10 beste Deep-Learning-Software

Der Bedarf an erstklassiger Deep-Learning-Software steigt, da der Fokus auf fortschrittlichen Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen weiter zunimmt. Deep Learning ist eines der vielversprechendsten Felder der künstlichen Intelligenz und revolutioniert Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Robotik und selbstfahrende Autos.

Bis 2025 soll die Deep-Learning-Technologie weltweit einen Marktumsatz von 10,2 Milliarden US-Dollar erzielen. Diese Zahl deutet darauf hin, dass Deep Learning in Zukunft noch breiter eingesetzt werden wird. Damit Sie der Konkurrenz vorausbleiben und KI-Modelle zur Weiterentwicklung Ihres Unternehmens entwickeln können, haben wir die derzeit marktführende Deep-Learning-Software analysiert.

Springen zu:

• Beste Deep-Learning-Software: Vergleichstabelle
• PyTorch: Am besten für Deep-Learning-Forschung und Prototyping
• TensorFlow: Am besten für die Entwicklung von Modellen auf hoher Abstraktionsebene
• H2O.ai: Am besten zum Erstellen von KI-Modellen und -Anwendungen
• Keras: Am besten für Einsteiger und Forschende
• Neural Designer: Am besten zum Erstellen prädiktiver Modelle
• Gensim: Am besten für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Caffe: Bestes Deep-Learning-Framework für Geschwindigkeit
• Apache SINGA: Am besten für heterogene Computing-Umgebungen
• Deeplearning4j: Am besten für Java-basierte Projekte
• Apache MXNet: Am besten für Deep Learning im großen Maßstab und Flexibilität
• So wählen Sie die beste Deep-Learning-Software für Ihr Unternehmen aus
• Bewertungsmethodik
• Fazit: Beste Deep-Learning-Software

Beste Deep-Learning-Software: Vergleichstabelle

PyTorch: Am besten für Deep-Learning-Forschung und Prototyping

PyTorch ist ein auf Python und der Torch-Bibliothek basierendes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen (ML) und wird zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Ursprünglich wurde es von Meta AI entwickelt, inzwischen ist es jedoch Teil der Linux Foundation. Das PyTorch-Ökosystem umfasst zahlreiche APIs und Tools auf hoher Abstraktionsebene, die Aufgaben wie das Laden von Daten, die Verarbeitung natürlicher Sprache und bestärkendes Lernen vereinfachen.

Preise von PyTorch

PyTorch kann kostenlos installiert und verwendet werden.

Wichtige Funktionen von PyTorch

• Interoperabilität mit großen Cloud-Plattformen wie AWS, GCP, Alibaba Cloud und Azure.
• Unterstützt verschiedene Architekturen neuronaler Netze wie konvolutionale Netze, rekurrente Netze und Transformer.
• Dynamischer Berechnungsgraph.

Vorteile von PyTorch

• PyTorch verfügt über eine lebendige Community aus Forschenden, Entwicklern und Enthusiasten, die aktiv zu seiner Weiterentwicklung beitragen.
• Einfache Fehlersuche und schnelles Prototyping.
• Große Community und umfangreiches Ökosystem.

Nachteile von PyTorch

• Geringere Unterstützung für Mobilgeräte und eingebettete Geräte.
• Begrenzte Visualisierungstools.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Beste Machine-Learning-Plattformen

TensorFlow: Am besten für die Entwicklung von Modellen auf hoher Abstraktionsebene

TensorFlow ist ein vollständig quelloffenes Machine-Learning-Framework, das vom Google-Brain-Team entwickelt wurde. TensorFlow wird zur Unterstützung der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen eingesetzt. Es bietet ein Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Ressourcen, mit denen Forschende und Entwickler Machine-Learning-Anwendungen effizient erstellen und bereitstellen können.

TensorFlow-Preise

TensorFlow ist kostenlose Open-Source-Software.

Wichtige TensorFlow-Funktionen

• TensorFlow umfasst Funktionen zur automatischen Differentiation.
• Es unterstützt viele verschiedene Plattformen und Programmiersprachen, darunter Python, C++ und JavaScript.
• Enthält vortrainierte Modelle und Datensätze.
• Verfügbarkeit statistischer Verteilungen.

Vorteile von TensorFlow

• Keras-freundlich.
• Es bietet Visualisierungstools.
• Flexible Bereitstellung – Web, Mobilgeräte, Edge und Server.

Nachteile von TensorFlow

• Eingeschränkte Unterstützung für Nutzer des Windows-Betriebssystems.
• Unterstützt nur NVIDIA-GPUs und Python-GPUs.

Passend dazu: Die besten Unternehmen für natürliche Sprachverarbeitung

H2O.ai: Am besten für die Erstellung von KI-Modellen und -Anwendungen

H2O.ai ist eine vollständig quelloffene, verteilte In-Memory-Machine-Learning-Plattform, die gängige statistische und Machine-Learning-Algorithmen unterstützt, darunter Gradient-Boosting-Verfahren, generalisierte lineare Modelle und Deep Learning. Das Tool Driverless AI, eine automatisierte Machine-Learning-Plattform, nutzt fortschrittliche Algorithmen und Verfahren, um verschiedene Schritte im Machine-Learning-Workflow zu automatisieren, darunter Feature Engineering, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Modellinterpretation.

H2O.ai-Preise

Die H2O.ai-Plattform ist in einer quelloffenen, kostenlos verfügbaren Version erhältlich. Diese Version umfasst die Kernfunktionen von H2O und ermöglicht es Nutzern, Modelle mit einer Vielzahl von Algorithmen zu erstellen. H2O.ai bietet außerdem Lösungen und Services für Unternehmen an, für die zusätzliche Preisbedingungen gelten können. So kostet die H2O.ai AI Cloud 50.000 US-Dollar pro Einheit; mindestens vier Einheiten müssen gekauft werden.

Wichtige H2O.ai-Funktionen

• Datenbewertung in Echtzeit.
• Automatisiertes Machine Learning.
• L1- oder L2-Regularisierung.
• Verteiltes In-Memory-Computing.

Vorteile von H2O.ai

• Die benutzerfreundliche Oberfläche macht die Plattform auch für Nichtfachleute zugänglich.
• Hohe Leistungsfähigkeit.

Nachteile von H2O.ai

• Die proprietären Tools von H2O.ai sind teuer.
• Für fortgeschrittene Funktionen sind fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning erforderlich.

Siehe auch: Die beste Software für künstliche Intelligenz 2023

Keras: Am besten für Einsteiger und Forschende

Eine empfehlenswerte Deep-Learning-Software ist Keras. Sie zeichnet sich durch ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit aus. Keras, eine Python-basierte Deep-Learning-Bibliothek, wurde entwickelt, um schnelles Experimentieren zu ermöglichen und die Erstellung und das Training tiefer neuronaler Netze zu erleichtern. Sie fungiert als Schnittstelle für die Machine-Learning-Plattformen TensorFlow und Theano. Diese Arten von Tools gewinnen an Bedeutung, da künstliche Intelligenz und generative KI ein dramatisches Wachstum verzeichnen.

Keras-Preise

Keras ist kostenlos verfügbar.

Wichtige Keras-Funktionen

• Basiert auf der TensorFlow-Plattform.
• Nutzer können Keras-Modelle nach JavaScript exportieren, um sie direkt im Browser auszuführen, oder nach TF Lite, um sie auf iOS, Android und eingebetteten Geräten auszuführen.
• Unterstützt faltende und rekurrente neuronale Netze.
• Ermöglicht es Nutzern, neuronale Netze mit einer kompakten und intuitiven Syntax zu definieren, zu kompilieren und zu trainieren.

Vorteile von Keras

• Benutzerfreundliche API.
• Backend-unabhängig konzipiert, d. h. die Software kann auf verschiedenen Deep-Learning-Frameworks ausgeführt werden.
• Abstraktionen auf hoher Ebene.

Nachteile von Keras

• Eingeschränkte Flexibilität.
• Eingeschränkte Dokumentation.

Siehe auch: Die besten Apps und Tools für generative KI

Neural Designer: Am besten für die Erstellung prädiktiver Modelle

Neural Designer ist eine KI-Plattform, mit der sich KI-gestützte Anwendungen erstellen lassen, ohne Blockdiagramme zu erstellen oder zu programmieren. Mit dieser Deep-Learning-Software können Beziehungen entdeckt, Muster erkannt und Trends in den eigenen Daten vorhergesagt werden. Neural Designer wird in mehreren Branchen umfassend eingesetzt, darunter Umwelt, Banken, Energie, Versicherungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Ingenieurwesen.

Neural-Designer-Preise

Neural Designer bietet verschiedene Preispläne für unterschiedliche Nutzergruppen an.

Standardlizenzen

• Klein: 2.495 US-Dollar pro Nutzer und Jahr oder 6.245 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.
• Mittel: 4.995 US-Dollar pro Nutzer und Jahr oder 12.495 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.
• Groß: 7.495 US-Dollar pro Nutzer und Jahr oder 18.745 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.

Akademische Lizenzen

• Forschung: 2.495 US-Dollar pro Nutzer und Jahr oder 6.245 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.
• Lehre: 4.995 US-Dollar pro Modul und Jahr oder 12.495 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.
• Campus:Individuelle Angebote.

Schulungsprogramme

• Standard-Schulungsprogramm: Kostet 1.495 US-Dollar für 8 Stunden.
• Individuelles Schulungsprogramm:Individuelle Preisgestaltung.

Wichtige Neural-Designer-Funktionen

• GPU-Beschleunigung (NVIDIA CUDA).
• Parallelisierung über mehrere Kerne (Intel MKL).
• Hochleistungsrechnen.

Vorteile von Neural Designer

• Benutzerfreundliche grafische Oberfläche.
• Die Software kann verschiedene Arten von Machine-Learning-Aufgaben bewältigen, darunter Klassifikation, Approximation, Textklassifikation und Prognosen.

Nachteile von Neural Designer

• Für Neural Designer ist eine Lizenz oder ein Abonnement erforderlich, was für Einzelanwender oder kleine Unternehmen mit begrenztem Budget eine Überlegung sein kann.
• Abhängigkeit von den Kenntnissen der Nutzer.

Siehe auch: Start-ups für generative KI

Gensim: Am besten für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)

Gensim ist eine quelloffene Python-Bibliothek, die für Topic Modeling und Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt wurde. Beim Topic Modeling handelt es sich um eine Technik, mit der verborgene thematische Strukturen in großen Sammlungen von Textdokumenten entdeckt werden. Gensim ermöglicht die Analyse, den Vergleich und die Interpretation großer Textdatensammlungen, indem hochwertige semantische Repräsentationen erstellt werden können.

Gensim bietet Implementierungen beliebter Topic-Modeling-Algorithmen wie Word2Vec, Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA) und weiterer Verfahren für Aufgaben des Topic Modelings und der natürlichen Sprachverarbeitung.

Gensim-Preise

Gensim ist eine kostenlose Deep-Learning-Software, die unter der von der OSI anerkannten GNU-LGPLv2.1-Lizenz veröffentlicht wird und damit sowohl für die private als auch für die kommerzielle Nutzung kostenlos ist.

Wichtige Gensim-Funktionen

• Gensim läuft unter Linux, Windows und OS X.
• Läuft außerdem auf Plattformen, die Python 3.6+ und NumPy unterstützen.
• Bietet Implementierungen beliebter Algorithmen wie Word2Vec, LSA und LDA.
• Nichtnegative Matrixfaktorisierung.

Vorteile von Gensim

• Gensim ist darauf ausgelegt, große Datensätze effizient zu verarbeiten, und nutzt speicherschonende Verfahren wie Streaming, wodurch der Speicherverbrauch während der Verarbeitung reduziert wird.
• Speicherunabhängigkeit.

Nachteile von Gensim

• Gensim eignet sich zwar hervorragend für traditionelle NLP-Techniken wie Topic Modeling und Worteinbettungen, ist aber möglicherweise nicht die beste Wahl für eine Vielzahl von Machine-Learning-Aufgaben.
• Fehlende umfassende Dokumentation.

Weitere Informationen: KI vs. ML

Caffe: Das beste Deep-Learning-Framework für hohe Geschwindigkeit

Caffe ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das von Berkeley AI Research (BAIR) und Mitgliedern der Community entwickelt wurde. Yangqing Jia rief das Projekt während seiner Promotion an der UC Berkeley ins Leben.  Es ist in C++ geschrieben und bietet eine Python-Schnittstelle für eine einfache Nutzung. Caffe ist auf Effizienz und Flexibilität ausgelegt und ermöglicht es Nutzern, Deep-Learning-Modelle für Aufgaben wie Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung zu definieren, zu trainieren und bereitzustellen. Aufgrund seiner Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit beim Trainieren und Bereitstellen faltender neuronaler Netze (CNNs) erfreut es sich großer Beliebtheit.

Diese Deep-Learning-Software wird hauptsächlich für akademische Forschungsprojekte, Prototypen von Start-ups und groß angelegte industrielle Anwendungen in den Bereichen Bildverarbeitung, Sprache und Multimedia eingesetzt.

Caffe-Preise

Caffe wird unter der BSD-2-Klausel-Lizenz veröffentlicht und kann kostenlos genutzt werden.

Wichtige Funktionen von Caffe

• Ausdrucksstarke Architektur.
• Erweiterbarer Code.
• Auf Mobilgeräten einsetzbar.

Vorteile von Caffe

• Kann mit einer einzelnen NVIDIA-K40-GPU mehr als 60 Mio. Bilder pro Tag verarbeiten.
• Breite Unterstützung durch die Community.

Nachteile von Caffe

• Begrenzte Sprachunterstützung.
• Steile Lernkurve.

Siehe auch: Generative-KI-Unternehmen: Die 12 führenden Anbieter

Apache SINGA: Am besten für heterogene Computing-Umgebungen

Apache SINGA ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning und ein Framework für verteiltes Training. Das Projekt ​ wurde entwickelt, um das Training groß angelegter Machine-Learning-Modelle, insbesondere neuronaler Deep-Learning-Netze, über verteilte Rechenressourcen hinweg zu unterstützen und zu beschleunigen. Der Deep-Learning-Software-Stack umfasst drei Hauptkomponenten: Core, IO und Model. Er wird von verschiedenen Unternehmen eingesetzt, darunter National University Hospital, Net Ease, Foodlg und weitere.

Apache-SINGA-Preise

Die Nutzung ist kostenlos.

Wichtige Funktionen von Apache SINGA

• Automatische Gradientenberechnung.
• Speicheroptimierung.
• Kann einfach mit Conda, Pip, Docker und aus dem Quellcode installiert werden.
• Unterstützt das Laden von Modellen im ONNX-Format sowie das Speichern von mit SINGA-APIs definierten Modellen im ONNX-Format.
• Zoo für neuronale Netzwerkmodelle.

Vorteile von Apache SINGA

• SINGA unterstützt verschiedene beliebte Optimierer, darunter den stochastischen Gradientenabstieg mit Momentum, Adam, RMSProp und AdaGrad.
• Möglichkeit zur Zeitprofilanalyse.
• Unterstützung mehrerer Programmiersprachen.

Nachteile von Apache SINGA

• Kleine Community im Vergleich zu einigen anderen Deep-Learning-Frameworks.
• Begrenzte Dokumentation.

Siehe auch: Über 100 führende KI-Unternehmen heute

Deeplearning4j: Am besten für Java-basierte Projekte

Deeplearning4j wird unter der Apache License 2.0 veröffentlicht, Deeplearning4j (DL4J) ist eine in Java und für Sprachen der Java Virtual Machine (JVM) geschriebene Open-Source-Bibliothek für verteiltes Deep Learning. DL4J enthält Implementierungen verschiedener Deep-Learning-Architekturen, darunter faltende neuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs) und weitere. Die Bibliothek unterstützt verteiltes Computing mit Apache Hadoop und Apache Spark. Dadurch können Nutzer mehrere Rechner und GPUs einsetzen, um den Trainingsprozess zu beschleunigen und große Datenmengen zu verarbeiten.

Deeplearning4j-Preise

Die Nutzung ist kostenlos.

Wichtige Funktionen von Deeplearning4j

• GPU-Unterstützung für die Skalierung auf AWS.
• DL4J unterstützt die Interoperabilität mit anderen beliebten Deep-Learning-Frameworks.
• Deeplearning4j kann über mehrere API-Sprachen genutzt werden, darunter Java, Scala, Python, Clojure und Kotlin.

Vorteile von Deeplearning4j

• Hervorragende Unterstützung durch die Community und umfassende Dokumentation.
• Integriert ETL als Bestandteil der Bibliothek.

Nachteile von Deeplearning4j

• Im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch eingeschränkte Funktionen.
• Weniger auf Python ausgerichtet.

MXNet: Am besten für groß angelegtes Deep Learning und Flexibilität

MXNet ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework zum Trainieren und Bereitstellen künstlicher neuronaler Netze. Es ist für die Skalierung von großen GPU-Clustern auf mehrere Rechner ausgelegt und unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, Scala und Julia. MXNet bietet automatische Differenzierung, eine zentrale Funktion für das Training von Deep-Learning-Modellen, da sie die Berechnung von Gradienten auf Grundlage der Modellparameter ermöglicht.

MXNet-Preise

Die Nutzung ist kostenlos.

Wichtige Funktionen von MXNet

• Tiefe Integration in Python und Unterstützung für Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R und Perl.
• Hybrides Frontend.
• Funktion zur automatischen Differenzierung.
• Unterstützung für verteiltes Training.

Vorteile von MXNet

• Unterstützt mehrere Plattformen, darunter Linux, MacOS, Windows und die Cloud.
• Hohe Leistung.

Nachteile von MXNet

• Steile Lernkurve.
• Begrenzte Dokumentation.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Top-KI-Software

So wählen Sie die beste Deep-Learning-Software für Ihr Unternehmen aus

Wenn Sie die beste Deep-Learning-Software für Ihr Unternehmen auswählen, sollten Sie bedenken, dass das beste Tool von Ihren individuellen geschäftlichen Anforderungen abhängt. Bei der Suche nach der besten Deep-Learning-Software gibt es bewährte Vorgehensweisen, die Sie konsequent befolgen sollten, um die beste Deep-Learning-Software für Ihre Organisation zu finden.

• Definieren Sie zunächst Ihre Anforderungen.
• Wenn Ihr Team noch nicht mit Deep Learning vertraut ist, sollten Sie die Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen.
• Bewerten Sie die Skalierbarkeit und Leistung der Software.
• Prüfen Sie, welche Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken die Software unterstützt.
• Berücksichtigen Sie die GPU- und Hardware-Unterstützung. Ist Ihr Unternehmen mit dem ausgestattet, was die Software benötigt?
• Entscheiden Sie, ob Sie cloudbasierte Deep-Learning-Plattformen nutzen oder die Software lokal betreiben möchten. In vielen Fällen bieten cloudbasierte Lösungen Vorteile wie Skalierbarkeit und nutzungsabhängige Preise.
• Berücksichtigen Sie die Integration in bestehende Systeme.
• Community und Support: Können Sie Hilfe von anderen Nutzern erhalten?
• Testen und Experimentieren – wann immer möglich, sollten Sie die Software über kostenlose Testversionen oder Demos ausprobieren.

Bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen, sollten Sie Bewertungen und Erfahrungsberichte anderer Unternehmen lesen, die die Software eingesetzt haben.

Methodik der Bewertung

Um die am besten bewertete Deep-Learning-Software zu ermitteln, haben wir umfassend recherchiert, um die derzeit beliebten und in verschiedenen Branchen weit verbreiteten Lösungen zu identifizieren. Im Rahmen unserer Recherche haben wir Nutzerbewertungen, Expertenmeinungen und Branchenberichte ausgewertet, um Erkenntnisse über Leistung, Funktionen und Nutzerzufriedenheit der verschiedenen Softwarelösungen zu gewinnen.

Wir bewerteten die verfügbaren Tools anhand von sechs zentralen Datenpunkten: Benutzerfreundlichkeit und Benutzeroberfläche, Bandbreite und Flexibilität der Algorithmen, Kompatibilität mit beliebten Deep-Learning-Frameworks, Skalierbarkeit und Leistung, Verfügbarkeit von Support und Dokumentation sowie allgemeine Nutzererfahrung.

Anschließend ordneten wir die beste Deep-Learning-Software anhand ihrer Leistung in Bezug auf die Kriterien und des Nutzerfeedbacks.

Fazit: Die beste Deep-Learning-Software

Welche Deep-Learning-Software am besten geeignet ist, hängt von Ihren konkreten Anforderungen und Präferenzen ab. Wir haben mehrere beliebte und leistungsstarke Deep-Learning-Lösungen analysiert, die jeweils Stärken und Einschränkungen haben – kein Tool ist für jede Situation perfekt.

Dennoch gibt es wahrscheinlich ein Deep-Learning-Tool, das für Ihren speziellen Anwendungsfall am besten geeignet ist. Wenn Sie mehr als Deep-Learning-Software benötigen, haben wir außerdem die führenden KI-as-a-Service-Unternehmen und ihre Angebote analysiert, um Ihre Möglichkeiten über diesen unmittelbaren KI-Bereich hinaus zu erweitern.

Siehe auch: Was ist künstliche Intelligenz?