10 KI-Frameworks und -Libs: Fortschrittliche Tools, die Ihre Software intelligenter machen

Moderne Lösungen, die auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) aufgebaut sind, können sowohl für die Wirtschaft als auch für den Alltag viele Vorteile bringen.

Deshalb dringt KI in fast alle Bereiche ein und wird bis 2027 voraussichtlich einen Marktwert von rund 407 Milliarden Dollar erreichen. Um sich die Entwicklungsgeschwindigkeit dieser Technologie zu vergegenwärtigen, ist es erwähnenswert, dass der Wert dieses Marktes im Jahr 2022 nur etwa 87 Milliarden Dollar betrug.

Top KI-Bibliotheken und Frameworks

Für die effiziente und schnelle Arbeit an KI-basierten Projekten gibt es viele Tools wie Frameworks und Bibliotheken. Sie wurden entwickelt, um das Leben von Entwicklern zu erleichtern. Im Folgenden werden wir die beliebtesten und besten von ihnen betrachten.

TensorFlow

Diese Bibliothek wurde von Google ins Leben gerufen und ist Open-Source. Sie eignet sich gut für den Umgang mit maschinellen Lernmodellen, einschließlich Deep Learning. Zu den wichtigsten Vorteilen gehört, dass es sich um ein flexibles Tool handelt, das es den Entwicklern ermöglicht, auf verschiedenen Geräten und mit unterschiedlichen Prozessoren (CPU und GPU) zu arbeiten.

Caffe framework

Das oben erwähnte Framework hat eine engere Spezialisierung als das vorherige. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Arbeit mit Bildern und der Visualisierung. In diesem Fall ist es recht effizient und ermöglicht eine schnelle Verarbeitung der erforderlichen Daten. Die Vorteile der Verwendung dieses Frameworks sind eine aktive Community, deren Existenz auf Open Source zurückzuführen ist, und eine einfache Schnittstelle, die auch für Anfänger verständlich ist.

IBM Watson

Nächster auf unserer Liste ist IBM Watson. Obwohl es nicht wirklich als Bibliothek oder Framework bezeichnet werden kann, sondern eher als Plattform für die Arbeit an KI-basierten Lösungen, verdient es definitiv einen Platz an der Spitze der KI-Frameworks. Es ist praktisch ein Werkzeug mit unbegrenzten Möglichkeiten, das bei der Entwicklung von KI-Modellen komplexe mathematische Berechnungen durchführen kann. Außerdem lässt sich die Plattform bei Bedarf problemlos mit anderen Bibliotheken integrieren.

Swift AI

Es ist eine großartige Ressource für die Arbeit mit neuronalen Netzen und tiefem maschinellen Lernen. Eine breite Palette von Funktionen wird jeden Entwickler angenehm überraschen. Es ist jedoch erwähnenswert, dass es immer noch möglich ist, mit dieser Bibliothek nur auf Apple-Geräten zu arbeiten. Aber vielleicht werden in naher Zukunft auch Nutzer anderer Hardware in der Lage sein, Swift AI zu nutzen.

PyBrain

Eine der besten KI-Libs für die Arbeit mit verschiedenen neuronalen Netzwerkmodellen ist PyBrain. Die Symbolleiste und die Funktionen ermöglichen es Entwicklern, sich voll und ganz auf das Projekt zu konzentrieren und nicht an die Verwendung anderer Bibliotheken zu denken. Diese Option ist perfekt für erfahrene Entwickler, aber auch für Studenten und Forscher, da sie sehr einfach zu bedienen ist.

Azure Machine Learning Studio

AML Studio ist eine Plattform für die Entwicklung und den Einsatz von Machine Learning-Modellen. Es lässt sich nahtlos in das gesamte Microsoft-Ökosystem integrieren. Eine große Bibliothek von Algorithmen und automatische Skalierung bei der Arbeit an komplexen Modellen sind einige der wichtigsten Vorteile.

Torch

Torch steht zu Recht auf der Liste der besten Bibliotheken für die Arbeit mit KI und ML. Die Besonderheit dieser Bibliotheken (die beliebtesten unter ihnen sind Torch7 und PyTorch) ist ihr modularer Aufbau. Das heißt, dass Sie sich in verschiedenen Phasen der Arbeit mit bestimmten Modulen beschäftigen. Wenn Sie komplexe Modelle behandeln müssen, können Sie zusätzliche Module laden.

Scikit-Learn

Viele Entwickler verwenden dieses Framework gerne aufgrund der zahlreichen Algorithmen für Klassifizierung, Clustering, Regression usw. Darüber hinaus ermöglichen die Fähigkeiten dieses Frameworks ein effizientes Arbeiten sowohl mit überwachten als auch mit unüberwachten Lernalgorithmen.

CNTK

CNTK ist eines der schnellen und vielseitigen Frameworks von Microsoft. Seine Fähigkeiten erlauben es Ihnen, mit großen Datenmengen umzugehen, was es für die meisten Entwickler attraktiv macht. Außerdem kann CNTK für die Erkennung von Sprache, Text und Bildern verwendet werden.

DeepLearning4j

Anhand des Titels haben Sie wahrscheinlich schon gemerkt, dass der Schwerpunkt dieser Bibliothek auf Deep Learning liegt. Ihre Fähigkeiten machen die Arbeit mit dieser Bibliothek klar und einfach, obwohl Sie mit ihrer Hilfe die komplexesten Projekte realisieren können. DeepLearning4j funktioniert hervorragend auf verschiedenen Geräten und lässt sich auch problemlos in Java integrieren.

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