Top 11 Frameworks in der KI-Welt

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

Von Robotern zu Google Siri und jetzt die 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 gewachsen. Darüber hinaus ist die Community dadurch gewachsen, was zur Entwicklung einiger KI-Frameworks geführt hat, die das Erlernen von KI viel einfacher machen.

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, TensorFlow erweist sich als robustes Open-Source-Framework, das Deep Learning unterstützt und auf das auch von einem mobilen Gerät aus zugegriffen werden kann.

Tensor Flow gilt als geeignetes Werkzeug für die statistische Programmentwicklung. Da es ein verteiltes Training bietet, können Maschinenmodelle auf jeder vom Benutzer bevorzugten Abstraktionsebene viel effektiver trainiert werden.

Eigenschaften

• Eine skalierbare Multiprogrammierschnittstelle 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 Netzwerken basiert, die die Umgestaltung von Text, Nachrichten und Sprache unterstützen.

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

Microsoft CNTK verfügt über Integrationen mit großen, massiven Datensätzen und ist damit die erste Wahl, die von großen Akteuren wie Skype, Cortana usw. mit einer sehr ausdrucksstarken, benutzerfreundlichen Architektur übernommen wird.

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, wie z. B. vollständige APIs, sowohl auf hoher als auch auf 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 mit einem vorinstallierten Satz trainierter neuronaler Netzwerke. Dies sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Ihre Deadline nah 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 gemeinsamen Code.

Vorteile

• Durch die Verknüpfung von C, C++ und Python unterstützt es auch die Modellierung von CNN(faltende neuronale Netze)
• 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

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

Dieses Framework unterstützt die Verwendung von GPUs anstelle von CPUs tiefe Lernen Forschung und kann Genauigkeit für Netzwerke liefern, die eine hohe Rechenleistung benötigen. Beispielsweise erfordert die Berechnung mehrdimensionaler Arrays eine hohe Leistung, und Theano ist dazu in der Lage.

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 von Selbstlernwerkzeugen.

Dieses Framework hat bereits eine bestehende Benutzerbasis in seinen zahlreichen Diensten wie AWS, S3 und Amazon Redshift. Dies ist ein Managed Service von Amazon, bei dem drei Operationen am Modell durchgeführt werden: Datenanalyse, Training des Modells und Bewertung.

Eigenschaften

• Es gibt maßgeschneiderte Tools für jede Erfahrungsstufe in AWS, selbst 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.

Scikit-Learn 

Scikit-Lernen ist eine Python-Bibliothek, die für den Zweck von erstellt wurde Maschinelles Lernen. Tatsächlich ist es eine Sammlung von Data Mining und Datenanalyse Werkzeuge. 

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

Eigenschaften

• Es erweitert zwei Python-Bibliotheken – NumPy und SciPy.
• Es wird unter der BSD-Lizenz vertrieben und ist frei von rechtlichen Bindungen.
• Es umfasst Bündelung, Rückfall und Bestellung für KI- und Data-Mining-Aufgaben.
• Zu den Anwendungsfällen gehören Spam-Erkennung, Bilderkennung, Aktienkurse usw.

Vorteile

• Es ist eine benutzerfreundliche, aber vielseitige Bibliothek, die realen Zwecken dient.
• Es verfügt über eine internationale Online-Community von Autoren und Mitwirkenden, die es ständig aktualisieren.
• Es bietet eine ausführliche API-Dokumentation für die Integration von Algorithmen mit verschiedenen Plattformen.

Nachteile

• Für diejenigen, die eine umfassende Lernplattform suchen, ist dies 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 zur Bereitstellung in der Produktion. Diese Plattform ermöglicht auch die Peer-to-Peer-Kommunikation mit Python und C++.

Eigenschaften

• Es unterstützt die reibungslose Skalierung und Entwicklung auf wichtigen Cloud-Plattformen.
• Es verfügt über ein leistungsstarkes Ökosystem von Tools und Bibliotheken.
• Damit können Sie die Leistung optimieren und das verteilte Training skalieren.

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 Benutzer ihren eigenen Trainingscode schreiben.
• Es hat keine kommerzielle Unterstützung.

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 ausgiebig in den KI-Laboren von Facebook und Twitter verwendet. Es gibt ein Python-basiertes Framework, das als bekannt ist PyTorch, die 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 bewältigt effizient numerisch intensive Berechnungen und Visualisierungen
• 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 Mahout, ein Open-Source-Framework, zielt 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 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.
• Seine Rechenoperationen verwenden Java-Bibliotheken, die schneller sind.

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 Framework von Apache wird von R, Scala, Java und Python unterstützt. Es kann mit Hadoop geladen werden workflows zum Bereitstellen von maschinellen Lernalgorithmen wie Klassifizierung, Regression und Clustering.

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 ausführlich daran zu arbeiten.

AI Framework Vergleich

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