Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software
Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software auf einen Blick
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Was ist Software für künstliche neuronale Netze?
Software für künstliche neuronale Netze (ANN), oft synonym mit Deep-Learning-Software verwendet, automatisiert Aufgaben für Benutzer, indem sie künstliche neuronale Netze nutzt, um ein Ergebnis zu erzeugen, oft in Form einer Vorhersage. Obwohl einige zwischen ANNs und Deep Learning unterscheiden (argumentierend, dass letzteres sich auf das Training von ANNs bezieht), werden in diesem Leitfaden die Begriffe austauschbar verwendet. Diese Lösungen sind typischerweise in verschiedene Plattformen eingebettet und haben Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen. Lösungen, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der gewünschten Ergebnisse, indem sie diese ständig verfeinern, während die Anwendung mehr Trainingsdaten verarbeitet.
Deep-Learning-Software verbessert Prozesse und führt in mehreren Branchen Effizienz ein, von Finanzdienstleistungen bis zur Landwirtschaft. Anwendungen dieser Technologie umfassen Prozessautomatisierung, Kundenservice, Identifizierung von Sicherheitsrisiken und kontextuelle Zusammenarbeit. Bemerkenswerterweise interagieren Endbenutzer von Deep-Learning-gestützten Anwendungen nicht direkt mit dem Algorithmus. Vielmehr treibt Deep Learning das Backend der künstlichen Intelligenz (KI) an, mit der Benutzer interagieren. Einige herausragende Beispiele sind Chatbot-Software und automatisierte Versicherungsanspruchsmanagement-Software.
Welche Arten von Software für künstliche neuronale Netze gibt es?
Es gibt zwei Haupttypen von Software für künstliche neuronale Netze: rekurrente neuronale Netze (RNNs) und konvolutionale neuronale Netze (CNNs). Der Typ des neuronalen Netzes beeinflusst im Allgemeinen nicht das Endprodukt, das Kunden verwenden werden, könnte jedoch die Genauigkeit des Ergebnisses beeinflussen. Zum Beispiel spielt es für Unternehmen, die ein Bildverarbeitungstool einsetzen, keine Rolle, ob es mit CNNs oder RNNs gebaut wurde. Unternehmen interessieren sich mehr für den potenziellen Einfluss der Implementierung eines gut gemachten virtuellen Assistenten auf ihr Geschäftsmodell.
Konvolutionale neuronale Netze (CNNs)
Konvolutionale neuronale Netze (CNNs) extrahieren Merkmale direkt aus Daten, wie z.B. Bildern, und eliminieren die Notwendigkeit der manuellen Merkmalsextraktion. Manuelle Merkmalsextraktion würde erfordern, dass der Datenwissenschaftler die verschiedenen Komponenten und Aspekte der Daten bestimmt. Mit dieser Technologie bestimmt das neuronale Netz dies selbst. Keine der Merkmale sind vortrainiert; stattdessen werden sie vom Netzwerk gelernt, wenn es auf dem gegebenen Satz von Bildern trainiert wird. Diese automatisierte Merkmalsextraktion macht Deep-Learning-Modelle hochwirksam für die Objektklassifizierung und andere Anwendungen der Computer Vision.
Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
Rekurrente neuronale Netze (RNNs) verwenden sequenzielle Daten oder Zeitreihendaten. Diese Deep-Learning-Algorithmen werden häufig für ordinale oder temporale Probleme eingesetzt. Sie werden hauptsächlich mit Zeitreihendaten genutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen, wie z.B. Verkaufsprognosen.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von Software für künstliche neuronale Netze?
Kernmerkmale innerhalb der Software für künstliche neuronale Netze helfen Benutzern, ihre Anwendungen zu verbessern, indem sie ihnen ermöglichen, ihre Daten zu transformieren und daraus Erkenntnisse auf folgende Weise abzuleiten:
Daten: Die Verbindung zu Drittanbieterdatenquellen ist der Schlüssel zum Erfolg einer maschinellen Lernanwendung. Um richtig zu funktionieren und zu lernen, muss der Algorithmus mit großen Mengen an Daten gefüttert werden. Sobald der Algorithmus diese Daten verarbeitet und die richtigen Antworten auf typischerweise gestellte Anfragen gelernt hat, kann er den Benutzern eine zunehmend genaue Antwortmenge bieten. Oft bieten Deep-Learning-Anwendungen Entwicklern Beispieldatensätze, um ihre Anwendungen zu erstellen und ihre Algorithmen zu trainieren. Diese vorgefertigten Datensätze sind entscheidend für die Entwicklung gut trainierter Anwendungen, da der Algorithmus eine Menge Daten sehen muss, bevor er bereit ist, korrekte Entscheidungen zu treffen und korrekte Antworten zu geben. Darüber hinaus werden einige Lösungen Datenanreicherungsfunktionen beinhalten, wie das Annotieren, Kategorisieren und Anreichern von Datensätzen.
Algorithmen: Das wichtigste Merkmal eines jeden maschinellen Lernangebots, ob Deep Learning oder nicht, ist der Algorithmus. Er ist die Grundlage, auf der alles andere basiert. Lösungen bieten entweder vorgefertigte Algorithmen oder ermöglichen es Entwicklern, ihre eigenen in der Anwendung zu erstellen.
Was sind die Vorteile von Software für künstliche neuronale Netze?
Software für künstliche neuronale Netze ist in vielen verschiedenen Kontexten und Branchen nützlich. Zum Beispiel verwenden KI-gestützte Anwendungen typischerweise Deep-Learning-Algorithmen im Backend, um Endbenutzern Antworten auf Anfragen zu liefern.
Anwendungsentwicklung: Software für künstliche neuronale Netze treibt die Entwicklung von KI-Anwendungen voran, die Prozesse rationalisieren, Risiken identifizieren und die Effektivität verbessern.
Effizienz: Deep-Learning-gestützte Anwendungen verbessern sich ständig aufgrund der Anerkennung ihres Wertes und der Notwendigkeit, in den Branchen, in denen sie eingesetzt werden, wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie erhöhen auch die Effizienz wiederholbarer Aufgaben. Ein herausragendes Beispiel dafür ist im Bereich eDiscovery zu sehen, wo Deep Learning massive Fortschritte in der Effizienz gemacht hat, mit der juristische Dokumente durchgesehen und relevante identifiziert werden.
Risikoreduktion: Risikoreduktion ist einer der bedeutendsten Anwendungsfälle in den Finanzdienstleistungen für maschinelle Lernanwendungen. Deep-Learning-gestützte KI-Anwendungen identifizieren potenzielle Risiken und markieren sie automatisch basierend auf historischen Daten vergangener riskanter Verhaltensweisen. Dies eliminiert die Notwendigkeit der manuellen Identifizierung von Risiken, die anfällig für menschliche Fehler ist. Deep-Learning-gesteuerte Risikoreduktion ist nützlich in der Versicherungs-, Finanz- und Regulierungsbranche, unter anderem.
Wer nutzt Software für künstliche neuronale Netze?
KI-Software hat Anwendungen in nahezu jeder Branche. Einige Branchen, die von Deep-Learning-Anwendungen profitieren, sind Finanzdienstleistungen, Cybersicherheit, Rekrutierung, Kundenservice, Energie und Regulierung.
Marketing: Deep-Learning-gestützte Marketinganwendungen helfen Vermarktern, Inhaltstrends zu identifizieren, Content-Strategien zu gestalten und Marketinginhalte zu personalisieren. Marketing-spezifische Algorithmen segmentieren Kundenbasen, sagen Kundenverhalten basierend auf vergangenem Verhalten und Kundendemografien voraus, identifizieren potenzielle Kunden mit hohem Potenzial und mehr.
Finanzen: Finanzdienstleistungsinstitute erhöhen ihre Nutzung von maschinell lernenden Anwendungen, um mit anderen in der Branche, die dasselbe tun, wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch Robotic Process Automation (RPA)-Anwendungen, die typischerweise von maschinellen Lernalgorithmen angetrieben werden, verbessern Finanzdienstleistungsunternehmen die Effizienz und Effektivität von Abteilungen, einschließlich Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und mehr. Die Abteilungen, in denen diese Anwendungen am effektivsten sind, sind jedoch solche, in denen es eine große Menge an Daten zu verwalten gibt und viele wiederholbare Aufgaben, die wenig kreatives Denken erfordern. Einige Beispiele können das Durchsuchen von Tausenden von Versicherungsansprüchen und das Identifizieren von solchen mit hohem Potenzial, betrügerisch zu sein, umfassen. Der Prozess ist ähnlich, und der maschinelle Lernalgorithmus kann die Daten verarbeiten, um das gewünschte Ergebnis viel schneller zu erreichen.
Cybersicherheit: Deep-Learning-Algorithmen werden in Sicherheitsanwendungen eingesetzt, um Bedrohungen besser zu identifizieren und automatisch mit ihnen umzugehen. Die adaptive Natur bestimmter sicherheitsspezifischer Algorithmen ermöglicht es Anwendungen, sich entwickelnden Bedrohungen leichter zu begegnen.
Was sind die Alternativen zur Software für künstliche neuronale Netze?
Alternativen zur Software für künstliche neuronale Netze, die sie entweder teilweise oder vollständig ersetzen können, umfassen:
Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Unternehmen, die sich auf sprachbasierte Anwendungsfälle konzentrieren (z.B. das Untersuchen großer Mengen von Bewertungsdaten, um das Sentiment der Rezensenten besser zu verstehen), können auch auf NLP-Lösungen zurückgreifen, wie z.B. Software zum Verständnis natürlicher Sprache, für Lösungen, die speziell auf diese Art von Daten ausgerichtet sind. Anwendungsfälle umfassen das Finden von Erkenntnissen und Beziehungen in Texten, das Identifizieren der Sprache des Textes und das Extrahieren von Schlüsselphrasen aus einem Text.
Bildverarbeitungssoftware: Für Computer Vision oder Bildverarbeitung können Unternehmen Bildverarbeitungssoftware einsetzen. Diese Tools können ihre Anwendungen mit Funktionen wie Bilddetektion, Gesichtserkennung, Bildsuche und mehr verbessern.
Software im Zusammenhang mit Software für künstliche neuronale Netze
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Software für künstliche neuronale Netze verwendet werden können, umfassen:
Chatbot-Software: Unternehmen, die nach einer sofort einsatzbereiten konversationalen KI-Lösung suchen, können Chatbots nutzen. Tools, die speziell auf die Erstellung von Chatbots ausgerichtet sind, helfen Unternehmen, Chatbots direkt aus der Box zu verwenden, mit wenig bis gar keiner Entwicklungs- oder Programmiererfahrung.
Bot-Plattformen-Software: Unternehmen, die ihren eigenen Chatbot erstellen möchten, können von Bot-Plattformen profitieren, die Tools zur Erstellung und Bereitstellung interaktiver Chatbots bieten. Diese Plattformen bieten Entwicklungstools wie Frameworks und API-Toolsets für die anpassbare Bot-Erstellung.
Herausforderungen mit Software für künstliche neuronale Netze
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Automatisierungswiderstand: Eines der größten potenziellen Probleme mit Anwendungen, die von ANNs angetrieben werden, liegt in der Entfernung von Menschen aus Prozessen. Dies ist besonders problematisch, wenn man sich auf aufkommende Technologien wie selbstfahrende Autos konzentriert. Indem Menschen vollständig aus dem Produktentwicklungszyklus entfernt werden, erhalten Maschinen die Macht, in lebensbedrohlichen Situationen zu entscheiden.
Datenqualität: Bei jeder Implementierung von KI ist die Datenqualität entscheidend. Daher müssen Unternehmen eine Strategie zur Datenvorbereitung entwickeln, um sicherzustellen, dass es keine doppelten Datensätze, fehlende Felder oder nicht übereinstimmende Daten gibt. Eine Implementierung ohne diesen entscheidenden Schritt kann zu fehlerhaften Ergebnissen und fragwürdigen Vorhersagen führen.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen.
Welche Unternehmen sollten maschinelle Lernsoftware kaufen?
Mustererkennung kann Unternehmen in verschiedenen Branchen helfen. Effektive und effiziente Vorhersagen können diesen Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wie z.B. dynamische Preisgestaltung basierend auf einer Reihe von Datenpunkten.
Einzelhandel: Eine E-Commerce-Website kann eine Deep-Learning-API nutzen, um reiche, personalisierte Erlebnisse für jeden Benutzer zu schaffen.
Finanzen: Eine Bank kann diese Software verwenden, um ihre Sicherheitsfähigkeiten zu verbessern, indem sie potenzielle Probleme wie Betrug frühzeitig identifiziert.
Unterhaltung: Medienorganisationen können Empfehlungsalgorithmen nutzen, um ihren Kunden relevante und verwandte Inhalte zu bieten. Mit dieser Verbesserung können Unternehmen weiterhin die Aufmerksamkeit ihrer Zuschauer fesseln.
Wie kauft man Software für künstliche neuronale Netze
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Software für künstliche neuronale Netze
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Software für künstliche neuronale Netze kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste maschinelle Lernsoftware für sie auszuwählen.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Umfang der Implementierung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreibt, was von einer maschinellen Lernplattform benötigt wird.
Vergleich von Softwareprodukten für künstliche neuronale Netze
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem die Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es ratsam, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von maschineller Lernsoftware
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Preise auf der Preisseite eines Unternehmens sind nicht immer festgelegt (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Software für künstliche neuronale Netze?
Software für künstliche neuronale Netze ist in der Regel in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere werden normalerweise weniger Funktionen haben und möglicherweise Nutzungsbeschränkungen aufweisen. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt.
Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.
Return on Investment (ROI)
Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Deep-Learning-Software, um einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste aus dem Softwarekauf wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt je nach Unternehmensgröße.
Mehr Benutzer werden typischerweise in mehr Lizenzen übersetzt, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Implementierung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben.
Trends in der Software für künstliche neuronale Netze
Automatisierung
Die Einführung von Deep Learning steht im Zusammenhang mit einem breiteren Trend zur Automatisierung. RPA treibt ein erhöhtes Interesse am Deep-Learning-Bereich an, da maschinelles Lernen RPA ermöglicht. RPA gewinnt in mehreren Branchen an Popularität, insbesondere in datenintensiven Branchen wie den Finanzdienstleistungen, aufgrund seiner Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und die Effizienz zu steigern.
Mensch vs. Maschine
Mit der Einführung von Deep Learning und der Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben können Unternehmen ihre menschliche Belegschaft für kreativere Projekte einsetzen. Zum Beispiel, wenn ein Algorithmus automatisch personalisierte Anzeigen anzeigt, kann das menschliche Marketingteam an der Erstellung kreativer Materialien arbeiten.
