Die 5 besten Open-Source-Frameworks für die KI-Entwicklung

Inhaltsverzeichnis

• Die 5 besten Open-Source-Frameworks für die KI-Entwicklung
• 1. Tensorflow
• 2. Caffe
• 3. Microsoft CNTK
• 4. Theano
• 5. Keras

Die 5 besten Open-Source-Frameworks für die KI-Entwicklung

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind die beiden Begriffe, die heutzutage im Trend liegen und manchmal sogar austauschbar verwendet werden. Beide Begriffe sind jedoch nicht dasselbe. Während KI Maschinen umfasst, die Aufgaben ausführen können, die charakteristisch für menschliche Intelligenz sind, ermöglicht ML modernen Computern das Lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden. Grundsätzlich hat sich ML aus der KI durch Mustererkennung und rechnerische Lernmethoden entwickelt.

Große Unternehmen wie Google, Microsoft, Facebook, IBM und Amazon investieren stark in ihre eigene Forschung und Entwicklung (F&E) sowie in den Erwerb von Startups, die Fortschritte in Bereichen wie ML, neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und Bildverarbeitung gemacht haben.

In diesem Artikel haben wir die 5 besten Open-Source-Frameworks für die KI-Entwicklung aufgelistet, die besonders vielversprechend oder interessant erscheinen:

1. Tensorflow

TensorFlow ist Googles Open-Source-Softwarebibliothek, die für Deep Learning oder künstliche neuronale Netzwerke entwickelt wurde. Es wurde vom Google Brain-Team innerhalb der KI-Organisation von Google entwickelt und am 9. November 2015 unter der Apache 2.0 Open-Source-Lizenz veröffentlicht. TensorFlow führt numerische Berechnungen mithilfe von Datenflussgraphen durch. Es hat eine sehr flexible Architektur, die eine einfache Bereitstellung von Berechnungen über eine Vielzahl von Plattformen (CPUs, GPUs, TPUs) und von Desktops bis hin zu Serverclustern sowie mobilen und Edge-Geräten ermöglicht.

Tensorflow kann C++- oder Python-Graphen erzeugen, die die Bewegung von Daten darstellen, die durch ein System laufen. Die Website bietet Tutorials und Ressourcen, die Entwicklern mit weniger Wissen darüber helfen. Durch die Open-Source-Bereitstellung der TensorFlow-Bibliothek für ML-Code unterstützt Google den einfacheren Aufbau, das Training und die Bereitstellung komplexer tiefer neuronaler Netze. Google, Intel, Uber, Qualcomm sind einige der Unternehmen, die Tensorflow verwenden.

2. Caffe

CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) ist ein sehr schnelles, leistungsstarkes und effizientes Deep-Learning-Framework. Es ist Open-Source und in C++ geschrieben, mit einer Python-Schnittstelle. Caffe unterstützt viele verschiedene Arten von Deep-Learning-Architekturen, die auf Bildklassifizierung und Bildsegmentierung ausgerichtet sind. Laut seiner Website kann es mehr als 60 Millionen Bilder an einem einzigen Tag mit nur einer NVIDIA K40 GPU verarbeiten. Es unterstützt CNN, RCNN, LSTM und vollständig verbundene neuronale Netzwerkdesigns. Es funktioniert auch gut auf GPUs, was zu seiner hohen Geschwindigkeit während der Operationen beiträgt.

Das Caffe-Framework wird hauptsächlich für akademische Forschungsprojekte, Multimedia, Sprache und sogar Vision verwendet. Das Tool unterstützt auch Betriebssysteme wie Ubuntu, Mac OS X und Windows. Yahoo! hat kürzlich Caffe mit Apache Spark integriert, um CaffeOnSpark zu erstellen, ein verteiltes Deep-Learning-Framework.

3. Microsoft CNTK

Entwickelt von Microsoft Research, ist das Microsoft Cognitive Toolkit – früher bekannt als CNTK – ein Deep-Learning-Framework, das darauf abzielt, neuronale Netzwerke zu verwenden, um große Datensätze unstrukturierter Daten zu durchlaufen. CNTK ist aufgrund seiner schnelleren Trainingszeiten und der benutzerfreundlichen Architektur hochgradig anpassbar. Es bietet hervorragende Leistung, egal ob es auf einem System mit nur CPUs, einer einzelnen GPU, mehreren GPUs oder mehreren Maschinen mit mehreren GPUs läuft. Es ermöglicht Ihnen, Ihre eigenen Parameter, Algorithmen und Netzwerke auszuwählen. Es ist in Python und C++ geschrieben. Obwohl es in der Spracherkennung beliebter ist, kann CNTK auch für Text-, Bild- und RNN-Training (recurrent neural network – eine Art von neuronalen Netzwerk) verwendet werden.

4. Theano

Theano ist eine Python-Bibliothek, die für Deep Learning entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Ihnen, mathematische Ausdrücke zu definieren, zu optimieren und zu bewerten, die mehrdimensionale Arrays mit hoher Effizienz beinhalten. Sie kann GPUs verwenden und effiziente symbolische Differenzierung durchführen. Das Tool bietet Funktionen wie die Integration mit NumPy, dynamische C-Code-Generierung und symbolische Differenzierung. Das Tool unterstützt Plattformen wie Linux, Mac OS X und Windows.

5. Keras

Keras, in Python geschrieben, ist eine Open-Source-Bibliothek, die in Python geschrieben ist und auf Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano oder MXNet ausgeführt werden kann. Diese hochgradige neuronale Netzwerk-API ist darauf ausgelegt, schnelle Experimente mit tiefen neuronalen Netzwerken zu ermöglichen. Sie konzentriert sich darauf, benutzerfreundlich, modular und erweiterbar zu sein. Das Tool ist sowohl für CPU als auch für GPU optimiert.