Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Deep Learning. Dies sind Begriffe, die mit den jüngsten technologischen Fortschritten in verschiedenen Medien häufig vorkommen, aber jede dieser Bezeichnungen hat eine spezifische Bedeutung. In diesem Beitrag möchten wir die drei Konzepte zusammenfassen und anschließend die bevorstehenden Deep Learning-Frameworks kurz vorstellen. In dieser Serie werden wir die Vorteile und Eigenschaften jedes Frameworks analysieren, um den Lesern bei der Auswahl des geeigneten Frameworks zu helfen.

Die Konzepte von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

KI (Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf Technologien, die es Computersystemen ermöglichen, die Aufgaben zu imitieren, die menschliche Intelligenz ausführt. Der Zweck der KI besteht darin, komplexe Probleme zu lösen oder aus großen Datenmengen sinnvolle Ergebnisse abzuleiten. In diesem Prozess ist die KI so konzipiert, dass sie über einfache Berechnungen hinausgehende Denk-, Schlussfolgerungs- und Lernfähigkeiten erlangt. KI wird grob in zwei Kategorien unterteilt: Erstens die schwache KI, die für spezifische Aufgaben trainiert ist, und zweitens die starke KI, die eine Denkfähigkeit ähnlich der des Menschen hat. Schwache KI wird hauptsächlich in Chatbots, Spracherkennungssystemen und Spiel-Engines eingesetzt, während starke KI theoretisch möglich ist, aber bisher nicht entwickelt wurde.

Mit dem Fortschritt der KI-Technologie haben sich auch spezifische Bereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning entwickelt. Insbesondere maschinelles Lernen ist ein Bereich von größtem Interesse im Bereich der KI-Technologien, in dem untersucht wird, wie Computer aus Daten selbst lernen und ihre Leistung schrittweise verbessern können. Der Kern des maschinellen Lernens besteht darin, Muster in Daten zu erkennen und darauf basierende Vorhersage- oder Klassifikationsmodelle zu erstellen. Das maschinelle Lernen lässt sich in drei Hauptmethoden unterteilen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Überwachtes Lernen nutzt mit Labels versehene Daten, während unüberwachtes Lernen Muster in unlabeled Daten sucht und Cluster bildet. Bestärkendes Lernen leitet das System dazu an, durch ein Belohnungssystem optimale Verhaltensweisen zu lernen. Maschinelles Lernen ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung und Automatisierung in verschiedenen Industrien, insbesondere in Empfehlungssystemen, Prognosemodellen und selbstfahrenden Autos.

Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und tiefere und komplexere Lernstrukturen ermöglicht. Deep Learning-Modelle verwenden mehrschichtige neuronale Netzwerke, um große Datenmengen und komplexe Muster zu lernen und zeigen insbesondere bei der Bild- und Spracherkennung sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache hervorragende Leistungen. Die Grundstruktur künstlicher neuronaler Netzwerke wurde nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns entwickelt und kann die Merkmale von Daten schrittweise herausfiltern und auf dieser Grundlage eine verfeinerte Analyse durchführen. Deep Learning wird insbesondere durch die Entwicklung von Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) anerkannt, da es möglich ist, Bilder, Videos, Sprache und natürliche Sprache effektiver zu verarbeiten. Die leistungsstarke Rechenfähigkeit von Deep Learning entwickelt sich weiter, da die Datenmenge und die Rechenkapazität steigen, und es ist nach wie vor eine Schlüsseltechnologie in verschiedenen Industrien.

Die kommenden Deep Learning-Frameworks

Mit der Verbreitung von Deep Learning wurden verschiedene Deep Learning-Frameworks entwickelt, um die Implementierung effizient zu gestalten. Die in dieser Serie behandelten Frameworks sind Werkzeuge, die von Forschern und Entwicklern häufig verwendet werden und unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, was helfen wird, die Auswahl des richtigen Frameworks zu erleichtern. Zu den typischen Deep Learning-Frameworks, die wir uns ansehen werden, gehören:

1. TensorFlow
   Eine von Google entwickelte Open-Source-Bibliothek, die eine Vielzahl von maschinellen Lernaufgaben, einschließlich Deep Learning, unterstützt. TensorFlow bietet zahlreiche Funktionen und hat dank einer großen Community reichhaltige Lernmaterialien und Beispiele, die es leicht erlernbar machen.
2. PyTorch
   Ein von Facebook entwickeltes Deep Learning-Framework, das durch seine Pythonische Schnittstelle auffällt. Der Code ist intuitiv und einfach zu debuggen, was zu seiner großen Beliebtheit bei Forschern geführt hat, und es wird mittlerweile auch häufig in kommerziellen Projekten eingesetzt.
3. Keras
   Keras ist eine hochrangige Neural Network API und ist mittlerweile in TensorFlow integriert. Über die intuitive API lassen sich auch komplexe Deep Learning-Modelle leicht erstellen, was es geeignet für Einsteiger macht.
4. MXNet
   Ein Open-Source-Deep Learning-Framework, das von Amazon geleitet wird und sich besonders durch einfache Mehr-GPU-Lernfähigkeit auszeichnet, die sich gut für das Lernen mit großen Datensätzen eignet. Aufgrund seiner Flexibilität und Skalierbarkeit wird es auch in vielen Forschungen verwendet.
5. JAX
   Eine von Google entwickelte Bibliothek für Deep Learning und numerische Berechnungen, die eine ähnliche Schnittstelle wie Numpy bietet und dabei schnelle Berechnungen auf GPUs und TPUs ermöglicht. Es wird besonders häufig in der Forschung verwendet.

Schlussfolgerung und Ausblick auf den nächsten Beitrag

In diesem Beitrag haben wir die Konzepte von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning untersucht und die wichtigsten Deep Learning-Frameworks, die wir in Zukunft behandeln werden, kurz vorgestellt. In den nächsten Beiträgen werden wir uns jeden einzelnen Framework näher anschauen, beginnend mit TensorFlow. Lassen Sie uns gemeinsam die Eigenschaften von TensorFlow erkunden und warum sich viele für dieses Framework entscheiden.