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Quelloffenes Machine Learning

Hier erfahren Sie mehr über quelloffenes Machine Learning und lernen Open-Source-Projekte, -Plattformen und -Tools für Machine Learning kennen.

Quelloffenes Machine Learning ist überall

Machine Learning ist überall: Chatbots, Bilderkennung, Predictive Healthcare und autonome Fahrzeuge sind nur einige Beispiele. In unseren beruflichen und privaten Alltag ist es mittlerweile so stark integriert, dass wir es meistens gar nicht mehr bemerken.

Doch unter der Haube hat das quelloffene Machine Learning ermöglicht, dass Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken rasant wachsen und weiterentwickelt werden konnten. Dadurch wird Technologie kontinuierlich smarter und kann immer komplexere Herausforderungen für Benutzer und Unternehmen bewältigen.

Was ist quelloffenes Machine Learning?

Machine Learning ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden, und immer mehr Unternehmen finden neue Möglichkeiten, um KI zur Bewältigung geschäftlicher Probleme einzusetzen. Da Machine Learning immer verbreiteter wird, sind auch die Entwicklung und Implementierung einfacher geworden. Das geht größtenteils auf kostenlose Open-Source-Software zurück.

Immer mehr Technologieunternehmen stellen Machine-Learning-Algorithmen und Softwarebibliotheken kostenlos für Entwickler zur Verfügung. Dadurch ist es Entwicklern einfacher möglich, mit Open-Source-Projekten für Machine Learning zu experimentieren.

Proprietäre Software hat nur einen Besitzer oder eine besitzende Organisation und kann auch nur vom Besitzer geändert werden. Benutzer müssen zudem eine Endbenutzer-Lizenzvereinbarung unterzeichnen, mit der sie sich verpflichten, die Software nur zu explizit vom Besitzer zugelassenen Zwecken zu verwenden. Im Gegensatz dazu ist Open-Source-Software für alle Benutzer transparent und kann bearbeitet und geteilt werden. Die Benutzer können den Quellcode also ändern und für eigene Projekte verwenden.

Sie fragen sich vielleicht, warum Unternehmen ihre Software kostenlos verteilen sollten, insbesondere wenn es weiterhin einen Markt für kommerzielle Software gibt. Diese Vorgehensweise bietet jedoch viele Vorteile, auch für große Technologieunternehmen.

Open-Source-Plattformen für Machine Learning befeuern beispielsweise Innovationen. Wenn mehr Entwickler mit einem bestimmten Tool arbeiten, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass jemand eine gute Idee für die Verwendung oder Verbesserung des Tools hat. Durch mehr Benutzer wird es auch wahrscheinlicher, dass auftretende Fehler erkannt und somit schneller behoben werden.

Da Open-Source-Software für so viele Benutzer zugänglich ist, entstehen häufig starke Communitys zu verschiedenen Open-Source-Softwareprojekten. Diese Communitys tragen ebenfalls zur Weiterentwicklung, steigenden Beliebtheit und besseren Verfügbarkeit von Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken bei.

Vorteile von quelloffenem Machine Learning

Mit Open-Source-Tools für Machine Learning können Unternehmen die verschiedensten technologischen Herausforderungen bewältigen. Darüber hinaus bieten sie die folgenden Vorteile:

Schnellere Fixes

Open-Source-Software für Machine Learning ist kostenlos und für alle Benutzer verfügbar. Dadurch ist in der Regel eine große Benutzerbasis vorhanden. Wenn die Software nicht wie gewünscht funktioniert oder Fehler vorliegen, wird das durch dieses System schnell festgestellt und behoben.

Große Supportcommunity

Da so viele Entwickler Open-Source-Plattformen für Machine Learning verwenden, sind große Onlinecommunitys entstanden. Für diese Communitys wurden Foren eingerichtet, an die Entwickler sich wenden können, wenn sie auf Hindernisse stoßen oder Meinungen einholen möchten. In Onlineforen gibt es in der Regel Lösungen für die meisten Probleme. Mit der Beliebtheit des Machine Learning nimmt zudem auch das Wissen der Community weiter zu.

Akzeptanz des Machine Learning beschleunigen

Machine Learning ist enorm leistungsfähig und für unzählige Anwendungsfälle geeignet. Programmierer, die noch nicht viel Erfahrung damit haben, wagen sich jedoch häufig nicht an dieses Thema. Dennoch ist es wahrscheinlicher, dass Entwickler mit quelloffenem Machine Learning experimentieren, da kostenlose Software für sie keine Nachteile mit sich bringt. Open-Source-Software kann von Entwicklern mit unterschiedlichsten Kenntnisständen verwendet werden. Dadurch steigt auch die Zahl der Benutzer.

Projektkontinuität

Entwickler arbeiten manchmal jahrelang an einem Projekt. Mit Open-Source-Tools für Machine Learning wissen diese mit Sicherheit, dass ihre Fähigkeiten und Erfahrungen übertragbar sind. Das macht diese Tools noch attraktiver, denn Entwickler wissen, dass sie diese verwenden und verbessern können und ihre Beiträge auch dann nicht verloren gehen, wenn die Umstände sich ändern.

Open-Source-Projekte für Machine Learning

Fragen Sie sich, wofür quelloffenes Machine Learning in der Praxis verwendet wird? Hier finden Sie einige Beispiele für Open-Source-Projekte für Machine Learning:

Style2paints

Style2paints ist eines der beliebtesten Projekte auf GitHub, mit dem Benutzer Lineart mithilfe von KI kolorieren können.

Stimmkonvertierung mit Deep Learning

Mit Deep Neural Networks können Sie mithilfe von Spracherkennung und Sprachsynthese jede Stimme in eine bestimmte Zielstimme konvertieren, um die Stimme einer beliebigen Person (z. B. eines Prominenten) zu imitieren.

ONNX-Runtime

Mit ONNX Runtime können Sie das Machine Learning auf verschiedenen Frameworks, Betriebssystemen und Hardwareplattformen beschleunigen.

Toolkits für Responsible AI

Toolkits wie Fairlearn, InterpretML und Error Analysis ermöglichen es Ihnen, tiefere Einblicke in das Verhalten Ihres Machine Learning-Modells zu erhalten, Unzustellbarkeit und Fehler zu erkennen und Möglichkeiten zum Entwickeln verantwortlicherer Machine Learning-Programme zu finden.

DeepSpeed

DeepSpeed ist eine Deep-Learning-Optimierungsbibliothek, die Modelltraining selbst in größtem Umfang ermöglicht – und das für die verschiedensten Benutzergruppen: von Data Scientists, die Training auf Supercomputern durchführen bis hin zu Benutzern, die Low-End-Cluster oder nur eine einzelne GPU für das Training verwenden.

OpenAI

OpenAI bietet Tools für die Entwicklung, das Training und den Vergleich von Reinforcement-Learning-Algorithmen.

MLFlow

Mit MLFlow können Sie den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus verwalten – vom Experiment bis hin zur Bereitstellung.

PyTorch

PyTorch enthält Schulungsmaterialien, Tools und Bibliotheken für die Erstellung von Deep-Learning-Projekten.

Dauerhafte Wettbewerbsfähigkeit durch quelloffenes Machine Learning

Open-Source-Software kann das Machine Learning sowohl zugänglicher machen als auch eine auf Innovation, Wachstum und Community ausgelegte Mentalität in Ihrem Unternehmen fördern. Wenn Unternehmen diese Open-Source-Plattformen für Machine Learning nutzen und zu ihnen beitragen können, entstehen Feedbackschleifen und ein Ort zum offenen Austausch von Ideen, zur Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen und zur Verbesserung von Produkten und deren Benutzerfreundlichkeit.

Da Open-Source-Plattformen das Machine Learning zugänglicher machen, tragen sie auch zu einer schnelleren Akzeptanz und Einführung von KI-Konzepten bei Entwicklern und Unternehmen bei. Dadurch wird die KI besser und intelligenter, sodass letztendlich alle davon profitieren.

Startups können mit Open-Source-Tools für Machine Learning zudem mehr Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Wenn neue Organisationen Open-Source-Code für die Öffentlichkeit anbieten, steigt ihr Bekanntheitsgrad und das Vertrauen der Benutzer. Dadurch werden ggf. auch neue Benutzer auf das Angebot aufmerksam.

Auswahl einer Open-Source-Plattform für Machine Learning

Welche Kriterien sollten Sie beim Bewerten einer Open-Source-Plattform für Machine Learning berücksichtigen? Berücksichtigen Sie die folgenden Punkte:

Geschwindigkeit

Bei zeitabhängigen Projekten sollten Sie auch die Latenz einer Plattform berücksichtigen. Wie lange dauert es nach dem Start des Projekts, bis die ersten Ergebnisse angezeigt werden? Wenn Sie Echtzeitergebnisse für Ihr Projekt benötigen, sollten Sie Streamingplattformen in Betracht ziehen.

Einfache Nutzung

Wie schwierig ist die Plattform zu installieren, zu konfigurieren und zu verwenden? Ist sie schwierig zu programmieren? Ist eine flexible grafische Benutzeroberfläche vorhanden?

Entwicklerfreundlichkeit

An dieser Stelle sollten Sie die Programmiererfahrung Ihres Teams berücksichtigen. Wenn das Programmieren nicht zu Ihren Kenntnissen zählt, sollten Sie nach Low- oder No-Code-Plattformen suchen. Einige Open-Source-Plattformen sind auf erfahrene Entwickler ausgelegt, doch es gibt auch viele weniger komplexe Alternativen.

Community

Verfügt die Plattform bereits über eine große, aktive Community aus Mitwirkenden? Wenn die Zahl der Benutzer steigt, ist es auch wahrscheinlicher, dass weitere Ressourcen entwickelt werden und die Plattform auch zukünftig unterstützt wird.

Interoperabilität

Ist die Plattform als eigenständiges Tool gedacht, oder ist sie mit den anderen Anwendungen Ihrer Organisation kompatibel? Überlegen Sie, wie Sie die Plattform einsetzen möchten und ob sie mit den Anwendungen oder Frameworks kompatibel sein soll, die Sie verwenden möchten. Ein von Azure unterstütztes Framework ist beispielsweise PyTorch, ein Deep-Learning-Framework mit Fokus auf Python. Azure unterstützt auch viele andere Anwendungen wie TensorFlow und Scikit-Learn, andere Plattformen unterstützen die benötigten Frameworks jedoch möglicherweise nicht.

Mehr zu Azure Machine Learning erfahren

Nutzen Sie erstklassige Machine-Learning-Optionen, die integrierte Unterstützung für Open-Source-Frameworks und Tools für die leichtere Einführung von Machine Learning in Ihrer Organisation – unabhängig von den Kenntnissen und der Programmiererfahrung Ihres Teams.

Machine Learning für Data Scientists

Hier lernen Sie Machine-Learning-Tools für Data Scientists und Machine-Learning-Entwickler in Azure kennen und erfahren, wie Sie Machine-Learning-Lösungen für die Cloud entwickeln.

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