Machine Learning mit Shogun

Die Machine-Learing-Software "Shogun" gehört ebenfalls zu den bekannten Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz. Die Library unterstützt zahlreiche Sprachen, wie zum Beispiel Python, Octave, R, Java/Scala, Lua, C# und Ruby. Dadurch lassen sich wissenschaftliche Programme auf Basis von Linux/Unix, macOS und Windows erstellen. Die Lösung ist also nicht von Trends in Programmiersprachen abhängig und lässt sich flexibel mit der Sprache einsetzen, die jeweils am besten für das entsprechende Objekt geeignet ist. Ein Wechsel ist jederzeit möglich, sodass sich Entwickler nicht in eine Sackgasse manövrieren, wenn die aktuell verwendete Programmiersprache in Zukunft weniger verbreitet ist.

KI mit Shogun bietet Entwicklern viele Möglichkeiten, zum Beispiel natürliche Spracherkennung.
KI mit Shogun bietet Entwicklern viele Möglichkeiten, zum Beispiel natürliche Spracherkennung.
Foto: shogun

Shogun kann bei Regressionsanalysen- und Problemen mit Klassifikationen helfen. Der Schwerpunkt liegt in der Bioinformatik. Das System nutzt dazu Kern-Methoden und Sequenzen, auch String-Kerne genannt. Dadurch lassen sich große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren. Shogun verfügt über Schnittstellen zu Support Vector Machines (SVM). Dabei handelt es sich um Lernmodelle mit zugehörigen Lernalgorithmen, die Daten analysieren. SVMs sind also keine Maschinen, sondern mathematische Verfahren zur Unterteilung von Objekten in Klassen.

Dazu gehören SVMlight oder libSVM. Shogun läuft auch als Container-Image. Außerdem arbeitet Shogun auch mit anderen Bibliotheken zusammen. Dazu gehören, neben SVMlight und libSCM auch LibLinear, LibOCAS, libqp, VowpalWabbit, Tapkee, SLEP, GPML und einige mehr. Die Entwickler bieten auf Ihrer Webseite Tutorials, um den Umgang mit der Lösung zu erlernen.

Accord.NET Framework

Accord.NET Framework ist eine Software für das Erstellen von Software für maschinelles Lernen. Sie bietet auch Bibliotheken zur Audio- und Bildverarbeitung. Die Lösung ist der Nachfolger von AForge.NET. Bei dem Framework handelt es sich um ein .NET-Framework, das mit vollständig in C# geschriebenen Audio- und Bildverarbeitungsbibliotheken kombiniert wird.

Das Framework dient der Erstellung von produktionstauglichen Signalverarbeitungs- und Statistikanwendungen für die kommerzielle Nutzung. Eine Sammlung von Beispielanwendungen (http://accord-framework.net/samples.html) ermöglicht einen raschen Start und ist schnell einsatzbereit. Eine Dokumentation und ein Wiki (https://github.com/accord-net/framework/wiki) helfen dabei, sich einzuarbeiten.

Das Accord.NET Framework unterstützt auch neuronale Netze.
Das Accord.NET Framework unterstützt auch neuronale Netze.
Foto: Accord

Das Framework bietet eine Reihe verschiedener Bibliotheken. Diese sind im Quellcode verfügbar, als ausführbare Installer, sowie als NuGet-Pakete. Sie lassen sich also direkt aus der NuGet-Quelle herunterladen und auf dem entsprechenden Gerät nutzen. Accord.NET Framework unterstützt numerische und lineare Algebra, numerische Optimierung, Statistik und maschinelles Lernen. Auch neuronale Netze sind mit Accord.NET Framework umsetzbar.