die Zeiten, in denen KI als fiktiv angesehen wurde.

    Von Robotern über Google Siri bis hin zur Einführung des neuen Google Duplex Künstliche Intelligenz scheint beträchtliche Schritte unternommen zu haben, um immer menschlicher zu werden.

    Die Nachfrage nach maschinellem Lernen und KI ist exponentiell gestiegen. Darüber hinaus hat die Community selbst infolgedessen zugenommen, und dies hat zur Entwicklung einiger KI-Frameworks geführt, die das Erlernen von KI erheblich erleichtern.

    In diesem Artikel werden wir einige der besten Frameworks diskutieren, um Ihnen den Einstieg in die KI-Entwicklung zu erleichtern.

    Tensor Flow

    Aus der Google-Familie stammend, Tensorfluss erweist sich als robustes Open-Source-Framework, das Deep Learning unterstützt und auf das auch von einem mobilen Gerät aus zugegriffen werden kann.

    Der Tensorfluss wird als geeignetes Werkzeug für die Entwicklung statistischer Programme angesehen. Da es verteilte Schulungen bietet, können Maschinenmodelle auf jeder vom Benutzer bevorzugten Abstraktionsebene viel effektiver trainiert werden.

    Eigenschaften

    • Eine skalierbare Multi-Programmierschnittstelle für einfache Programmierung
    • Starke Wachstumstreiber mit einer starken Open Source-Community
    • Bietet umfangreiche und gut dokumentierte Handbücher für Personen

    Vorteile

    • Die vom Tensorfluss verwendete Sprache ist Python, die heutzutage sehr beliebt ist.
    • Dieses Framework bietet eine hohe Rechenleistung. Daher kann es auf jeder CPU oder GPU verwendet werden.
    • Verwendet die Abstraktion von Rechengraphen, um Maschinenmodelle zu erstellen

    Nachteile

    • Um eine Entscheidung oder Vorhersage zu treffen, leitet das Framework die Eingabedaten durch mehrere Knoten. Dies kann zeitaufwändig sein.
    • Es fehlen auch viele der vorgefertigten KI-Modelle.

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    Microsoft CNTK

    Microsoft CNTK ist ein schnelleres und vielseitigeres Open-Source-Framework, das auf neuronalen Netzen basiert, die Text-, Nachrichten- und Sprachumbau unterstützen.

    Es bietet eine effiziente Skalierungsumgebung aufgrund einer schnelleren Gesamtbewertung der Maschinenmodelle unter Berücksichtigung der Genauigkeit.

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

    Eigenschaften

    • Hoch optimiert für Effizienz, Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Integrationen auf hoher Ebene
    • Verfügt über integrierte 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, z. B. vollständige APIs auf hoher und niedriger Ebene

    Vorteile

    • Da es Python und C ++ unterstützt, kann dieses Framework mit mehreren Servern gleichzeitig arbeiten und beschleunigt so den Lernprozess.
    • 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 eine Visualisierungstafel und mobile ARM-Unterstützung.

    Caffe

    Caffe ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das zusammen mit dem vorinstallierten Satz trainierter neuronaler Netzwerke geliefert wird. Dies sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Ihre Frist abgelaufen ist.

    Dieses Framework ist für seine Bildverarbeitungsfunktionen bekannt und bietet eine erweiterte Unterstützung für MATLAB.

    Eigenschaften

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

    Vorteile

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

    Nachteile

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

    Theano

    Unter Verwendung von GPUs anstelle von CPU unterstützt dieses Framework Deep-Learning-Forschung und kann Genauigkeit für Netzwerke liefern, die eine hohe Rechenleistung benötigen. Zum Beispiel erfordert die Berechnung mehrdimensionaler Arrays eine hohe Leistung, und Theano ist dazu in der Lage.

    Theano basiert auf Python, einer bewährten Programmiersprache für eine schnellere Verarbeitung und Reaktion.

    Eigenschaften

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

    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 Funktionen erweitert.

     Amazon machine learning

    Als Trendteilnehmer in der KI-Community Amazon maschinelles Lernen bietet High-End-Unterstützung bei der Entwicklung selbstlernender Tools.

    Dieses Framework verfügt bereits über vorhandene Benutzerbasen in seinen verschiedenen Diensten wie AWS, S3 und Amazon Redshift. Dies ist ein verwalteter Dienst von Amazon, bei dem drei Vorgänge für das Modell ausgeführt werden: Datenanalyse, Schulung des Modells und Auswertung.

    Eigenschaften

    • Es gibt maßgeschneiderte Tools für jede Erfahrungsebene in AWS, auch wenn Sie Anfänger, Datenwissenschaftler oder Entwickler sind
    • Sicherheit ist von größter Bedeutung, daher werden alle Daten verschlüsselt
    • Bietet umfangreiche Tools zur Datenanalyse und zum Datenverständnis
    • Integrationen mit allen wichtigen Datensätzen

    Vorteile

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

    Nachteile

    • Es fehlt an Flexibilität, da das gesamte Framework abstrahiert ist. Wenn Sie also einen bestimmten Normalisierungs- oder maschinellen Lernalgorithmus auswählen möchten, können Sie dies nicht.
    • Es fehlt auch die Datenvisualisierung.

    Torch

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

    Es wird häufig in den KI-Labors von Facebook und Twitter verwendet. Es gibt ein Python-basiertes Framework namens PyTorch, das sich als einfacher und zuverlässiger erwiesen hat.

    Eigenschaften

    • Bietet viele Routinen zum Indizieren, Schneiden und Transponieren mit einem N-dimensionalen Array-Modell
    • Optimierungsroutinen sind vorhanden, hauptsächlich numerisch basierend auf neuronalen Netzwerkmodellen
    • Die GPU-Unterstützung ist sehr effizient
    • Lässt sich problemlos in iOS und Andriod integrieren

    Vorteile

    • Sehr hohe Flexibilität in Bezug auf Sprachen und Integrationen
    • Hohe Geschwindigkeit und Effizienz der GPU-Auslastung
    • Zum Trainieren der Daten stehen bereits vorhandene Modelle zur Verfügung.

    Nachteile

    • Die Dokumentation ist für die Benutzer nicht sehr klar und bietet daher eine steilere Lernkurve
    • Fehlender Code für die sofortige Verwendung, daher dauert es einige Zeit.
    • Es basiert ursprünglich auf einer Programmiersprache namens Lua, und nicht viele wissen davon.

    Accord.Net

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

    Anwendungen können dies auch kommerziell verwenden, um Computer-Vision-Anwendungen, Signalverarbeitung sowie statistische Anwendungen zu erstellen.

    Eigenschaften

    • Ausgereifte, gut getestete Codebasis, wie sie 2012 gestartet wurde
    • Bietet einen umfassenden Satz von Beispielmodellen und Datensätzen, damit Ihre Anwendung schnell gestartet werden kann

    Vorteile

    • Es wird kontinuierlich von einem aktiven Entwicklungsteam unterstützt.
    • Dieses gut dokumentierte Framework verwaltet numerisch intensive Berechnungen und Visualisierungen effizient
    • Die Implementierung von Algorithmen und die Signalverarbeitung können mit diesem Framework bequem durchgeführt werden.
    • Es kann leicht numerische Optimierung und künstliche neuronale Netze handhaben.

    Nachteile

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

    Apache Mahout

    Apache MahoutAls Open-Source-Framework zielt es auf die Entwicklung skalierbarer Frameworks für maschinelles Lernen ab. Es befasst sich nicht mit APIs als solchen, sondern hilft bei der Implementierung neuer Algorithmen für maschinelles Lernen durch Datenwissenschaftler und -ingenieure.

    Eigenschaften

    • Bekannt für seine Scala DSL, die mathematisch sehr ausdrucksstark ist
    • Erweitert die Unterstützung auf mehrere verteilte Backends.

    Vorteile

    • Es unterstützt das Clustering, das kollaborative Filtern und die Klassifizierung.
    • Die Rechenoperationen verwenden Java-Bibliotheken, was schneller ist.

    Nachteile

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

    Spark MLib

    Funken MLib Das 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.

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

    Eigenschaften

    • Hohe Leistung ist eines der Schlüsselelemente und soll 100-mal schneller sein als MapReduce
    • Spark ist außergewöhnlich vielseitig und läuft in mehreren Computerumgebungen

    Vorteile

    • Es kann große Datenmengen schnell verarbeiten, da es iterative Berechnungen durchführt.
    • Es ist in vielen Sprachen verfügbar und leicht steckbar.
    • Es zyklisiert mühelos große Datenverarbeitungsskalen.

    Nachteile

    • Es kann nur mit Hadoop angeschlossen werden.
    • Es ist schwierig, den Mechanismus dieses Frameworks zu verstehen, ohne umfangreiche Arbeiten daran durchzuführen.

    AI Framework Vergleich

    Rahmen Sprache Open Source? 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 die Bereitstellung in jeder GPU oder CPU ermöglicht
    Amazon Machine Learning Mehrere Sprachen Ja Es stammt von Amazon und verwendet AWS.
    Fackel Lua Ja Seine Architektur ermöglicht leistungsstarke Berechnungen.
    Accord.Net C# Ja Fähig zu wissenschaftlichen Berechnungen und Mustererkennung.
    Apache Mahout Java, Scala Ja Kann Maschinen lernen lassen, ohne programmieren zu müssen
    Funken MLib R, Scala, Java und Python Ja Treiber und Ausführende werden in ihren Prozessoren ausgeführt - horizontale oder vertikale Cluster.

    Ich hoffe, das Obige hilft Ihnen bei der Auswahl des KI-Frameworks für Ihre nächste moderne Anwendungsentwicklung.

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