Top 9 KI-Frameworks und -Tools [Befürworter + Herausforderungen]

In diesen Zeiten, in denen der Fortschritt im Vordergrund steht, nutzt künstliche Intelligenz das Beste aus ihren Chancen.

Als wir uns den globalen KI-Markt ansahen, konnten wir erkennen, dass seine Marktgröße von 2022 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,1 % wuchs.

Laut einer Umfrage im Jahr 2021 wurde der globale KI-Markt auf 87,04 Milliarden US-Dollar geschätzt und würde in verschiedenen Sektoren wie BFSI, Automobil, Gesundheitswesen und mehr auf eine erhöhte Nachfrage stoßen.

Der zunehmende Einsatz von parallelem Computing in KI-Rechenzentren, ein größerer Datenverkehr und die zunehmende Akzeptanz von Cloud-Plattformen für maschinelles Lernen über mehrere Anwendungsbranchen hinweg sind die Haupttreiber für einen solchen Anstieg der KI-Nachfrage in den letzten und kommenden Jahren.

Darüber hinaus kurbeln weltweite Hardwarekostensenkungen die allgemeine Branchenentwicklung an. Ein weiteres wesentliches Element, das die Marktexpansion vorantreibt, ist die zunehmende Zahl von Partnerschaften und Kooperationen verschiedener großer Unternehmen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die zunehmende Betonung der Entwicklung menschenbewusster KI-Systeme in den kommenden Jahren ein profitables Potenzial für die KI-Infrastrukturbranche schaffen wird.

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind sehr gefragt. Dadurch ist die Community gewachsen, was zur Erfindung verschiedener KI-Frameworks geführt hat, die das Lernen von KI vereinfachen. In diesem Beitrag werden einige der besten Frameworks für den Einstieg in die KI-Programmierung vorgestellt, die zur Verbesserung der Geschäftseffizienz beitragen.

Die besten KI-Frameworks und -Tools, die Sie im Auge behalten sollten

Lassen Sie uns nun alle diese KI-Frameworks und -Tools im Detail besprechen, um mehr über sie zu erfahren und herauszufinden, warum diese Frameworks und Tools die besten sind.

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1. TensorFlow

TensorFlow ist eine skalierbare Multi-Programmierschnittstelle mit leistungsstarken Wachstumstreibern, die eine einfache Programmierung ermöglicht. Es verfügt über ein großes Open-Source-Ökosystem und bietet eine umfangreiche und detaillierte Dokumentation.

Sie gilt als hervorragende Methode zur Entwicklung statistischer Programme und ermöglicht auch verteiltes Training. Dabei können Maschinenmodelle auf jeder vom Benutzer benötigten Abstraktionsebene in einem effektiven Format unterrichtet werden.

Die Befürworter:

Tensor Flow verwendet die beliebte Programmiersprache Python und verfügt über eine hohe Rechenleistung. Und somit kann es mit jeder CPU oder GPU verwendet werden. Außerdem könnte die rechnerische Graphenabstraktion mit TensorFlow verwendet werden, um verschiedene Maschinenmodelle zu entwickeln.

Die Herausforderungen:

Das Framework leitet die eingehenden Daten über zahlreiche Knoten weiter, um eine Beurteilung oder Vorhersage zu generieren, was einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Es fehlen auch vorab trainierte KI-Modelle.

2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK ist ein anpassungsfähigeres und schnelleres, auf einem neuronalen Netzwerk basierendes Open-Source-Framework, das die Reformierung von Text, Nachrichten und Sprache ermöglicht. Seine effiziente Skalierungsumgebung ermöglicht eine schnellere Gesamtbewertung von Maschinenmodellen bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität.

Dieses dynamische Framework bietet Integrationen mit wichtigen Datensätzen und ist damit die beste Wahl für die Übernahme durch bedeutende Unternehmen wie Skype, Cortana und andere sowie ein äußerst ausdrucksstarkes und benutzerfreundliches Design.

Es handelt sich um ein hochoptimiertes Framework mit Produktivität, Skalierbarkeit, Leistung und Integrationen auf hohem Niveau. Microsoft CNTK verfügt über ein eigenes Netzwerk, das effizient dargestellt werden kann, beispielsweise umfassende APIs, sowohl auf hoher als auch auf niedriger Ebene.

Darüber hinaus verfügt es über integrierte Komponenten, darunter RNN, Hyperparameter-Tuning, überwachte Lernmodelle, Verstärkung, CNN usw. sowie Ressourcen, die maximale Effizienz fördern.

Die Befürworter:

Da Microsoft CNTK Python und C++ unterstützt, kann es mit mehreren Servern gleichzeitig arbeiten, um den Lernprozess zu beschleunigen. Die Architektur von Microsoft CNTK wurde mit den neuesten Fortschritten in der KI entwickelt und unterstützt GAN, RNN und CNN. Darüber hinaus ermöglicht es ein verteiltes Training, um Maschinenmodelle erfolgreich zu trainieren.

Die Herausforderungen:

Es fehlt ein Visualisierungsboard sowie mobile ARM-Kompatibilität.

3. Kaffee

Caffe ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das mit einer Reihe trainierter neuronaler Netze vorinstalliert ist. Wenn Sie eine knappe Frist haben, sollte dies Ihre erste Wahl sein. Dieses Framework ist wegen seiner Bildverarbeitungsfunktionen beliebt, unterstützt aber auch MATLAB umfassend.

Caffe-Modelle werden vollständig in Klartextschemata erstellt. Es verfügt nicht nur über eine aktive Open-Source-Community für Debatten und gemeinsames Codieren, sondern bietet auch unglaubliche Geschwindigkeit und Effizienz, da es vorinstalliert ist.

Die Befürworter:

Es verbindet C, C++ und Python miteinander und ermöglicht auch die CNN-Modellierung (Convolutional Neural Networks). Bei der Durchführung quantitativer Aufgaben übertrifft Caffe aufgrund seiner Geschwindigkeit und zeitsparenden Funktionen hervorragende Leistungen.

Die Herausforderungen:

Caffe kann keine komplexen Daten verarbeiten, ist aber relativ schnell, wenn es um die visuelle Verarbeitung von Bildern geht.

4. Theano

Dieses Framework fördert die Deep-Learning-Forschung und widmet sich der Bereitstellung von Zuverlässigkeit für Netzwerke, die hohe Verarbeitungskapazitäten erfordern, indem GPUs anstelle von CPUs verwendet werden. Die Berechnung mehrdimensionaler Arrays erfordert beispielsweise eine erhebliche Menge an Leistung, über die Theano verfügt. Theano ist eine beliebte Programmiersprache, die auf Python basiert und für ihre schnelle Verarbeitung und Reaktion bekannt ist.

Die dynamische Codegenerierung von Theano ermöglicht eine schnellere Ausdrucksauswertung. Darüber hinaus bietet es selbst bei kleinen Zahlen ein hervorragendes Genauigkeitsverhältnis. Eine weitere wichtige Funktion von Theano ist das Unit-Testen, das es Benutzern ermöglicht, ihren Code selbst zu überprüfen und Fehler einfach zu erkennen und zu beheben.

Die Befürworter:

Theano bietet solide Unterstützung für alle datenintensiven Apps, muss jedoch mit zusätzlichen Bibliotheken kombiniert werden. Es ist außerdem sowohl für die CPU als auch für die GPU genau optimiert.

Die Herausforderungen:

Für die neueste Version von Theano sind keine weiteren Upgrades oder Funktionserweiterungen zu erwarten.

5. Maschinelles Lernen von Amazon

Amazon Machine Learning bietet High-End-Unterstützung bei der Entwicklung selbstlernender Technologien. Diese Plattform verfügt bereits über eine Benutzerbasis in ihren zahlreichen Diensten wie AWS, S3 und Amazon Redshift. Dabei handelt es sich um einen von Amazon verwalteten Dienst, der drei Vorgänge am Modell durchführt: Datenanalyse, Modelltraining und Modellbewertung.

In AWS findet man Tools für jedes Erfahrungsniveau, egal ob Neuling, Datenwissenschaftler oder Entwickler. Da Sicherheit an erster Stelle steht, umfasst dieses Produkt eine vollständige Datenverschlüsselung. Darüber hinaus bietet es umfassende Tools zur Datenanalyse und zum Verständnis sowie Zugriff auf alle wichtigen Datenbanken.

Der Befürworter:

Mit diesem Framework müssen Sie nicht viel Code schreiben, sondern können stattdessen über APIs mit dem KI-gestützten Framework kommunizieren. Amazon Machine Learning genießt bei Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Forschern im Bereich maschinelles Lernen hohes Ansehen.

Die Herausforderungen:

Es mangelt an Flexibilität, da das gesamte System abstrahiert ist und Sie daher keinen bestimmten Normalisierungs- oder maschinellen Lernansatz auswählen können. Wenn es um Datenvisualisierung geht, greift Amazons maschinelles Lernen zu kurz.

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6. SCIKIT LERNEN

Scikit-learn ist eine zuverlässige, robuste Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Es ist die Grundlage vieler überwachter und unbeaufsichtigter Lernberechnungen. Präzedenzfälle umfassen direkte und berechnete Rückfälle, Bündelung, Entscheidungsbäume und K-Implikationen.

Bis Sie mit der Implementierung immer komplexerer Berechnungen beginnen, ist Scikit-learn ein mehr als geeignetes Werkzeug, mit dem Sie arbeiten können, wenn Sie gerade erst mit maschinellem Lernen beginnen. Es bietet eine breite Palette von Berechnungen für beliebte KI- und Data-Mining-Anwendungen, einschließlich Bündelung, Rückfall und Ordnung.

Selbst komplizierte Aktivitäten wie das Ändern von Daten, das Definieren von Features und die Verwendung von Ensemble-Techniken können in wenigen Zeilen erledigt werden. Darüber hinaus basiert es auf NumPy und SciPy, zwei wesentlichen Python-Modulen.

Die Befürworter:

Die Bibliothek wird unter der BSD-Lizenz angeboten, was bedeutet, dass sie mit nur geringfügigen rechtlichen und lizenzrechtlichen Einschränkungen kostenlos ist. Es ist nicht nur einfach zu verwenden, sondern das Scikit-Learn-Paket ist auch äußerst anpassungsfähig und nützlich für reale Anwendungen. Sie können seine Verwendung in verschiedenen Fällen beobachten, z. B. bei der Vorhersage des Verbraucherverhaltens, bei der Erzeugung von Neurobildern usw.

Scikit-Learn wird von einer großen weltweiten Online-Community, Autoren und erfahrenen Mitarbeitern unterstützt. Für Kunden, die die Algorithmen mit ihren eigenen Plattformen verbinden möchten, bietet die scikit-learn-Website eine umfangreiche API-Dokumentation.

Die Herausforderungen:

Es ist keine geeignete Option für ein vertieftes oder detailliertes Studium.

7. KERAS

Wenn Sie die Python-Methode zur Durchführung von Aktivitäten bevorzugen, ist Keras die beste Lösung für Sie. Keras verfügt über eine hochrangige neuronale Netzwerkbibliothek, die auf Theano oder TensorFlow läuft. Es handelt sich um eine Multi-Backend- und Multi-Plattform-Anwendung, die sich hervorragend auf die Benutzererfahrung konzentriert und ein schnelles Prototyping ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt es auch Faltungs- und wiederkehrende Netzwerke.

Keras ist einfach zu debuggen und zu erkunden, da es sich um ein Python-basiertes Framework handelt. Keras ist ausdrucksstark, anpassungsfähig und eignet sich gut für explorative Forschung. Es wurde entwickelt, um ein schnelles Experimentieren zu ermöglichen, und enthält außerdem eine hochmodulare Bibliothek für neuronale Netze, die in Python erstellt wurde.

Die Befürworter:

Dieses Framework reduziert die Anzahl der Benutzerschritte, die für häufig verwendete Szenarien erforderlich sind. Als unkomplizierte und konsistente Schnittstelle ermöglicht Ihnen Keras die Erstellung maßgeschneiderter Bausteine ​​zur Kommunikation neuer Forschungsideen. Es ermöglicht schnelles und einfaches Prototyping und erstellt gleichzeitig neue Ebenen, Messungen und hochmoderne Modelle.

Die Herausforderungen:

Da dieses Framework keine RBM (Restricted Boltzmann Machines) verwendet, ist es ein weniger flexibles und anspruchsvolleres Framework. Es gibt weniger Projekte, die online verfügbar sind als TensorFlow Multi-GPU, und sie sind nicht voll funktionsfähig.

8. MXNET

Es verwendet einen vergesslichen Hintergrund, um Rechenzeit gegen Speicher zu tauschen, was besonders für wiederkehrende Netze in sehr langen Sequenzen am besten geeignet ist. MXNet ist ein weiteres bekanntes Deep-Learning-Framework. MXNet, das von der Apache Software Foundation gegründet wurde, unterstützt eine breite Palette von Sprachen wie JavaScript, Python und C++.

Amazon Web Services unterstützt MXNet auch bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen. Im Gegensatz zu praktisch allen anderen großen Frameworks wird es nicht ausdrücklich von einem großen Unternehmen verwaltet, was als gute Funktion für ein von der Community entwickeltes Framework angesehen wird. MXNET unterstützt TVM, was die Bereitstellungskompatibilität verbessert und die Verwendung einer größeren Auswahl zusätzlicher Gerätetypen ermöglicht.

Die Befürworter:

Das in MXNET bereitgestellte Modell ist einfach, während die API schnell ist. Dieses Framework unterstützt nicht nur GPU, sondern verfügt auch über einen Multi-GPU-Modus. Es handelt sich um ein effektives, skalierbares und schnelles Framework, das verschiedene Programmiersprachen wie Scala, R, Python, C++ und JavaScript unterstützt.

Die Herausforderungen:

MXNet hat im Vergleich zu TensorFlow eine vergleichsweise kleinere Open-Source-Community. Ein solcher Mangel an nennenswerter Community-Unterstützung spricht für eine längere Implementierungszeit, wenn es um Verbesserungen, Fehlerbehebungen und andere Erweiterungen geht. Obwohl MxNet von verschiedenen Unternehmen in der IT-Branche häufig genutzt wird, ist es nicht so bekannt wie Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch ist ein von Facebook entwickeltes System für künstliche Intelligenz. Der Quellcode ist auf GitHub verfügbar, wo es von Top-Profis verwendet wird. Es hat Anklang gefunden und viele positive Rückmeldungen erhalten.

Die Befürworter:

PyTorch ist einfach zu verstehen, noch einfacher zu programmieren und bietet höchste Kompatibilität mit Cloud-Plattformen. Es verfügt über einen umfassenden Satz robuster APIs zur Erweiterung der Pytorch-Bibliotheken, um sie anpassungsfähiger, schneller und optimierungsfreundlicher zu machen. Zur Laufzeit unterstützt es Rechendiagramme und unterstützt gleichzeitig sowohl GPU als auch CPU. Darüber hinaus vereinfachen die IDE- und Debugging-Tools von Python das Debuggen.

Die Herausforderungen:

Mit dem Veröffentlichungsjahr 2016 ist PyTorch neuer als andere, hat weniger Benutzer und wird nicht allgemein anerkannt. Es mangelt an Überwachungs- und Visualisierungstools, beispielsweise einem Tensorboard. Außerdem ist die mit diesem Framework verbundene Entwicklergemeinschaft im Vergleich zu anderen Frameworks immer noch bescheiden.

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Der nächste Schritt für Sie!

Diese 9 aufgeführten KI-Frameworks und -Tools könnten Geschäftsleuten, Ingenieuren und Wissenschaftlern wie Ihnen bei der Bewältigung realer Probleme helfen und so die Kerntechnologie weiterentwickeln und stärken. Wie wir sehen können, haben alle diese Tools ihre eigenen Besonderheiten, Vorteile und Herausforderungen. Sie können diese KI-Frameworks und -Tools entsprechend der für Ihr Geschäftsmodell oder Ihr Projektziel erforderlichen Funktionseignung einsetzen.

Der nächste Schritt, nachdem Sie die Eigenschaften, Vor- und Nachteile dieser aufgeführten KI-Frameworks und -Tools verstanden haben, besteht darin, dass Sie eines sofort implementieren müssen, um die ideale Leistung mit einem Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen zu erzielen.

 Dieser Artikel wurde von Heena Soni geschrieben. Heena ist eine begeisterte Forscherin und Autorin bei TRooTech.com, einem Technologieunternehmen, das sich mit der Digitalisierung von Industrieprozessen für verschiedene Bereiche beschäftigt. Als Teil des Content-Management-Teams begeistert sie sich für fortschrittliche Technologie und möchte gerne auf dem neuesten Stand der Technik sein. Sie können ihr auf LinkedIn folgen.