Sind Sie bereit für eine spannende Reise in das Reich der künstlichen Intelligenz?
Dank des Wachstums der künstlichen Intelligenz gab es noch nie eine bessere Gelegenheit, KI-Frameworks zu erkunden.
Es sind mehrere Lösungen verfügbar, von TensorFlow und PyTorch bis hin zu Keras und Caffe. Abhängig von Ihren Zielen hat jedes Framework unterschiedliche Vor- und Nachteile.
Egal, ob Sie ein Neuling oder ein erfahrener Entwickler sind, fangen wir an und sehen uns die besten heute verfügbaren KI-Frameworks an.
1. PyTorch
PyTorch ist ein starkes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das die KI-Community seit seinem Debüt im Jahr 2016 erobert hat. Dank seines dynamischen Berechnungsnetzwerks und seiner benutzerfreundlichen Oberfläche hat es sich schnell zu einem beliebten Framework entwickelt.
Aber was unterscheidet PyTorch von der Masse? Zunächst einmal verfügt es über eine robuste Sammlung von Funktionen. Damit eignet es sich perfekt zum Konstruieren und Implementieren Modelle des maschinellen Lernens.
PyTorch ist ein produktionsbereites Framework, dem man selbst für die anspruchsvollsten Anwendungen vertrauen kann, dank seines reibungslosen Übergangs zwischen Eifer- und Grafikmodus mit TorchScript und seiner Fähigkeit, den Weg zur Produktion mit TorchServe zu beschleunigen.
Darüber hinaus verfügt PyTorch über ein umfassendes Ökosystem von Tools und Bibliotheken. Diese Tools helfen bei der Erstellung von Computer Vision, NLP und andere Anwendungen.
Es wird auch umfassend auf den wichtigsten Cloud-Plattformen unterstützt, was eine einfache Entwicklung und Skalierung ermöglicht.
Vorteile
- Mit TorchScript können Sie mühelos zwischen Eifer- und Grafikmodus wechseln, während TorchServe den Weg zur Produktion beschleunigt.
- Ein robustes Ökosystem aus Tools und Frameworks erweitert PyTorch und ermöglicht Forschung in Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen.
- Wichtige Cloud-Plattformen werden gut unterstützt, was eine reibungslose Entwicklung und einfache Skalierung ermöglicht.
Nachteile
- Im Vergleich zu anderen Frameworks hat es eine kleinere Entwickler-Community.
- Es fehlt an Überwachungs- und Visualisierungstools, wie z. B. einem Tensorboard.
2. Keras
Haben Sie es satt, bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen über verwirrende APIs und Fehlermeldungen zu stolpern? Suchen Sie nicht weiter als Keras, a Deep Learning Framework eher für Menschen als für Roboter entwickelt.
Keras betont Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und umfassende Dokumentation. Dies macht es zu einer beliebten Wahl bei Entwicklern, die versuchen, auf maschinellem Lernen basierende Produkte zu erstellen und bereitzustellen.
Aber das ist noch nicht alles: Keras verfügt über ein breites Ökosystem von Tools und Ressourcen, die jeden Teil des Workflows für maschinelles Lernen abdecken.
Mit der Flexibilität, Keras-Modelle überall einzusetzen, vom Browser über mobile Geräte bis hin zu eingebetteten Systemen, können Sie die Fähigkeiten von TensorFlow in jedem Szenario voll nutzen.
Vorteile
- Entwickelt mit einfachen APIs und umfassender Dokumentation für die Benutzerfreundlichkeit.
- Extrem optimiert für Debugging-Geschwindigkeit, Code-Eleganz und Bereitstellungsfähigkeit
- Dank Interaktion mit der TensorFlow-Plattform einfach auf Exascale-Ebenen skalierbar
- Viele Bereitstellungsmöglichkeiten, von Browsern über mobile Geräte bis hin zu eingebetteten Systemen
Nachteile
- Weniger anpassungsfähig als andere Deep-Learning-Frameworks
- Für bestimmte komplexe Anwendungsszenarien können zusätzliche Bibliotheken oder Tools erforderlich sein
- Nicht so bekannt oder häufig verwendet wie andere Frameworks
3. TensorFlow
Erstellen Sie mit TensorFlow produktionstaugliche Machine-Learning-Modelle! TensorFlow bietet die Ressourcen, die Sie benötigen, um Ihre Projekte für maschinelles Lernen, egal ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler oder ein neugieriger Neuling sind.
Unabhängig von Ihrem Erfahrungsstand können Sie dank der zugänglichen vortrainierten Modelle und Tutorials einfach mit TensorFlow beginnen.
TensorFlow ist nicht nur eine Bibliothek für maschinelles Lernen. Es ist eine vollständige End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen, die Optionen für jeden Schritt Ihres Prozesses bietet, von der Modellbereitstellung bis zur Datenvorbereitung.
TensorFlow macht es einfach, Ihre Modelle überall einzusetzen, egal ob Sie eine Web-App, eine mobile App oder ein eingebettetes Gerät entwickeln.
Vorteile
- Umfassende Plattform für maschinelles Lernen von Anfang bis Ende
- Skalierbar und anpassbar
- Es ist in mehreren Versionen für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar
- Ein großes Ökosystem mit Community-Ressourcen und trainierten Modellen
Nachteile
- Es gibt eine steile Lernkurve für diejenigen, die gerade erst anfangen
- Benötigt ein gewisses Maß an technischem Know-how und Verständnis.
4. Caffe
Ein Deep-Learning-Framework namens Caffe wurde mit Fokus auf Geschwindigkeit und Modularität erstellt.
Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und schnellen Datenverarbeitung hat Caffe, das vom Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) entwickelt wurde, bei Forschern und Unternehmen an Popularität gewonnen.
Aufgrund seines Hochleistungsdesigns, das es ermöglicht, sowohl auf CPUs als auch auf GPUs zu arbeiten, ist es eine attraktive Alternative für Leute, die Modelle auf einer Reihe von Hardware trainieren und bereitstellen müssen.
Vorteile
- Es ist schnell und effektiv.
- Caffe ist mit einer modularen Architektur anpassungsfähig.
- Gute Gemeinschaftshilfe ist vorhanden.
Nachteile
- Aufgrund seiner begrenzten Leistungsfähigkeit ist es möglicherweise nicht die ideale Wahl für anspruchsvolle Anwendungen.
- Im Gegensatz zu anderen Frameworks nicht so benutzerfreundlich
- Erfordert etwas Programmiererfahrung.
5. MXNet
Das Deep-Learning-Framework MXNet wurde im Hinblick auf Effizienz und Anpassungsfähigkeit entwickelt. Sie können ganz einfach erstellen und verwenden Neuronale Netze mit ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche für eine Reihe von Zwecken.
Es wurde unter Berücksichtigung von Produktionsanwendungsfällen entwickelt, einschließlich Funktionen wie Model Checkpointing, Model Serving und Unterstützung für das ONNX-Format. Dies macht es einfach, Ihre Modelle an mehreren Standorten bereitzustellen, einschließlich eingebetteter Geräte und Cloud-Umgebungen.
Zu den weiteren von MXNet bereitgestellten Funktionen und Tools gehören integrierte Datenlader, vortrainierte Modelle und Unterstützung bei der automatischen Differenzierung. Tiefes Lernen Praktiker aller Fähigkeitsstufen wählen es häufig wegen seiner lebendigen Community und gründlichen Dokumentation.
Vorteile
- Skalierbar: MXNet ist eine wunderbare Option für umfangreiche Anwendungen, da es verteiltes Training über zahlreiche GPUs und CPUs unterstützt.
- MXNet lässt sich einfach in aktuelle Prozesse integrieren, da es eine Vielzahl von Computersprachen unterstützt, darunter Python, R, Julia, Scala, Perl und C++.
- Es ist mit Linux, Windows, macOS, iOS und Android kompatibel.
Nachteile
- MXNet hat eine hohe Lernkurve und erfordert möglicherweise einige Zeit, um es zu beherrschen, ähnlich wie bei anderen Deep-Learning-Frameworks.
- Weniger beliebt: Obwohl MXNet an Akzeptanz gewinnt, wird es immer noch nicht so häufig verwendet wie einige andere Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, was darauf hindeutet, dass möglicherweise weniger Community-Ressourcen zugänglich sind.
6. Theano
Ein leistungsstarkes Toolkit für numerische Berechnungen namens Theano ermöglicht es Benutzern, mathematische Ausdrücke effektiv zu entwerfen, zu optimieren und zu bewerten. Es bietet eine unkomplizierte Schnittstelle zur Durchführung mathematischer Operationen an riesigen Datensätzen und wurde auf Basis von Python entwickelt.
Die Flexibilität von Theano, Berechnungen sowohl auf CPUs als auch auf GPUs auszuführen, ist einer seiner Hauptvorteile. Dies macht es ideal für Deep-Learning-Anwendungen, die eine Hochleistungsverarbeitung erfordern.
Darüber hinaus bietet Theano eine Vielzahl von Optimierungsfunktionen, mit denen Benutzer die Leistung und Genauigkeit ihrer Modelle verbessern können.
Lassen Sie uns nun die Vor- und Nachteile überprüfen.
Vorteile
- Theano ist unglaublich effektiv bei der Durchführung numerischer Berechnungen, da es zur Optimierung des Berechnungsdiagramms mathematischer Ausdrücke entwickelt wurde.
- Es ist ein sehr anpassungsfähiger Rahmen.
- Leistungsstarke Deep-Learning-Anwendungen profitieren stark von Theanos starker GPU-Optimierung. Es ist so konzipiert, dass es problemlos mit GPUs funktioniert.
Nachteile
- Diejenigen, die mit Python oder anderen numerischen Berechnungsbibliotheken nicht vertraut sind, finden es möglicherweise schwierig, Theano zu lernen.
- Theano erhält möglicherweise keine Updates oder Bug-Patches mehr, da sich seine Entwicklung in letzter Zeit verlangsamt hat.
- Unzureichende Dokumentation: Einige Benutzer finden Theano möglicherweise schwierig zu verwenden, da seine Dokumentation weniger gründlich ist als die konkurrierender Bibliotheken für numerische Berechnungen.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Sehen wir uns das Microsoft Cognitive Toolkit an, ein kostenloses Open-Source-Framework für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen. Es ist für das Training großer Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen vorgesehen.
Das Cognitive Toolkit ist mit seiner benutzerfreundlichen API und seinen hervorragenden verteilten Schulungsmöglichkeiten eine beliebte Wahl unter Datenwissenschaftlern und Forschern für maschinelles Lernen.
Eine der wichtigen Eigenschaften des Cognitive Toolkit ist seine Fähigkeit, Modelle auf einer Vielzahl von Hardware zu trainieren und bereitzustellen, einschließlich CPUs, GPUs und sogar FPGAs.
Dies macht es zu einer hervorragenden Alternative für Organisationen, die Deep Learning in ihre Waren und Dienstleistungen integrieren möchten. Darüber hinaus enthält das Cognitive Toolkit eine Vielzahl vorgefertigter Modelle und Beispielcodes, die Neulingen den Einstieg erleichtern.
Vorteile
- Ermöglicht verteiltes Training über mehrere Computer und GPUs
- Bietet eine einfache Interaktion mit anderen Microsoft-Produkten wie Azure und Power BI
- Bietet ein vielseitiges und anpassungsfähiges Framework für die Entwicklung und das Training von Deep-Learning-Modellen
Nachteile
- Es kann schwierig sein, es für neue Benutzer einzurichten und anzupassen
- Es fehlt die integrierte Unterstützung für mehrere beliebte Funktionen wie Datenerweiterung und Transfer Learning
- Es fehlt die integrierte Unterstützung für mehrere beliebte Funktionen wie Datenerweiterung und Transfer Learning
8. Shogun
Shogun ist ein C++-Paket für maschinelles Lernen, das nicht ausgelastet ist. Es enthält Python-, Java- und MATLAB-Konnektoren, was es zu einem flexiblen Werkzeug für Praktiker des maschinellen Lernens macht.
Shogun ist skalierbar, schnell und flexibel und eignet sich daher für große Datenmengen und anspruchsvolle Workloads für maschinelles Lernen.
Einer der bemerkenswertesten Vorteile von Shogun ist seine Fähigkeit, eine breite Palette von Datenformaten zu verarbeiten, darunter binäre, kategoriale und kontinuierliche.
Es enthält auch eine große Auswahl an Methoden zur Klassifizierung, Regression, Dimensionsreduktion und Clustering, was es zu einem vollständigen Werkzeug für maschinelles Lernen macht. Shogun unterstützt sowohl Batch- als auch Online-Lernen und lässt sich nahtlos in andere Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow und scikit-learn integrieren.
Vorteile
- Es bietet eine Vielzahl von Techniken und Tools für maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning, Regression und Klassifizierungsunterstützung
- Es ist kompatibel mit einer Vielzahl von Programmiersprachen, einschließlich Python, C++ und Java.
Nachteile
- Es stehen möglicherweise weniger Ressourcen und Unterstützung zur Verfügung, da es möglicherweise nicht so bekannt oder beliebt ist wie einige andere Bibliotheken für maschinelles Lernen.
- Im Vergleich zu anderen Bibliotheken, an die sie gewöhnt sind, könnten einige Benutzer die Syntax und Struktur dieser Bibliothek als weniger verständlich empfinden.
- Um die besten Ergebnisse zu erzielen, benötigen bestimmte Bibliotheken möglicherweise mehr manuelle Arbeit und Feinabstimmung als andere.
9. ONNX
Eine Open-Source-Plattform namens Open Neural Network Exchange (ONNX) ermöglicht die Konvertierung und gemeinsame Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen.
Es bietet eine Methode zum Übertragen von Deep-Learning-Modellen zwischen verschiedenen Frameworks und Plattformen, wodurch die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht wird.
Sie können Modelle mit ONNX unter Verwendung eines bevorzugten Frameworks erstellen und sie dann in einer anderen Laufzeiteinstellung bereitstellen.
Die anpassbare Architektur von ONNX ermöglicht es Benutzern, die idealen Tools für die jeweilige Arbeit auszuwählen. Es erleichtert die Kompatibilität zwischen mehreren Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Caffe2. Sie können die Vorteile der einzelnen Frameworks nutzen, indem Sie Modelle schnell zwischen ihnen konvertieren.
Vorteile
- Interoperabilität ist über mehrere Deep-Learning-Frameworks hinweg möglich.
- Kostenlos zu verwenden und Open Source.
- Eine Vielzahl von Hardware- und Laufzeitumgebungen wird unterstützt.
Nachteile
- Die Leistung von ONNX-Modellen kann gelegentlich schlechter sein als bei Modellen, die nativ in einem bestimmten Framework implementiert sind.
- Manchmal kann der Wechsel zwischen verschiedenen Frameworks Kompatibilitätsprobleme verursachen, die schwer zu beheben sind.
10 Apache Funken
Apache Spark ist ein schnelles und vielseitiges verteiltes Computersystem, das problemlos umfangreiche Datenverarbeitung bewältigen kann. Aufgrund seiner Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, ist es eine beliebte Wahl für Big-Data-Anwendungen.
Spark soll nicht nur schnell sein, sondern auch skalierbar, das heißt, es kann steigende Datenmengen ohne Leistungseinbußen bewältigen.
Besonders bemerkenswert ist das in Apache Spark enthaltene MLlib-Paket. Es umfasst skalierbare und effiziente Methoden des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Regression, Clustering und kollaboratives Filtern.
Da MLlib mit den anderen Komponenten von Spark verbunden ist, ist es einfach, End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu erstellen.
Wenn Sie also ein starkes und anpassungsfähiges Tool für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen benötigen, sollte Apache Spark auf Ihrer Liste stehen.
Vorteile
- Aufgrund seines verteilten Computing-Designs kann es große Datenmengen schnell verarbeiten
- Die Integration mit anderen Big-Data-Technologien wie Hadoop, Hive und Cassandra ist einfach.
- Es werden mehrere Techniken zur Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und kollaborativen Filterung bereitgestellt
Nachteile
- Aufgrund der Komplexität der verteilten Computerarchitektur ist die Lernkurve steil
- Läuft auf einer riesigen Menge an Ressourcen und Infrastruktur
- Die Unterstützung für Echtzeitverarbeitung und Streaming von Daten ist begrenzt
11 mlpack
mlpack ist ein Open-Source-C++-Toolkit für maschinelles Lernen, das darauf abzielt, schnelle, skalierbare und einfache Algorithmen für eine Vielzahl von Anwendungen bereitzustellen.
Es bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Clustering, Regression, Klassifizierung, Dimensionsreduktion und neuronale Netze.
Vorteile
- Effektive Implementierung vieler Algorithmen
- Die Integration mit anderen Bibliotheken und Sprachen ist einfach.
- Bietet Befehlszeilen- und C++-API-Schnittstellen
Nachteile
- Dokumentation könnte verbessert werden
- Mehrere Algorithmen wurden noch nicht implementiert
- Anfänger können es schwierig finden, es zu verwenden
12 Azure ML-Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) ist eine Plattform für maschinelles Lernen in der Cloud. Sie können Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang entwerfen, bereitstellen und verwalten.
Es bietet eine Vielzahl von Tools und Diensten, um Data Scientists und Entwickler bei der Optimierung des End-to-End-Workflows für maschinelles Lernen zu unterstützen. Sie können Ihre Daten einfach verwalten, Ihre Modelle trainieren und sie in der Produktion bereitstellen. Und Sie können ihre Leistung mit Azure ML überwachen – alles von einer einzigen integrierten Umgebung aus.
Die Plattform unterstützt mehrere Computersprachen, darunter Python, R und SQL, und wird mit mehreren vorgefertigten Vorlagen und Algorithmen geliefert, die Ihnen den schnellen Einstieg erleichtern.
Darüber hinaus kann Azure ML aufgrund seines flexiblen und skalierbaren Designs problemlos sowohl kleine Testversionen als auch umfangreiche Anwendungen für maschinelles Lernen verwalten.
Vorteile
- Bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche zum Entwickeln und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen
- Verbindet sich mit anderen Microsoft-Diensten wie Azure Storage und Power BI.
- Die Zusammenarbeit mit Teammitgliedern ist durch Versionskontrolle und gemeinsame Arbeitsbereiche möglich
- Skalierbarkeit für den Umgang mit riesigen Datenmengen und Rechenleistung
Nachteile
- Minimale Anpassungsmöglichkeiten für Algorithmen und Modelle
- Aufgrund der Preisstrategie kann es für kleinere Unternehmen oder Einzelpersonen weniger kosteneffektiv sein
13 Sonett
DeepMind-Forscher entwarfen und bauten Sonnet, ein KI-Framework, das die Entwicklung neuronaler Netze für eine Vielzahl von Anwendungen unterstützt. Dazu gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Verstärkung lernen.
Die Programmierarchitektur von Sonnet basiert auf snt.Module, das Zeiger auf Parameter, andere Module und Methoden speichern kann. Das Framework wird mit mehreren voreingestellten Modulen und Netzwerken geliefert, aber Benutzer werden auch ermutigt, ihre eigenen zu erstellen.
Vorteile
- Ein einfaches und leistungsstarkes Programmiermodell
- Benutzer werden ermutigt, ihre Module zu erstellen.
- Code, der prägnant und fokussiert ist
Nachteile
- Es ist kein Trainingsprogramm enthalten
- Anfänger können mit einer steilen Lernkurve konfrontiert sein
14 GluonCV
Möchten Sie mehr über Computer Vision erfahren?
Einführung von GluonCV!
Diese fantastische Bibliothek enthält hochmoderne Deep-Learning-Algorithmen, vortrainierte Modelle und eine Fülle von Materialien, die Ingenieure, Forscher und Studenten dabei unterstützen, ihre Ideen zu validieren, Produkte zu prototypisieren und mehr über den Bereich zu erfahren.
GluonCV erleichtert den Einstieg und das Erreichen von SOTA-Ergebnissen mit seinen gut gestalteten APIs, einfachen Implementierungen und Community-Unterstützung.
Was ist mehr, das Schönste?
Es ist extrem anpassungsfähig und einfach zu optimieren und zu installieren! GluonCV enthält alles, was Sie brauchen, um Ihre Computer-Vision-Talente auf die nächste Stufe zu heben, egal ob Sie ein erfahrener Profi sind oder gerade erst anfangen.
Vorteile
- Einfache Installation und Verwendung
- Große Sammlung vortrainierter Modelle
- Deep-Learning-Algorithmen die topaktuell sind
- Einfach verständliche Implementierungen
- Einfache Optimierung und Bereitstellung
Nachteile
- Weniger Anpassung und Kontrolle als bei alternativen Frameworks
- Die Unterstützung für Nicht-Computer-Vision-Aktivitäten ist begrenzt
- Die kommerzielle Nutzung kann aufgrund von Lizenzbeschränkungen eingeschränkt sein
15 H2O
H2O ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse und maschinelles Lernen, die darauf abzielt, Organisationen den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Steuerung ihrer Betriebsabläufe zu erleichtern.
Die AI Cloud von H2O.ai macht den Einstieg in H2O noch einfacher, mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen ohne Programmierkenntnisse.
Die Plattform bietet auch umfangreiche Datenvisualisierung und Analysefunktionen sowie Modelloptimierung und -bereitstellung. Unternehmen können H2O.ai verwenden, um schnell und einfach KI-Modelle zu erstellen und einzusetzen, um herausfordernde geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen.
Vorteile
- Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen
- Umfassende Datenvisualisierungs- und Analysetools sowie Modelloptimierung und -bereitstellung
- Open-Source-Plattform mit einer großen Benutzer- und Mitwirkenden-Community
- Unterstützung für mehrere Algorithmen und Datentypen
Nachteile
- Bestimmte Funktionen sind nur in der Premium-Version der Plattform zugänglich
- Im Vergleich zu anderen Plattformen ist die Einrichtung und Konfiguration möglicherweise schwieriger.
Zusammenfassend, welches ist das Beste?
Die Auswahl des idealen KI-Frameworks oder der Plattform hängt davon ab, was Sie damit machen möchten. Wenn Sie ein Framework wünschen, das einfach zu bedienen ist und eine große Community hat, können TensorFlow oder PyTorch eine geeignete Wahl sein.
Wenn Sie eine Plattform wünschen, die sich stärker auf maschinelle Lernmodelle konzentriert, sind Azure ML Studio oder H2O.ai möglicherweise die beste Option.
Und wenn Sie ein Framework wünschen, das einfach anzupassen und zu konfigurieren ist, sind Sonnet oder GluonCV möglicherweise der richtige Weg. Schließlich wird der für Sie passende Rahmen von Ihren individuellen Ansprüchen und Vorlieben bestimmt.
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