Software für neuronale Netze ermöglicht die Implementierung, Bereitstellung und das Training künstlicher neuronaler Netze. Diese Netze sind darauf ausgelegt, das Verhalten des menschlichen Gehirns nachzuahmen, und werden für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, darunter Mustererkennung, Datenanalyse und Prognosen.
Obwohl es Hunderte von Softwareanwendungen für neuronale Netze gibt (kostenlos und kostenpflichtig), kann die Suche nach der besten Option für Ihr Unternehmen schnell überwältigend werden. Wir haben Ihnen die Arbeit abgenommen und die beste Software für neuronale Netze ausgewählt.
Hier sind unsere 10 besten Empfehlungen für Software für neuronale Netze – plus 10 weitere ehrenvolle Erwähnungen weiter unten.
- Top-Software für neuronale Netze: Vergleichstabelle
- Top-Software für neuronale Netze
- Keras: Am besten für schnelle Prototypenentwicklung
- TensorFlow: Am besten für die Bereitstellung in der Produktion
- PyTorch: Am besten für Modularität und schnelles Experimentieren
- Apache MXNet: Am besten für flexibles Forschungs-Prototyping
- Torch: Am besten für Forschende und Entwickler in der akademischen und wissenschaftlichen Community
- Weka: Am besten für die Entwicklung neuer Verfahren des maschinellen Lernens
- Neural Designer: Am besten für die GUI-basierte Entwicklung
- Chainer: Am besten für kleine bis mittelgroße Projekte
- Caffe: Am besten für Bildklassifizierung und Computer-Vision-Aufgaben
- Knet: Am besten für dynamische Berechnungen
- Weitere nennenswerte Lösungen
- Wichtige Funktionen von Neural-Network-Software
- So wählen Sie die beste Neural-Network-Software für Ihr Unternehmen aus
- Häufig gestellte Fragen (FAQs)
- Fazit: Die beste Neural-Network-Software
Top-Software für neuronale Netze: Vergleichstabelle
Hier finden Sie eine direkte Zusammenfassung der Funktionen und Preise der besten Softwarelösungen für neuronale Netze.
| Am besten geeignet für | High-Level-API | Community-Support | Primärsprache | Einstiegspreis | |
|---|---|---|---|---|---|
| Keras | Schnelle Prototypenentwicklung | Ja (basiert auf) | Hoch | Python | Kostenlos |
| TensorFlow | Bereitstellung in der Produktion | Ja (basiert auf) | Hoch | Python | Kostenlos |
| PyTorch | Modularität und schnelles Experimentieren | Ja | Hoch | Python | Kostenlos |
| Apache MXNet | Flexible Forschungsprototypenentwicklung | Ja | Mittel | C++ | Kostenlos |
| Torch | Forscher und Entwickler in der akademischen und wissenschaftlichen Community | Nein | Niedrig | Lua | Kostenlos |
| Weka | Entwicklung neuer Verfahren des maschinellen Lernens | Nein | Niedrig | Java | Kostenlos |
| Neural Designer | GUI-basierte Entwicklung | Ja | Niedrig | C++ | 2.495 US-Dollar pro Benutzer und Jahr |
| Chainer | Kleine bis mittelgroße Projekte | Nein | Mittel | Python | Auf Anfrage erhältlich |
| Caffe | Bildklassifizierung und Aufgaben der Computer Vision | Nein | Mittel | C++ | BSD-2-Klausel-Lizenz |
| Knet | Dynamische Berechnung | Nein | Niedrig | Julia | Kostenlos |
Top-Software für neuronale Netze
Keras: Am besten für schnelle Prototypenentwicklung
Keras ist eine hochrangige Open-Source-Software für neuronale Netze , die in Python geschrieben ist. Sie kann auf anderen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Theano oder CNTK ausgeführt werden und bietet Ihnen eine vereinfachte und intuitive API zum Definieren und Ausführen neuronaler Netze. Sie unterstützt verschiedene Arten neuronaler Netze, darunter konvolutionale neuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Kombinationen daraus.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Keras-Modelle können über eine Web-API bereitgestellt werden. | Einige Nutzer berichteten, dass Keras nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten bietet. |
| Organisationen wie CERN, NASA und NIH verwenden es. | Einigen Nutzern zufolge ist die Ersteinrichtung unter Windows OS etwas anspruchsvoll. |
| Umfangreiche Dokumentation. | |
| Geringe Lernkurve. |
Preise
Keras ist ein kostenloses Open-Source-Tool.
Funktionen
- Keras-Modelle können so bereitgestellt werden, dass sie direkt im Browser oder mit TF Lite ausgeführt werden können – auf iOS, Android und eingebetteten Geräten.
- Leistungsstarke Backend-Engines.
- Vortrainierte Modelle.
- Integrierte Dienstprogramme zur Datenvorverarbeitung.
TensorFlow: Am besten für die Bereitstellung in der Produktion
TensorFlow wurde 2015 veröffentlicht und ist ein durchgängiges Framework für maschinelles Lernen , das von Google entwickelt wurde, damit Sie Daten vorbereiten, ML-Modelle erstellen und bereitstellen sowie MLOps implementieren können. TensorFlow ermöglicht es Nutzern, neuronale Netze zu entwickeln und bereitzustellen, numerische Berechnungen durchzuführen und Modelle auf verschiedenen Plattformen zu trainieren. Es wird für zahlreiche Anwendungen eingesetzt, etwa Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und bestärkendes Lernen. Die Software kann im Web, auf Mobilgeräten, am Edge und auf Servern bereitgestellt werden.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Große Community. | Ressourcenintensiv. |
| TensorFlow unterstützt Keras. | Aufgrund seiner Komplexität steile Lernkurve für Anfänger. |
| Es eignet sich gut für die Verarbeitung von Bild-, Text- und Audiodaten. | |
| TensorFlow ist hochgradig skalierbar. |
Preise
TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Software.
Funktionen
- TensorFlow wird zwar hauptsächlich in Python implementiert, bietet aber Bindings für andere Sprachen wie C++, Java, JavaScript und Go.
- TensorFlow verfügt über eine große und aktive Community aus Forschern, Entwicklern und Datenwissenschaftlern.
- TensorFlow umfasst TensorBoard, ein Visualisierungstool, das Nutzern hilft, die Leistung ihrer Machine-Learning-Modelle zu verstehen, zu debuggen und zu optimieren.
- Enthält vortrainierte Modelle und Datensätze.
PyTorch: Am besten für Modularität und schnelles Experimentieren
PyTorch wurde von der KI-Forschungsgruppe Facebook AI Research (FAIR) – heute META AI – entwickelt und ist eine weitere beliebte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen zur Entwicklung und zum Training von Deep-Learning-Modellen auf Basis neuronaler Netze. Anders als Frameworks wie TensorFlow, das statische Berechnungsgraphen verwendet, bietet PyTorch ein dynamisches Berechnungs-Framework, mit dem Künstliche-Intelligenz-Entwickler Berechnungsgraphen spontan definieren und ausführen können, was es für Deep-Learning-Aufgaben besonders flexibel und effizient macht.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Einfache Fehlersuche und schnelles Prototyping. | Begrenzte Visualisierungstools. |
| Große und aktive Community. | Einige Nutzer berichten von Problemen bei der Skalierbarkeit. |
| Umfassende Dokumentation. |
Preise
PyTorch kann kostenlos installiert und genutzt werden.
Funktionen
- PyTorch ist mit wichtigen Cloud-Diensten wie AWS, GCP, Alibaba Cloud und Azure kompatibel.
- Es bietet eine umfangreiche Auswahl an Bibliotheken und Tools wie Captum, PyTorch Geometric und skorch, die Ihren Entwicklungsprozess in den Bereichen NLP und Computer Vision unterstützen.
- Dynamischer Berechnungsgraph.
- Es wird von wichtigen Cloud-Plattformen umfassend unterstützt.
Apache MXNet: Am besten für flexibles Forschungs-Prototyping
Apache MXNet ist ein Open-Source-Projekt, das ein Deep-Learning-Framework zum Trainieren und Bereitstellen tiefer neuronaler Netze auf verschiedenen Geräten bietet – von Cloud-Infrastrukturen bis hin zu Mobilgeräten. Eine der wichtigsten Funktionen von MXNet ist sein dynamischer Berechnungsgraph, der eine effiziente Speichernutzung und flexible Modellarchitekturen ermöglicht. Außerdem bietet es eine große Auswahl vorgefertigter Schichten und Algorithmen für neuronale Netze sowie Unterstützung für beliebte Deep-Learning-Frameworks wie Gluon, Keras und TensorFlow.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Es bietet automatische Differenzierung zur Ermittlung von Gradienten. | Nur begrenzte Weiterentwicklung aufgrund der kleinen Community. |
| Sie können es für Forschungsprojekte zu Themen wie der Erkennung von Deepfakes, selbstfahrenden Autos, Betrugserkennung und sogar Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzen. | Das MXNet-Ökosystem und die zugehörigen Tools sind möglicherweise nicht so umfangreich wie bei anderen Deep-Learning-Frameworks. |
| Durch die Ergänzung um die Gluon-API können Entwickler dynamische Modelle für neuronale Netze definieren. | |
| Es unterstützt mehrere Programmiersprachen. |
Preise
MXNet ist ein kostenloses Open-Source-Tool.
Funktionen
- Tiefe Integration in Python und Unterstützung für Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R und Perl.
- Unterstützt verschiedene Anwendungsfälle, darunter Computer Vision, NLP und Zeitreihen.
- MXNet unterstützt imperative Programmierung mit NDArray und eignet sich dadurch zum Speichern und Transformieren von Daten – ähnlich wie NumPys ndarray.
- Key-Value-Store-Schnittstelle zur effizienten Parametersynchronisierung.
Torch: Am besten für Forschende und Entwickler in der akademischen und wissenschaftlichen Community
Lua bildet die Grundlage dieser leichtgewichtigen und einbettbaren Skriptsprache, die mehrere Programmiermethoden unterstützt, darunter prozedurale, objektorientierte, funktionale und datengetriebene Programmierung. Torch ist für seine Geschwindigkeit und hohe Leistungsfähigkeit bekannt und daher bei Forschenden und Praktikern im Bereich Deep Learning beliebt. Eine große Entwickler-Community trägt zu seiner Weiterentwicklung und Nutzung bei.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Nutzer berichteten, dass sie die Abstraktion der Torch-APIs als sehr hilfreich empfanden. | Komplexe Ersteinrichtung. |
| Einfach zu bedienen, auch für Einsteiger. | Kleinere Nutzerbasis im Vergleich zu gängigen Frameworks. |
| Es bietet zahlreiche Pakete für maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Audio, Video und parallele Verarbeitung. |
Preise
Torch ist ein kostenloses Open-Source-Tool.
Funktionen
- Numerische Optimierungsroutinen.
- Einbettbar, mit Portierungen für iOS- und Android-Backends.
- Neuronale Netze und energiebasierte Modelle.
- Bietet Routinen zum Indizieren, Slicen und Transponieren.
Weka: Am besten für die Entwicklung neuer Verfahren des maschinellen Lernens
Weka (ein Akronym für Waikato Environment for Knowledge Analysis) ist Open-Source-Software, die unter der GNU General Public License veröffentlicht wird. Sie bietet eine Sammlung von Algorithmen, Tools und Bibliotheken für prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Klassifikation, Regression, Clustering und Visualisierung. Die Weka-Software bietet mehrere Algorithmen für neuronale Netze zum Trainieren und Testen von Modellen neuronaler Netze, darunter mehrschichtige Perzeptrons, Netze mit radialen Basisfunktionen und RProp.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Die grafische Benutzeroberfläche macht die Nutzung einfach. | Java-Abhängigkeit. |
| Bietet eine Umgebung zum Experimentieren. | Die Benutzeroberfläche kann verbessert werden. |
| Geeignet für die erste Erkundung und das Verständnis von Daten. |
Preise
Weka ist unter der GNU General Public License kostenlos verfügbar.
Funktionen
- Integrationsmöglichkeiten.
- Möglichkeiten zur Datenvorverarbeitung.
- Visualisierung.
- Umfassende Algorithmen.
Neural Designer: Am besten für die GUI-basierte Entwicklung
Neural Designer ist eine kommerzielle Software für neuronale Netze, die künstliche neuronale Netze zur Datenmodellierung und prädiktiven Analyse verwendet. Nutzer können damit Modelle neuronaler Netze erstellen, trainieren und bereitstellen, ohne umfassende Kenntnisse in der Programmierung oder in Algorithmen des maschinellen Lernens zu benötigen.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Schnelle Entwicklung. | Kein kostenloses Tool. |
| Visualisierungsfunktion. | Begrenzte Integrationsmöglichkeiten. |
| Bietet automatische Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung. |
Preise
Neural Designer bietet eine Standardlizenz und eine akademische Lizenz an.
Standardlizenzen
- Kostenlose Testversion: 15 Tage.
- 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 Nutzer und Jahr oder 12.495 US-Dollar pro Nutzer für lebenslangen Zugriff.
- Campus:Preis auf Anfrage.
Funktionen
- GPU-Beschleunigung (NVIDIA CUDA).
- Parallelisierung über mehrere Kerne (Intel MKL).
- Desktop (Windows, macOS, Linux).
- Cloud (AWS BYOL).
Chainer: Am besten für kleine bis mittelgroße Projekte
Chainer ist eine voll ausgestattete Software für neuronale Netze, mit der sich komplexe Modelle neuronaler Netze einfach und intuitiv definieren lassen. Chainer ist in Python geschrieben und kann mit beliebten Bibliotheken wie NumPy für numerische Berechnungen verwendet werden. Die Software ist auf Effizienz und Skalierbarkeit ausgelegt und eignet sich daher sowohl für Forschungs- als auch für Produktionsumgebungen.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Einfache Fehlersuche. | Für Einsteiger kann die Lernkurve steil sein. |
| Unterstützung der GPU-Berechnung mit CUDA. | Kleinere Nutzerbasis. |
| Nahtlose Integration mit NumPy. |
Preise
Auf Anfrage erhältlich.
Funktionen
- Es unterstützt mehrere Netzwerkarchitekturen, darunter rekursive Netze, Convnets, Feedforward-Netze und rekurrente Netze.
- Unterstützung von NVIDIA cuTENSOR und CUB für bessere Leistung.
- Chainer verfügt über vier Erweiterungsbibliotheken, darunter ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV und ChainerUI.
Caffe: Am besten für Bildklassifizierung und Computer-Vision-Aufgaben
Caffe wurde von Yangqing Jia während seiner Promotion an der UC Berkeley entwickelt. Es ist ein „Deep-Learning-Framework, das mit Blick auf Ausdrucksstärke, Geschwindigkeit und Modularität entwickelt wurde“. Es ermöglicht Forschern und Entwicklern, verschiedene Arten von Deep-Learning-Modellen zu definieren, zu trainieren und bereitzustellen. Caffe wurde aufgrund seiner Effizienz, Skalierbarkeit und Modularität beliebt und ist damit eine häufig gewählte Lösung im Bereich Computer Vision.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Nutzer empfinden Caffe als schnell, flexibel und skalierbar. | Eingeschränkte Dokumentation. |
| Es läuft sowohl auf GPU- als auch auf Systemen ohne GPU. | Nutzer berichteten, dass sich das Tool nur schwer in der Anaconda-Software installieren lässt. |
| Geringe Lernkurve. |
Preise
Caffe wird unter der BSD-2-Klausel-Lizenz veröffentlicht.
Funktionen
- Caffe kann mit einer einzelnen NVIDIA-K40-GPU über 60 Millionen Bilder pro Tag verarbeiten.
- Unterstützt durch eine starke und aktive Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern.
- Unterstützt CPU- und GPU-Berechnungen.
Knet: Am besten für dynamische Berechnungen
Knet (ausgesprochen „kay-net“) ist ein in der Programmiersprache Julia implementiertes Deep-Learning-Framework. Es bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen und Trainieren tiefer neuronaler Netze. Ziel ist es, sowohl Flexibilität als auch Leistung zu bieten, sodass Nutzer neuronale Netze effizient auf CPUs oder GPUs erstellen und trainieren können.
Vor- und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Hohe Leistung auf CPUs und GPUs. | Eingeschränkte Dokumentation. |
| Forschungsorientiert. | Wenn Sie mit der Programmiersprache Julia nicht vertraut sind, kann die Verwendung von Knet eine gewisse Lernkurve mit sich bringen. |
| Unterstützung der automatischen Differentiation. |
Preise
Knet ist eine kostenlose Open-Source-Software.
Funktionen
- Integration mit Julia.
- Knet-Machine-Images sind für AWS, Singularity und Docker verfügbar.
- Verwendet dynamische Berechnungsgraphen.
Weitere nennenswerte Lösungen
Neben der oben genannten Neural-Network-Software werden im Folgenden weitere erwähnenswerte Top-Lösungen für neuronale Netze aufgeführt.
- Merlin – Am besten für die sprachsynthesebasierte auf neuronalen Netzen.
- Clarifai – Ideal für Aufgaben im Bereich Computer Vision.
- TFLearn – Gut geeignet für die schnelle Erstellung von TensorFlow-Modellen.
- DeepPy – Gut für Python-Programmierung auf Basis von NumPys ndarray.
- Bitnami Pytorch – Am besten für GPU-Beschleunigung.
- ConvNetJS – Gut zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzen in Webbrowsern.
- Scikit-learn – Gut für prädiktive Datenanalyse.
- Neuroph – Am besten zum Trainieren neuronaler Netze in Java-Programmen.
- NeuroSolutions – Gut für Clusteranalysen.
- Darknet – Am besten für Deep Computation und Bildklassifizierung.
Wichtige Funktionen von Neural-Network-Software
Integration mit Hardwarebeschleunigern
Kompatibilität mit Hardwarebeschleunigern (z. B. GPUs und TPUs), um die Trainings- und Inferenzprozesse zu beschleunigen. Dies ist insbesondere für groß angelegte Anwendungen neuronaler Netze wichtig.
Umfassende Dokumentation
Neural-Network-Software ist hochtechnisch und erfordert möglicherweise Zeit und Aufwand, um die Konzepte und Funktionen zu verstehen.
Hier finden Sie einige Checklisten für die Dokumentation:
- Installationsanleitung.
- Benutzerhandbuch.
- API-Dokumentation.
- Beispiele und Tutorials.
- Anleitung zur Fehlerbehebung.
- Support- und Community-Ressourcen.
Datenverarbeitung und Vorverarbeitung
Neural-Network-Software sollte Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Merkmalsextraktion aus Rohdaten bieten. Dazu gehören Aufgaben wie Datennormalisierung, Entfernung von Ausreißern und Merkmalsskalierung.
Integration mit anderen Bibliotheken und Frameworks
Neural-Network-Software sollte die Möglichkeit bieten, sich in andere beliebte Bibliotheken und Frameworks zu integrieren. Dadurch können Nutzer die von diesen Bibliotheken bereitgestellten Funktionen und Ressourcen für Aufgaben wie Datenverarbeitung, Visualisierung und paralleles Rechnen nutzen.
So wählen Sie die beste Neural-Network-Software für Ihr Unternehmen aus
Wenn Sie die beste Neural-Network-Software für Ihr Unternehmen suchen, müssen Sie zunächst Ihre Organisation bewerten, um Ihre spezifischen Anforderungen und die Aufgaben zu ermitteln, die Sie mit der Software für neuronale Netze ausführen möchten. Bedenken Sie, dass nicht jede Neural-Network-Software auf dieselbe Weise funktioniert: Manche ist zwar einfach zu bedienen, bietet aber keine erweiterten Funktionen, während andere fortgeschrittene Funktionen bereitstellen, jedoch eine steilere Lernkurve aufweisen.
Unsere Analyse hat ergeben, dass Caffe ideal für Aufgaben im Bereich Computer Vision ist, während sich Keras gut für die Entwicklung von Prototypen eignet. Personen mit begrenzten Programmierkenntnissen könnten von Neural Designer profitieren. Chainer wiederum ist eine gute Option für die Durchführung kleiner bis mittelgroßer Projekte.
Informieren Sie sich gründlich über die verfügbare Software und berücksichtigen Sie Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität, Skalierbarkeit, verfügbare Ressourcen (Dokumentation, Community-Support und Tutorials) sowie die Kompatibilität mit Ihrem bestehenden Technologie-Stack, bevor Sie sich für ein bestimmtes Neural-Network-Tool entscheiden. Obwohl Neural-Network-Software in der Regel mehrere Programmiersprachen wie Python, R und C++ unterstützt, sollten Sie die in Ihrer Organisation verwendete Programmiersprache berücksichtigen und eine Software auswählen, die diese Sprache umfassend unterstützt.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Wir haben die am häufigsten gestellten Fragen zu Neural-Network-Software beantwortet.
Was ist die beste Neural-Network-Software?
Das beste neuronale Netz für Ihr Unternehmen ist dasjenige, das die von Ihnen benötigten Funktionen, Fähigkeiten und Möglichkeiten bietet. Unsere Top-Empfehlungen bieten umfassenden Community-Support, werden aktiv weiterentwickelt und liefern bei verschiedensten Aufgaben eine gute Leistung.
Was sind die häufigsten Anwendungen von Neural-Network-Software?
Neural-Network-Software hat ein breites Anwendungsspektrum, darunter:
- Bild- und Spracherkennung.
- Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Stimmungsanalyse.
- Finanzanalyse.
- Betrugserkennung.
- Empfehlungssysteme.
Kann Neural-Network-Software auf einem gewöhnlichen Computer ausgeführt werden?
Ja, Neural-Network-Software kann auf gewöhnlichen Computern ausgeführt werden, aber die Leistung kann je nach Komplexität des Netzes und Größe des Datensatzes variieren.
Fazit: Die beste Neural-Network-Software
Wie bereits in diesem Artikel erwähnt, hängt die beste Neural-Network-Software für Ihr Unternehmen von Ihren spezifischen Anforderungen und Aufgaben ab. Manche Software ist möglicherweise auf Bilderkennung spezialisiert, während andere sich eher für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Analyse von Zeitreihen eignet. Daher ist es wichtig, ein Tool auszuwählen, das zu Ihren Geschäftszielen passt.
Lesen Sie als Nächstes: Die beste Software für künstliche Intelligenz