Top 9 KI-Frameworks und -Tools [Befürworter + Herausforderungen]
Top 9 KI-Frameworks und -Tools [Befürworter + Herausforderungen]
Veröffentlicht: 2022-11-17
In diesen Zeiten, in denen der Fortschritt im Vordergrund steht, nutzt die Künstliche Intelligenz die Chancen.
Als wir uns den globalen KI-Markt ansahen, konnte man erkennen, dass seine Marktgröße von 2022 bis 2030 mit der durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,1 % anstieg.
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 steigende Nachfrage stoßen.
Die zunehmende Nutzung von parallelem Computing in KI-Rechenzentren, ein größerer Datenverkehr und die zunehmende Akzeptanz von Cloud-Plattformen für maschinelles Lernen, die mehrere Anwendungsbranchen umfassen, sind die Haupttreiber für einen solchen Anstieg der KI-Nachfrage in den letzten und kommenden Jahren.
Darüber hinaus kurbeln weltweite Hardwarekostensenkungen die Entwicklung der gesamten Branche an. Eines der anderen wesentlichen Elemente, die die Marktexpansion vorantreiben, ist die zunehmende Anzahl von Partnerschaften und Kooperationen, die von verschiedenen großen Unternehmen eingegangen werden. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass die zunehmende Betonung der Entwicklung menschenbewusster KI-Systeme in den kommenden Jahren ein profitables Potenzial für die KI-Infrastrukturindustrie schaffen wird.
Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind sehr gefragt. Infolgedessen ist die Community gewachsen, was zur Erfindung verschiedener KI-Frameworks geführt hat, die das Erlernen von KI vereinfachen. In diesem Beitrag werden einige der besten Frameworks für den Einstieg in die KI-Programmierung und zur Verbesserung der Geschäftseffizienz vorgestellt.
Inhaltsverzeichnis anzeigen
Die besten KI-Frameworks und -Tools für Look Out
1. TensorFlow
2. Microsoft-CNTK
3. Kaffee
4. Theano
5. Maschinelles Lernen von Amazon
6. SCIKIT LERNEN
7. KERAS
8. MXNET
9. PYTORCH
Der nächste Schritt für Sie!
Die besten KI-Frameworks und -Tools für Look Out
Lassen Sie uns nun all diese KI-Frameworks und -Tools im Detail besprechen, um mehr über sie zu erfahren und den Grund zu finden, warum diese Frameworks und Tools die besten sind.
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1. TensorFlow
TensorFlow ist eine skalierbare Multi-Programming-Schnittstelle mit leistungsstarken Wachstumstreibern, die eine einfache Programmierung ermöglicht. Es verfügt über ein großes Open-Source-Ökosystem und bietet eine umfangreiche und detaillierte Dokumentation.
Es wird als hervorragende Methode zur Entwicklung statistischer Programme angesehen und ermöglicht auch ein verteiltes Training. Hierin können Maschinenmodelle auf jeder Abstraktionsebene je nach Bedarf des Benutzers in einem effektiven Format gelehrt werden.
Die Befürworter:
Tensor Flow verwendet die beliebte Programmiersprache Python und hat viel Rechenleistung. Daher kann es mit jeder CPU oder GPU verwendet werden. Außerdem könnte die Computergrafik-Abstraktion mit TensorFlow verwendet werden, um verschiedene Maschinenmodelle zu entwickeln.
Die Herausforderungen:
Das Framework leitet die eingehenden Daten über zahlreiche Knoten, um ein Urteil oder eine Vorhersage zu erstellen, was einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Es fehlen auch vortrainierte KI-Modelle.
2. Microsoft-CNTK
Microsoft CNTK ist ein anpassungsfähigeres und schnelleres, auf einem neuronalen Netzwerk basierendes Open-Source-Framework, das die Text-, Nachrichten- und Sprachumwandlung ermöglicht. Die effiziente Skalierungsumgebung ermöglicht eine schnellere Gesamtauswertung von Maschinenmodellen bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität.
Dieses dynamische Framework bietet Integrationen mit wichtigen Datensätzen, was es zur besten Wahl für die Übernahme durch bedeutende Firmen wie Skype, Cortana und andere macht, sowie ein sehr ausdrucksstarkes und benutzerfreundliches Design.
Es ist ein hochgradig optimiertes Framework mit Produktivität, Skalierbarkeit, Leistung und hochgradigen Integrationen. Microsoft CNTK verfügt über ein eigenes Netzwerk, das effizient dargestellt werden kann, z. B. 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., und Ressourcen, die maximale Effizienz fördern.
Die Befürworter:
Da es Python und C++ unterstützt, kann Microsoft CNTK mit mehreren Servern gleichzeitig arbeiten, um den Lernprozess zu beschleunigen. Die Architektur von Microsoft CNTK wurde mit den neuesten KI-Fortschritten entwickelt und unterstützt GAN, RNN und CNN. Darüber hinaus ermöglicht es 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 Netzwerke vorinstalliert ist. Wenn Sie eine knappe Frist haben, sollte dies Ihre erste Wahl sein. Dieses Framework ist für seine Bildverarbeitungsfunktionen beliebt, unterstützt aber auch umfassend MATLAB.
Caffe-Modelle werden vollständig in Klartextschemata erstellt. Es verfügt nicht nur über eine aktive Open-Source-Community für Diskussionen und gemeinsames Programmieren, sondern bietet auch eine unglaubliche Geschwindigkeit und Effizienz, da es vorinstalliert ist.
Die Befürworter:
Es verbindet C, C++ und Python und ermöglicht auch die Modellierung von CNN (Convolutional Neural Networks). Caffe übertrifft Exzellenz bei der Durchführung quantitativer Aufgaben aufgrund seiner Geschwindigkeit oder zeitsparenden Fähigkeiten.
Die Herausforderungen:
Caffe kann keine komplexen Daten verarbeiten, ist aber relativ schnell, wenn es um die visuelle Bildverarbeitung 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 schnelle Verarbeitung und Reaktion bekannt ist.
Die dynamische Codegenerierung von Theano ermöglicht eine schnellere Auswertung von Ausdrücken. Darüber hinaus bietet es selbst bei kleinen Zahlen ein hervorragendes Genauigkeitsverhältnis. Ein weiteres wichtiges Merkmal von Theano sind Unit-Tests, die es Benutzern ermöglichen, ihren Code selbst zu überprüfen und Fehler einfach zu erkennen und zu beheben.
Die Befürworter:
Theano bietet eine solide Hilfestellung für alle datenintensiven Apps, muss jedoch mit zusätzlichen Bibliotheken kombiniert werden. Es ist auch präzise sowohl für die CPU als auch für die GPU optimiert.
Die Herausforderungen:
Für die neueste Iteration von Theano sind keine Upgrades oder Funktionserweiterungen mehr zu erwarten.
5. Maschinelles Lernen von Amazon
Amazon Machine Learning bietet High-End-Unterstützung bei der Entwicklung selbstlernender Technologien. Diese Plattform hat bereits eine Benutzerbasis in ihren vielen Diensten wie AWS, S3 und Amazon Redshift. Dies ist ein von Amazon verwalteter Dienst, der drei Operationen am Modell ausführt: Datenanalyse, Modelltraining und Modellbewertung.
In AWS findet man Tools für jedes Erfahrungsniveau, sei es Einsteiger, Datenwissenschaftler oder Entwickler. Da Sicherheit an erster Stelle steht, enthält dieses Produkt eine vollständige Datenverschlüsselung. Abgesehen davon bietet es umfassende Tools für die Datenanalyse und das Verständnis sowie den Zugriff auf alle wichtigen Datenbanken.
Der Befürworter:
Mit diesem Framework müssen Sie nicht viel Code schreiben, sondern können mithilfe von APIs mit dem KI-gestützten Framework kommunizieren. Amazon Machine Learning wird von Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Forschern für maschinelles Lernen hoch geschätzt.
Die Herausforderungen:
Es mangelt an Flexibilität, da das gesamte System abstrahiert ist, sodass Sie keinen bestimmten Normalisierungs- oder maschinellen Lernansatz auswählen können. Wenn es um die Datenvisualisierung geht, greift das maschinelle Lernen von Amazon 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 nicht überwachter Lernberechnungen. Präzedenzfälle umfassen direkte und kalkulierte Rückfälle, Bündelung, Entscheidungsbäume und k-Implikationen.
Bis Sie beginnen, immer fortschrittlichere Berechnungen zu implementieren, ist Scikit-learn ein mehr als angemessenes 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, Wiederholung und Ordnung.
Sogar komplizierte Aktivitäten wie das Ändern von Daten, das Definieren von Merkmalen und das Anwenden 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, der Generierung von Neurobildern und so weiter.
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, enthält 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-Art der Ausführung von Aktivitäten bevorzugen, funktioniert Keras am besten für Sie. Keras verfügt über eine High-Level-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die auf Theano oder TensorFlow ausgeführt wird. Es ist eine Multi-Backend- und Multi-Plattform-Anwendung, die sich wunderbar auf die Benutzererfahrung konzentriert und schnelles Prototyping ermöglicht. Abgesehen davon 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 gut geeignet für explorative Forschung. Es wurde entwickelt, um schnelles Experimentieren zu ermöglichen, und es enthält auch eine hochgradig modulare Bibliothek für neuronale Netzwerke, die in Python erstellt wurde.
Die Befürworter:
Dieses Framework reduziert die Anzahl der Benutzerschritte, die für häufig verwendete Szenarien erforderlich sind. Als einfache und konsistente Schnittstelle ermöglicht Ihnen Keras, maßgeschneiderte Bausteine zu erstellen, um neue Forschungsideen zu kommunizieren. Es bietet schnelles und einfaches Prototyping und erstellt gleichzeitig neue Schichten, Messungen und hochmoderne Modelle.
Die Herausforderungen:
Da dieses Framework No 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 auszutauschen, was besonders für wiederkehrende Netze in sehr langen Sequenzen am besten sein kann. 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 gutes Merkmal 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:
Die Modellbereitstellung in MXNET ist einfach, während die API schnell ist. Dieses Framework unterstützt nicht nur GPU, sondern verfügt auch über einen Multi-GPU-Modus. Es ist 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. Solch ein Mangel an signifikanter Community-Unterstützung spricht für eine längere Implementierungszeit, wenn es um Verbesserungen, Fehlerbehebungen und andere Erweiterungen geht. MxNet ist, obwohl es von verschiedenen Firmen in der IT-Branche weit verbreitet ist, nicht so bekannt wie Tensorflow.
9. PYTORCH
PyTorch ist ein von Facebook entwickeltes künstliches Intelligenzsystem, dessen Quellcode auf GitHub verfügbar ist, wo es von Top-Profis verwendet wird. Es hat Traktion und viele positive Rückmeldungen erhalten.
Die Befürworter:
PyTorch ist einfach zu verstehen, noch einfacher zu programmieren und mit höchster Kompatibilität mit Cloud-Plattformen. Es verfügt über einen umfassenden Satz robuster APIs zur Erweiterung der Pytorch-Bibliotheken, um anpassungsfähiger, schneller und optimierungsfreundlicher zu sein. Zur Laufzeit unterstützt es Rechengraphen und unterstützt gleichzeitig GPU und CPU. Darüber hinaus erleichtern 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 fehlt an Überwachungs- und Visualisierungstools, wie z. B. einem Tensorboard. Auch im Vergleich zu anderen Frameworks ist die mit diesem Framework verbundene Entwickler-Community noch bescheiden.
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Diese 9 aufgeführten KI-Frameworks und -Tools könnten Geschäftsleuten, Ingenieuren und Wissenschaftlern wie Ihnen dabei helfen, reale Probleme zu lösen und so die Kerntechnologie zu entwickeln und zu stärken. Wie wir sehen können, haben alle diese Tools ihre eigenen Besonderheiten, Vorteile und Herausforderungen. Sie können diese KI-Frameworks und -Tools gemäß der von Ihrem Geschäftsmodell oder Projektziel geforderten Funktionseignung verwenden.
Der nächste Schritt, nachdem Sie die Eigenschaften, Vor- und Nachteile dieser aufgelisteten KI-Frameworks und -Tools verstanden haben, ist, 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 an der Digitalisierung von Industrieprozessen für verschiedene Bereiche arbeitet. Als Teil des Content-Management-Teams ist sie begeistert von fortschrittlicher Technologie und möchte über das neueste Technologie-Know-how auf dem Laufenden gehalten werden. Sie können ihr auf LinkedIn folgen.
