KI ist in aller Munde und Unternehmen sollten eine realistische Sicht auf die sinnvollen Anwendungen der künstlichen Intelligenz haben. Insbesondere in der Sprach- und Bilderkennung erzielen KI-Anwendungen bereits beachtliche Erfolge und unterstützen Mensch-Maschine-Interaktionen.
KNNs zeigen ihre Stärken bei korrelationsanalytischen Methoden mit starker Kausalität. In der medizinischen Diagnostik (Bilderkennung von Anomalien) sind KNNs nicht mehr wegzudenken.
Generell kann kein etabliertes Prognoseverfahren oder -modell für alle Anwendungsbereiche, Entscheidungssituationen und Datenstrukturen als universell überlegen angenommen werden, so dass für das jeweilige Entscheidungsproblem eine situationsbezogene Bewertung vorgenommen werden muss.
Eines der beliebtesten Programmiersprachen, die Sie in KI- und ML-Implementierungen verwenden können, ist Python und daher auch unsere gängige Wahl. Es gibt eine Vielzahl von Python Open-Source-Projekten mit einem breiten Anwenderkreis.
Wir haben die Vorzüge von Scikit-Learn, insbesondere bei der Entwicklung von kommerziellen Anwendungen, kennen und schätzen gelernt.
Scikit-learn ist ein Python-basierte Bibliothek von Werkzeugen. Ihre Verwendung ist recht leicht mit einer hervorragenden Zugänglichkeit. Gute Verwendungsmöglichkeit für die Datenanalyse und das Data Mining, Regression, Clustering, Modellauswahl und vorverarbeitung. Die Entwickler haben sie auf der Grundlage von Matplotlib, NumPy und SciPy entwickelt. Um ein richtiger KI-Profi zu werden, müssen Sie in der Lage sein, diese Bibliothek zu nutzen.
Zur Abgrenzung bzw. Einschätzung gehen wir folgend auf weitere spannende KI-Open-Source Projekte in Python ein.
1. TensorFlow
TensorFlow führt die Liste der Open-Source-KI-Projekte in Python an. Es ist ein Produkt von Google und hilft Entwicklern beim Erstellen und Trainieren von maschinellen Lernmodellen. TensorFlow ermöglichte es ihnen, Prototypen schnell und effizient in funktionierende Produkte umzuwandeln. Mit TensorFlow können Sie an Ihren Machine-Learning-Projekten remote in der Cloud, im Browser oder in lokalen Anwendungen arbeiten.
2. Keras
Keras ist eine zugängliche API für neuronale Netzwerke. Sie basiert auf Python, und Sie können sie sowohl auf CNTK, TensorFlow als auch auf Theano ausführen. Sie ist in Python geschrieben und folgt bewährten Verfahren, um die kognitive Belastung zu reduzieren. Es macht die Arbeit an Projekten zum tiefen Lernen effizienter. Sie können Keras sowohl n Ihrem Browser, auf Android oder iOS über TF Lite als auch über deren Web-API ausführen.
3. Theano
Mit Theano können Sie mathematische Ausdrücke, die mehrdimensionale Arrays beinhalten, optimieren, auswerten und definieren. Sie kann dynamischen C-Code zur schnellen Auswertung von Ausdrücken erzeugen. Theano erlaubt es Ihnen, NumPy.ndarray auch in seinen Funktionen zu verwenden, so dass Sie die Möglichkeiten von NumPy effektiv nutzen können.
4. Chainer
Chainer unterstützt mehrere Netzwerkarchitekturen, einschließlich wiederkehrender Netze, Convnets, rekursiver Netze und Feed-Forward-Netze. Abgesehen davon ermöglicht es CUDA-Berechnungen, so dass Sie eine GPU mit sehr wenigen Codezeilen verwenden können.
5. Caffe
Caffe ist ein Produkt der Berkeley KI-Forschung und ist ein tiefgreifender Lernrahmen, der sich auf Modularität, Geschwindigkeit und Ausdruck konzentriert. Es hat eine ausgezeichnete Architektur und Geschwindigkeit, da es mehr als 60 Millionen Bilder an einem Tag verarbeiten kann.
6. Gensim
Gensim analysiert Klartextdateien, um ihre semantische Struktur zu verstehen.
7. PyTorch
PyTorch erleichtert die Erstellung von Forschungsprototypen. Es ermöglicht Ihnen den Übergang zwischen den Grafikmodi durch TorchScript und bietet verteiltes Training, das Sie skalieren können.
8. Shogun
Shogun basiert nicht ausschließlich auf Python, so dass Sie sie auch mit mehreren anderen Sprachen wie Lua, C#, Java, R und Ruby verwenden können. Es ermöglicht die Kombination mehrerer Algorithmusklassen, Datenrepräsentationen und Werkzeuge, so dass Sie Datenpipelines schnell prototypisieren können.
9. Pylearn2
Pylearn2 basiert auf Theano und gehört zu den am weitesten verbreiteten Bibliotheken für maschinelles Lernen unter Python-Entwicklern. Sie können mathematische Ausdrücke verwenden, um seine Plugins zu schreiben, während Theano sich um deren Stabilisierung und Optimierung kümmert. Pylearn2 konzentriert sich auf Flexibilität und bietet eine Schnittstelle für Medien (Bilder, Vektoren usw.) und plattformübergreifende Implementierungen.
10. Nilearn
Nilearn hilft bei Neuroimaging-Daten. Es verwendet Scikit-Learning, um verschiedene statistische Aktionen wie Dekodierung, Modellierung, Konnektivitätsanalyse und Klassifizierung durchzuführen. Neuro-Imaging ist ein wichtiger Bereich im medizinischen Sektor und kann bei der Lösung verschiedener Probleme helfen, wie z.B. bessere Diagnosen mit höherer Genauigkeit.
11. Numenta
Numenta basiert auf einer Neokortextheorie namens HTM (Hierarchisches Temporales Gedächtnis). Viele Menschen haben Lösungen entwickelt, die auf HTM und der Software basieren. An diesem Projekt wird jedoch sehr viel gearbeitet. HTM ist ein maschinelles Intelligenz-Framework, das auf der Neurowissenschaft basiert.
12. PyMC
PyMC verwendet Bayes'sche statistische Modelle mit Algorithmen wie der Markov-Kette. Es verwendet NumPy für numerische Probleme und hat ein spezielles Modul für Gauß'sche Prozesse. Sie können Traces als Klartext, MySQL-Datenbanken sowie Python-Pickles speichern.
13. DEAP
DEAP ist ein evolutionärer Berechnungsrahmen für das Testen von Ideen und die Erstellung von Prototypen. Sie können an genetischen Algorithmen mit jeder Art von Darstellung arbeiten sowie genetische Programmierung durch Präfixbäume durchführen. DEAP verfügt über Evolutionsstrategien, Kontrollpunkte, die Momentaufnahmen machen, und ein Benchmarkmodul zur Speicherung von Standardtestfunktionen. Es arbeitet erstaunlich gut mit SCOOP, Multiprocessing und anderen Parallelisierungslösungen zusammen.
14. Annoy
Annoy steht für Approximate Nearest Neighbors. Sie hilft Ihnen bei der Suche nach den nächstgelegenen Nachbarn, während Sie statische Dateien als Index verwenden. Mit Annoy können Sie einen Index über verschiedene Prozesse hinweg gemeinsam nutzen, so dass Sie nicht für jede Methode mehrere Indizes erstellen müssten.