Die 16 besten KI-Frameworks und -Bibliotheken: Ein Leitfaden für Anfänger

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Künstliche Intelligenz ist für die Softwareentwicklung in der heutigen, sich schnell entwickelnden Tech-Landschaft unverzichtbar geworden. Sie ermöglicht es Anwendungen, Aufgaben auszuführen, die früher ausschließlich Menschen vorbehalten waren, wie das Verstehen und Erzeugen menschlicher Sprache, das Erkennen von Mustern in Daten und das Treffen intelligenter Entscheidungen. Von Chatbots und Empfehlungssystemen bis hin zu Bilderkennung und natürlicher Sprachverarbeitung - KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln.

Als Junior Data Practitioner mit einer soliden technischen Grundlage fragst du dich vielleicht, wie du die Macht der KI effektiv nutzen kannst. Deshalb geht es in diesem Leitfaden darum, warum und wie man KI-Frameworks auswählt, welche Frameworks und Bibliotheken man erkunden sollte und viele andere wichtige Dinge.

Warum ein KI-Framework wählen?

Heutzutage verlassen sich Entwickler immer mehr auf entsprechende Frameworks und Bibliotheken, um bei der Erstellung von KI-gesteuerter Software Geld, Zeit und Ressourcen zu sparen. Betrachten wir einmal, was KI-Frameworks und -Bibliotheken sind - eine Sammlung von vorgefertigten Tools und Ressourcen, die die Entwicklung von Anwendungen auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz vereinfachen. Diese Frameworks bieten eine Grundlage für die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning und erleichtern die Entwicklung intelligenter Software.

Jetzt wollen wir mehr darüber erfahren, warum KI-Frameworks eingesetzt werden, um den Softwareentwicklungsprozess zu beschleunigen.

Sie sind kostengünstig für IT-Unternehmen

KI-Frameworks bieten Unternehmen eine kostengünstige Möglichkeit, maßgeschneiderte Softwareanwendungen zu entwickeln. Indem sie die manuelle Programmierung überflüssig machen und es Entwicklern ermöglichen, vorgefertigte Komponenten zu verwenden, können Frameworks den Unternehmen helfen, ihre Entwicklungskosten zu senken. Der Einsatz von Frameworks ermöglicht es Unternehmen außerdem, schnell anspruchsvolle Anwendungen zu erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Durch den Einsatz von KI und ML können Unternehmen effizientere Softwarelösungen entwickeln als mit herkömmlichen Softwareentwicklungsmethoden.

Sie erleichtern den Ablauf der App-Entwicklung

Bei der Auswahl von Frameworks ist es wichtig, ihre Fähigkeit zu berücksichtigen, den Entwicklungsprozess zu rationalisieren. Diese Frameworks verfügen über vorimplementierte Algorithmen, Datenverarbeitungsprogramme und Optimierungstechniken, die es den Entwicklern ermöglichen, sich auf die Lösung des jeweiligen Problems zu konzentrieren, anstatt sich mit den technischen Details der KI-Implementierung zu beschäftigen.

Sie sind eine zeitsparende Möglichkeit

KI-Frameworks sind eine enorme Zeitersparnis für die moderne Softwareentwicklung, weil sie das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen vereinfachen. Außerdem bieten sie eine komplette Entwicklungsumgebung mit Debugging-Tools, Test-Harnessen und Datenvisualisierungsfunktionen. Das beschleunigt den Entwicklungsprozess, da die Entwickler schnell handeln können, ohne jeden Abschnitt ihres Codes manuell kompilieren und debuggen zu müssen. Außerdem bieten KI-Frameworks eine Vielzahl von vorgefertigten Modellen.

Dies sind die häufigsten Gründe für die Implementierung von KI in Unternehmen bereits bei der Entwicklung von Software für Unternehmen. Betrachten wir nun die Schlüsselfaktoren bei der Auswahl eines Frameworks für Künstliche Intelligenz für ein IT-Projekt.

Wie du ein KI-Framework auswählst, das zu deinen Geschäftsbedürfnissen passt

Bei der Auswahl eines KI-Frameworks ist es wichtig, mehrere Schlüsselfaktoren zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass es zu den Anforderungen deines Projekts und deinem Wissensstand passt.

Leistung

Bei der Auswahl von Frameworks sollte die Leistung an erster Stelle stehen. Es wird empfohlen, sich für ein Framework zu entscheiden, das Daten effizient verarbeiten kann und schnelle Trainings- und Inferenzzeiten ermöglicht. Die Leistung der verschiedenen Frameworks kann anhand von Benchmarks und realen Anwendungsfällen bewertet werden.

Unterstützung der Gemeinschaft

Eine aktive und engagierte Community ist eine absolute Notwendigkeit für die Entwicklung von KI-Frameworks. Es bietet uneingeschränkten Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen, Tutorials und von der Community entwickelten Plug-ins sowie unerschütterliche Unterstützung bei der Implementierung laufender Verbesserungen und Aktualisierungen des Frameworks.

Flexibilität

Wenn du an KI-Projekten arbeitest, ist Flexibilität von größter Bedeutung. Das beste KI-Framework, das die Möglichkeit bietet, mit verschiedenen Algorithmen zu experimentieren, ist entscheidend für den Erfolg. Außerdem sollte das Framework in der Lage sein, sich an verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio anzupassen und sich problemlos in andere Technologien zu integrieren. So kannst du sicherstellen, dass deine KI-Projekte effizient, genau und effektiv sind.

Leichtigkeit des Lernens

Wenn du als Junior Data Practitioner anfängst, ist es wichtig, dass du ein Framework wählst, das deinem aktuellen Kenntnisstand entspricht. Achte auf die Frameworks, die anfängerfreundlich sind und eine ausführliche Dokumentation und Tutorials bieten. Außerdem solltest du deinen Lernstil und die verfügbaren Ressourcen berücksichtigen, um dir den Einstieg zu erleichtern.

Bei der Auswahl eines KI-Frameworks ist es wichtig, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, darunter Leistung, Unterstützung durch die Community, Flexibilität und Lernfähigkeit. Auf diese Weise kannst du sicherstellen, dass das Framework den Anforderungen deines Projekts entspricht und mit deinem Kenntnisstand kompatibel ist. Wenn du diese Faktoren berücksichtigst, kannst du den idealen Rahmen für deine Datenprojekte finden.

Open-Source vs. Kommerzielle KI-Frameworks: Vorteile und Nachteile

Wenn es darum geht, das beste KI-Framework für dein Entwicklungsprojekt auszuwählen, hast du zwei Hauptoptionen: Open-Source und kommerzielle Frameworks. Jede Option hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu kennen, bevor du eine Entscheidung triffst.

Open-Source-KI-Frameworks

Open-Source-Frameworks sind solche, die unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht werden, die den Nutzern die Möglichkeit gibt, die Software für jeden Zweck zu verwenden.

Warum sind Open-Source-Frameworks von Vorteil?

• Die Nutzung ist in der Regel kostenlos, was sie für kleine Projekte und Start-ups budgetfreundlich macht.
• Sie haben oft eine starke und aktive Community, die als wertvolle Ressource für das Lernen und die Fehlersuche genutzt werden kann.
• Du kannst den Quellcode von Open-Source-Frameworks einsehen, was dir mehr Kontrolle über deine KI-Implementierungen gibt.

Was sind die Nachteile der Open-Source-KI-Frameworks?

• Begrenzte Unterstützung. Die Unterstützung durch die Gemeinschaft ist zwar hilfreich, aber möglicherweise nicht so reaktionsschnell und umfassend wie die kommerzielle Unterstützung.
• Komplexität. Einige Open-Source-Frameworks können komplex und für Anfänger schwer zu verstehen sein.

Kommerzielle KI-Frameworks

Kommerzielle Frameworks werden von Unternehmen entwickelt, die ihre Software unter proprietären Lizenzen veröffentlichen. Das bedeutet, dass die Nutzer dieser Frameworks in den Möglichkeiten der Software eingeschränkt sind und zusätzliche Gebühren anfallen können. Nutzer von kommerziellen Frameworks können jedoch von zusätzlichen Funktionen und Support durch den Anbieter profitieren.

Die Vorteile von kommerziellen KI-Frameworks

• Kommerzielle Frameworks verfügen in der Regel über eigene Support-Teams, die dir bei Problemen schnell helfen können.
• Sie konzentrieren sich oft auf die Benutzerfreundlichkeit, damit sie für Entwickler aller Qualifikationsstufen leichter zugänglich sind.
• Außerdem kannst du in kommerziellen Frameworks, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind, erweiterte Funktionen und Optimierungen finden.

Wenn du herausfinden willst, wie du KI lernen kannst, musst du sowohl die positiven als auch die negativen Aspekte der verschiedenen Frameworks berücksichtigen.

Die Nachteile der kommerziellen KI-Frameworks

• Sie können teuer sein, was für kleine oder Bootstrapped-Projekte unerschwinglich sein kann.
• Die Verwendung eines kommerziellen Frameworks kann dich an einen bestimmten Anbieter binden und deine Flexibilität einschränken.

Was soll ich wählen? Die Antwort hängt von deinen speziellen Projektbedürfnissen und Anforderungen ab. Außerdem solltest du bei der Auswahl eines Rahmens die finanziellen Ressourcen, die persönliche Expertise und andere Faktoren berücksichtigen.

Die besten KI-Frameworks und Bibliotheken 

Software ist ein wichtiger Bestandteil der Rationalisierung von Geschäftsabläufen durch KI-Frameworks und -Bibliotheken. Durch den Einsatz von Software können Unternehmen Aufgaben automatisieren, manuelle Arbeit reduzieren, die Genauigkeit verbessern, Zeit und Geld sparen, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und vieles mehr.

Beliebte KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch werden für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen verwendet. Diese Frameworks bieten ein umfassendes Set an Tools, mit denen Entwickler ML-Modelle einfach erstellen und einsetzen können. Weitere nützliche KI-Bibliotheken sind Scikit-Learn, Keras und Caffe. Diese Bibliotheken bieten eine Reihe von APIs, die es Entwicklern ermöglichen, Anwendungen schnell zu entwickeln, ohne eine komplette Codebasis von Grund auf schreiben zu müssen.

PyTorch

Torch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die für ihren dynamischen Berechnungsgraphen bekannt und bei Forschern sehr beliebt ist. Das Framework eignet sich hervorragend zum Prototyping und Experimentieren. Außerdem wird sie durch die wachsende Unterstützung der Community gestärkt, da Tools wie PyTorch auf der Bibliothek aufbauen. PyTorch hat sich schnell zu einem der am meisten genutzten Frameworks entwickelt, das für alle möglichen Anwendungen nützlich ist.

Scikit-Learn

Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Es ist ein einsteigerfreundliches Open-Source-Tool, das Funktionen für Data Mining und maschinelles Lernen sowie eine umfassende Dokumentation und Tutorials bietet. Scikit-Learn eignet sich gut für kleinere Projekte und schnelles Modell-Prototyping, ist aber möglicherweise nicht die beste Wahl für Deep Learning-Aufgaben.

TensorFlow

TensorFlow ist ein Open-Source Deep Learning Framework, das von Google entwickelt wurde. Sie ist bekannt für ihre Flexibilität und Skalierbarkeit, wodurch sie sich für viele KI-Anwendungen eignet. Dieses Framework hat eine große und aktive Community und ist mit einer umfangreichen Dokumentation und Tutorials ausgestattet.

Außerdem unterstützt es den Einsatz auf verschiedenen Plattformen. Allerdings kann die Lernkurve von TensorFlow für Anfänger steil sein.

Keras

Keras ist eine Open-Source-API für neuronale Netze auf hohem Niveau, die auf TensorFlow oder anderen Frameworks läuft. Sie ist benutzerfreundlich und leicht zu erlernen, was die Arbeit mit Deep-Learning-Modellen vereinfacht. Außerdem ist es ideal für das schnelle Prototyping. Du solltest nur bedenken, dass Keras einige fortgeschrittene Funktionen für komplexe Aufgaben fehlen könnten.

LangChain

LangChain hat in letzter Zeit als Framework für große Sprachmodellanwendungen (LLM) an Popularität gewonnen. Es ermöglicht Entwicklern, Anwendungen mit LLMs mit Funktionen wie Model I/O, Datenverbindungen, Ketten, Speicher, Agenten und Callbacks zu erstellen. LangChain lässt sich in verschiedene Tools integrieren, darunter OpenAI und Hugging Face Transformers, und wird für verschiedene Anwendungen wie Chatbots, Dokumentenzusammenfassung und die Interaktion mit APIs verwendet.

Umarmendes Gesicht

Hugging Face hat sich auf einfach zu bedienende KI-Tools spezialisiert und ist vor allem für seine "Transformers"-Bibliothek bekannt, die bei fortgeschrittenen maschinellen Lernaufgaben wie Sprachverarbeitung und der Erstellung von Chatbots hilft. Sie bieten auch Werkzeuge für die Erzeugung von Bildern und Tönen, effiziente Methoden für den Umgang mit Daten in KI-Modellen und einfache Methoden zur Aktualisierung großer KI-Modelle. Außerdem bieten sie webfreundliche Versionen dieser Tools an, die es Anfängern und Experten gleichermaßen erleichtern, mit KI in verschiedenen Bereichen zu experimentieren, z. B. bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim Computer-Vision.

OpenNN

OpenNN ist ein Tool zur Erstellung neuronaler Netze, einer Art von KI, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Es ist in C++ geschrieben und dafür bekannt, schnell und effizient zu sein. OpenNN wird vor allem für die Forschung und die Entwicklung von KI verwendet, die auf der Grundlage von Daten lernen und Entscheidungen treffen kann.

OpenAI

OpenAI bietet eine Reihe von Werkzeugen für verschiedene KI-Aufgaben, z. B. für die Erstellung von Bildern oder die Umwandlung von Text in Sprache. Es ist bekannt für seine leistungsstarken GPT-Sprachmodelle, die menschenähnlichen Text verstehen und erzeugen können. Die Plattform von OpenAI ist benutzerfreundlich und macht es den Menschen leichter, fortschrittliche KI in ihren eigenen Projekten zu nutzen, insbesondere für die Entwicklung von KI-Assistenten oder Tools, die mit den Nutzern in natürlicher Sprache interagieren. Es ist erwähnenswert, dass für einige der Funktionen ein kostenpflichtiges Premium-Abonnement erforderlich ist. 

PyBrain

PyBrain ist eine Open-Source ML-Bibliothek für Python. Es bietet eine einfache und flexible Umgebung für das Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens und ist perfekt für Forscher, Dozenten und Entwickler, die ein leichtgewichtiges Python-basiertes Framework zur Erforschung von Konzepten des maschinellen Lernens suchen.

Es ist leichtgewichtig und einfach für Experimente zu verwenden und unterstützt eine breite Palette von maschinellen Lernalgorithmen. Außerdem ist die KI-Bibliothek von PyBrain gut für Bildungszwecke und Rapid Prototyping geeignet.

Du solltest jedoch bedenken, dass PyBrain nur eine begrenzte Dokumentation und eine kleinere Community hat als die gängigen Bibliotheken. Außerdem kann es sein, dass ihm einige fortschrittliche Funktionen fehlen, die in anderen Frameworks zu finden sind.

IBM Watson

IBM Watson ist eine Reihe von KI- und maschinellen Lerndiensten, die von IBM angeboten werden. Es bietet Tools und Lösungen für die Entwicklung und den Einsatz von KI-gestützten Anwendungen, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und prädiktiver Analysen.

Sie kann leicht in die IBM Cloud integriert werden, um einen nahtlosen Einsatz zu ermöglichen. Außerdem werden die robusten KI-Funktionen der IBM Watson Suite durch das Know-how von IBM unterstützt. Für kleinere Unternehmen, die umfassende KI-Lösungen und Beratungsdienste suchen, könnte die Preisgestaltung jedoch ein Problem darstellen.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein kostenloses und quelloffenes Deep-Learning-KI-Framework, das von Microsoft entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine Effizienz, besonders auf Multi-GPU-Systemen, und eignet sich sowohl für die Forschung als auch für den Produktionseinsatz.

Sie wird von vielen Forschern, Datenwissenschaftlern und Entwicklern bevorzugt, die an Deep-Learning-Projekten arbeiten und Zugang zu leistungsfähiger Hardware haben, weil sie sehr effizient ist, insbesondere beim Training großer Modelle. Außerdem unterstützt es mehrere neuronale Netzwerktypen, darunter Feedforward- und rekurrente Netze, und bietet eine Python-API für eine einfache Nutzung.

Du solltest dir aber darüber im Klaren sein, dass Microsoft CNTK im Vergleich zu anfängerfreundlicheren Frameworks eine steilere Lernkurve aufweisen kann.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, oft abgekürzt als DL4J, ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das speziell für Java- und Scala-Entwickler entwickelt wurde. Es bietet ein umfassendes Set an Werkzeugen für die Erstellung und den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen in Java-basierten Anwendungen.

DL4J wurde für Java und Scala entwickelt und eignet sich daher für Anwendungen auf Unternehmensebene. Das Framework bietet auch Unterstützung für verteiltes Rechnen, was Skalierbarkeit ermöglicht. Die Plattform umfasst eine breite Palette von neuronalen Netztypen und Vorverarbeitungswerkzeugen. Im Vergleich zu Python-basierten Frameworks hat es jedoch eine kleinere Community.

Weitere KI-Frameworks und Bibliotheken, die du beachten solltest

Theano

Theano ist eine Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen in Python. Es wird zwar nicht mehr aktiv entwickelt, spielte aber in den Anfängen des Deep Learning eine wichtige Rolle.

Warum ist das so? Zunächst einmal verfügte es über eine effiziente Bibliothek für symbolische Mathematik. Theano war auch für Bildungszwecke geeignet. Auch wenn einige bestehende Projekte es noch nutzen, wird es nicht mehr aktiv gepflegt oder aktualisiert.

MXNet

MXNet ist ein Open-Source Deep Learning Framework, das für seine Effizienz und Skalierbarkeit bekannt ist. Außerdem ist MXNet sowohl für die Forschung als auch für die Produktion effizient. Die Community und die Unterstützung der Industrie wachsen, aber die Community ist im Vergleich zu TensorFlow und PyTorch kleiner.

Caffe

Caffe ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning. Es ist bekannt für seine Geschwindigkeit und Effizienz bei Computer-Vision-Aufgaben und unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Architekturen. Caffe ist für Computer Vision Anwendungen optimiert und eignet sich hervorragend für den Einsatz auf Edge Devices. Bei der Auswahl solltest du aber bedenken, dass die Flexibilität für andere Aufgaben als das Sehen eingeschränkt ist.

XGBoost

Dies ist ein Open-Source Gradient Boosting Framework, das für seine Effizienz und Leistung bekannt ist. Datenexperten, die mit strukturierten Daten und Klassifizierungs-/Regressionsproblemen arbeiten, entscheiden sich oft für diese Methode.

Dieses KI-Framework zeichnet sich durch strukturierte Daten aus und wird häufig in Data-Science-Wettbewerben eingesetzt. XGBoost ist für seine außergewöhnliche Leistung bei tabellarischen Daten bekannt. Das Framework unterstützt verschiedene Programmiersprachen, die gut gewartet und aktiv weiterentwickelt werden. Du solltest jedoch wissen, dass XGBoost nicht für Deep Learning-Aufgaben konzipiert ist.

Fazit

Wir haben einige der beliebtesten KI-Frameworks, Bibliotheken und andere Tools für dich zusammengestellt. Du kannst dir auch unsere Liste der Top 5 KI-Tools für Data Science ansehen, um mehr darüber zu erfahren, wie du die Produktivität deiner Datenverarbeitungsabläufe steigern kannst.

Als Junior Data Practitioner ist die Wahl der richtigen KI-Frameworks oder -Bibliotheken entscheidend für deine berufliche Entwicklung und den Erfolg deiner Projekte. Es gibt zwar keine Einheitslösung, aber berücksichtige die Anforderungen deines Projekts, deine Vertrautheit mit dem Framework und die in der Community verfügbaren Ressourcen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PyTorch und TensorFlow eine ausgezeichnete Wahl für Deep-Learning-Projekte sind, wobei TensorFlow Skalierbarkeit bietet und PyTorch die Flexibilität betont. Scikit-Learn ist die erste Wahl für traditionelle Machine Learning-Aufgaben, während Keras einen benutzerfreundlichen Einstieg in Deep Learning bietet. XGBoost eignet sich hervorragend für Probleme mit strukturierten Daten, Caffe ist die erste Wahl für Computer Vision und MXNet bietet Effizienz und Skalierbarkeit. Denke daran, dass Theano zwar nicht mehr aktiv weiterentwickelt wird, aber in bestimmten Bildungskontexten immer noch Verwendung finden kann. Neuere Tools wie LangChain und OpenAI bieten hervorragende Möglichkeiten für LLMs, während Hugging Face für die Verarbeitung natürlicher Sprache im Allgemeinen nützlich ist. 

Letztendlich ist das beste KI-Framework oder die beste KI-Bibliothek dasjenige, das auf deine spezifischen Bedürfnisse abgestimmt ist und dir hilft, deine Ziele als Datenexperte zu erreichen. Also kremple die Ärmel hoch, tauche ein in die Welt der KI und beginne, mit den richtigen Tools intelligentere Software zu entwickeln.