Bibliotheken und Frameworks, die für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verwendet werden können
### Maschinelles Lernen
1. **Scikit-Learn**
- Eine der bekanntesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python.
- Bietet einfache und effiziente Tools für Datenanalyse und Modellierung.
- Gut geeignet für Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Aufgaben.
2. **TensorFlow**
- Ein Open-Source-Framework von Google, das für maschinelles Lernen und tiefes Lernen verwendet wird.
- Unterstützt verteiltes Rechnen und kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden.
- TensorFlow bietet auch Keras als High-Level-API für einfacheren Modellaufbau.
3. **PyTorch**
- Ein weiteres beliebtes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, entwickelt von Facebook.
- Bietet dynamische Berechnungsgrafen, was es flexibler und intuitiver macht.
- Wird häufig in der Forschung und für die Entwicklung von Prototypen verwendet.
4. **XGBoost**
- Eine leistungsstarke und optimierte verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek.
- Besonders effektiv für Aufgaben wie Klassifikation und Regression.
### Deep Learning
1. **Keras**
- Eine benutzerfreundliche High-Level-API zum Aufbau und Trainieren von neuronalen Netzwerken.
- Kann als Frontend für TensorFlow, Theano und Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) verwendet werden.
2. **Theano**
- Eine Low-Level-Bibliothek für die Definition, Optimierung und Ausführung mathematischer Ausdrücke, insbesondere solcher mit mehrdimensionalen Arrays.
- War eine der ersten Deep-Learning-Bibliotheken und wird hauptsächlich in akademischen Kreisen verwendet.
3. **MXNet**
- Ein flexibles und effizientes Deep-Learning-Framework, das sowohl symbolische als auch imperative Programmierung unterstützt.
- Wird von Amazon Web Services (AWS) unterstützt und kann leicht auf GPUs skaliert werden.
### Natural Language Processing (NLP)
1. **NLTK (Natural Language Toolkit)**
- Eine umfassende Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Enthält Werkzeuge für Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und semantische Argumentanalyse.
2. **SpaCy**
- Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich auf Leistung und Effizienz konzentriert.
- Bietet schnelle und genaue Tools für Tokenisierung, POS-Tagging, Named Entity Recognition und mehr.
3. **Transformers (von Hugging Face)**
- Eine Bibliothek für die Nutzung von vortrainierten Transformer-Modellen wie BERT, GPT-2, T5 und anderen.
- Wird häufig für Aufgaben wie Textklassifikation, Fragebeantwortung und Textgenerierung verwendet.
### Weitere nützliche Bibliotheken
1. **Pandas**
- Eine leistungsstarke Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse.
- Bietet Datenstrukturen wie DataFrames, die für die Vorverarbeitung von ML-Daten sehr nützlich sind.
2. **NumPy**
- Eine grundlegende Bibliothek für numerische Berechnungen in Python.
- Bietet Unterstützung für Arrays und Matrizen sowie eine Vielzahl von mathematischen Funktionen.
3. **Matplotlib und Seaborn**
- Bibliotheken für die Visualisierung von Daten.
- Matplotlib bietet grundlegende Plotting-Funktionen, während Seaborn darauf aufbaut und komplexere Visualisierungen ermöglicht.