# Beste Künstliche Neuronale Netzwerk-Software - Seite 4 *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Software für künstliche neuronale Netze (ANN) bietet Rechenmodelle, die die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nachahmen und sich an neue Informationen anpassen, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, prädiktive Analysen zu unterstützen und Deep-Learning-Funktionen wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Automobilindustrie zu ermöglichen. ### Kernfähigkeiten von Software für künstliche neuronale Netze Um in die Kategorie der künstlichen neuronalen Netze aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen: - Ein Netzwerk basierend auf miteinander verbundenen neuronalen Einheiten bereitstellen, um Lernfähigkeiten zu ermöglichen - Eine Grundlage für tiefere Lernalgorithmen bieten, einschließlich tiefer neuronaler Netze (DNNs) mit mehreren versteckten Schichten - Verbindung zu Datenquellen herstellen, um das neuronale Netzwerk mit Informationen zu versorgen - Prozesse zur Modellschulung, -prüfung und -bewertung unterstützen - Integration mit anderen Machine-Learning- (ML) und KI-Tools und -Frameworks ermöglichen - Skalierbarkeit ermöglichen, um große Datensätze und komplexe Berechnungen zu bewältigen - Dokumentation und Support-Ressourcen für Benutzer bereitstellen ### Häufige Anwendungsfälle für Software für künstliche neuronale Netze Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Forscher nutzen ANN-Software, um intelligente Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen zu entwickeln. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Unterstützung von prädiktiven Analysen, Anomalieerkennung und Kundenverhaltensanalysen in Geschäftsanwendungen - Ermöglichung von Bilderkennung, NLP und Spracherkennung durch tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen - Unterstützung von Diagnosen im Gesundheitswesen, Erkennung von Finanzbetrug und Entwicklung von Empfehlungssystemen ### Wie sich Software für künstliche neuronale Netze von anderen Tools unterscheidet ANNs bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Deep-Learning-Algorithmen und sind damit grundlegender als spezialisierte ML-Tools, die sich auf spezifische Aufgaben konzentrieren. Während [Machine-Learning-Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) Tools für Funktionen wie Empfehlungssysteme und Mustererkennung bietet, konzentrieren sich ANN-Plattformen speziell auf den Aufbau und das Training von Netzwerken miteinander verbundener neuronaler Einheiten, die tiefere Lernarchitekturen einschließlich DNNs antreiben. ### Einblicke von G2 in Software für künstliche neuronale Netze Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen Skalierbarkeit für große Datensätze und Flexibilität in der Modellarchitektur als herausragende Fähigkeiten hervor. Diese Plattformen bieten Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit und die Fähigkeit, komplexe Deep-Learning-Anwendungen als primäre Vorteile der Einführung zu unterstützen. ## How Many Künstliche Neuronale Netzwerk-Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 92 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.27/5 - **New Reviews This Quarter**: 3 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 67% │ Kleinunternehmen 33% - **Top Trending Product**: AIToolbox (+0.011) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Künstliche Neuronale Netzwerk-Software Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 500+ Authentische Bewertungen - 92+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Künstliche Neuronale Netzwerk-Software Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [AWS Deep Learning AMIs](https://www.g2.com/de/products/aws-deep-learning-amis/reviews) - **Höchste Leistung:** [Torch](https://www.g2.com/de/products/torch/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Keras](https://www.g2.com/de/products/keras/reviews) - **Top-Trending:** [Keras](https://www.g2.com/de/products/keras/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [H2O](https://www.g2.com/de/products/h2o/reviews) ## What Are the Top-Rated Künstliche Neuronale Netzwerk-Software Products in 2026? ### 1. [MARIANNMT](https://www.g2.com/de/products/mariannmt/reviews) Marian ist ein effizientes, kostenloses Neural Machine Translation-Framework, das in reinem C++ mit minimalen Abhängigkeiten geschrieben ist. Es wird hauptsächlich vom Microsoft Translator-Team entwickelt. Viele akademische (insbesondere die Universität Edinburgh und in der Vergangenheit die Adam-Mickiewicz-Universität in Poznań) und kommerzielle Mitwirkende helfen bei seiner Entwicklung. **Who Is the Company Behind MARIANNMT?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,100,852 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT ### 2. [MythWorx](https://www.g2.com/de/products/mythworx/reviews) MythWorx ist eine Plattform für allgemeine künstliche Intelligenz, die ein biomimetisches Denksystem entwickelt. **Who Is the Company Behind MythWorx?** - **Verkäufer:** [MythWorx](https://www.g2.com/de/sellers/mythworx) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mythworx/ (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [Neuraxle](https://www.g2.com/de/products/neuraxle/reviews) Neuraxle ist eine Machine Learning (ML) Bibliothek zum Erstellen sauberer Machine Learning Pipelines mit den richtigen Abstraktionen. Kompatibel mit Deep-Learning-Frameworks und der scikit-learn API, kann es Minibatches streamen, Daten-Checkpoints verwenden, ausgefallene Pipelines erstellen und Modelle mit benutzerdefinierten Speichern pro Schritt serialisieren. **Who Is the Company Behind Neuraxle?** - **Verkäufer:** [Neuraxio](https://www.g2.com/de/sellers/neuraxio) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [NeuroReef](https://www.g2.com/de/products/neuroreef/reviews) NeuroReef Labs steht an der Spitze der medizinischen künstlichen Intelligenz und entwickelt neuro-inspirierte intelligente Systeme, um die globalen Gesundheitsresultate zu verbessern. Ihre Flaggschiffprodukte, MedAura und CareCortex.ai, sind darauf ausgelegt, evidenzbasierte medizinische Einblicke zu liefern und klinische Arbeitsabläufe zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - MedAura: Emuliert menschliche kognitive Prozesse, um zuverlässige medizinische Informationen zu liefern, und nutzt das GRADE-Framework, um sicherzustellen, dass die Einblicke auf den aktuellsten und glaubwürdigsten Beweisen basieren. - CareCortex.ai: Eine KI-gestützte Plattform, die die klinische Dokumentation automatisiert, EMR-fertige Notizen generiert und Funktionen wie dynamische Evidenzkartierung, anpassbare Arbeitsabläufe, Echtzeit-Compliance-Validierung und Prüfprotokolle umfasst. Primärer Wert und Lösungen: Die Produkte von NeuroReef Labs adressieren kritische Herausforderungen im Gesundheitswesen, indem sie administrative Belastungen reduzieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die betriebliche Effizienz steigern. Durch die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Lösungen ermöglichen sie es Gesundheitsfachleuten, sich mehr auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, was letztendlich zu besseren Gesundheitsergebnissen und optimierten klinischen Prozessen führt. **Who Is the Company Behind NeuroReef?** - **Verkäufer:** [NeuroReef](https://www.g2.com/de/sellers/neuroreef) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** Austin, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neuroreef-labs (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [NeuroSignal](https://www.g2.com/de/products/neurosignal/reviews) NeuroSignal ist eine fortschrittliche Plattform, die entwickelt wurde, um die Verarbeitung und Analyse von neuronalen Signalen zu verbessern und richtet sich an Forscher und Fachleute in der Neurowissenschaft und verwandten Bereichen. Sie bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen, die die Erfassung, Verarbeitung und Interpretation komplexer neuronaler Daten erleichtern, Arbeitsabläufe optimieren und die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. Zu den wichtigsten Merkmalen und Funktionen von NeuroSignal gehören: - Echtzeit-Datenerfassung: Ermöglicht die nahtlose Sammlung von neuronalen Signalen aus verschiedenen Quellen und gewährleistet hohe Treue und minimale Latenz. - Fortschrittliche Signalverarbeitung: Bietet eine Reihe von Algorithmen zur Filterung, Artefaktentfernung und Merkmalsextraktion, die es den Nutzern ermöglichen, Analysen an spezifische Forschungsbedürfnisse anzupassen. - Intuitive Visualisierungswerkzeuge: Bietet dynamische und anpassbare visuelle Darstellungen von neuronalen Daten, die bei der Identifizierung von Mustern und Anomalien helfen. - Integration von maschinellem Lernen: Unterstützt die Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Ergebnissen und Klassifizierung neuronaler Muster, was die Tiefe der Analyse erhöht. - Skalierbarkeit und Flexibilität: Entwickelt, um Datensätze unterschiedlicher Größe zu verarbeiten, von kleineren Studien bis hin zu großen, komplexen Experimenten, und erfüllt damit unterschiedliche Forschungsanforderungen. Der Hauptwert von NeuroSignal liegt in seiner Fähigkeit, den Prozess der Analyse neuronaler Daten zu vereinfachen und zu beschleunigen. Durch die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Oberfläche in Kombination mit leistungsstarken Analysetools werden häufige Herausforderungen, denen Neurowissenschaftler gegenüberstehen, wie Datenkomplexität und Verarbeitungszeit, adressiert. Dies ermöglicht es den Nutzern, sich mehr auf das Ableiten bedeutungsvoller Erkenntnisse und das Vorantreiben ihrer Forschung zu konzentrieren, was letztendlich zu einem tieferen Verständnis neuronaler Mechanismen und potenzieller Anwendungen in medizinischen und technologischen Bereichen beiträgt. **Who Is the Company Behind NeuroSignal?** - **Verkäufer:** [Neurosignal](https://www.g2.com/de/sellers/neurosignal) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [OpenNMT](https://www.g2.com/de/products/opennmt/reviews) OpenNMT konzentrierte sich zunächst auf Standard-Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, die auf maschinelle Übersetzung angewendet werden, es wurde erweitert, um viele zusätzliche Modelle und Funktionen zu unterstützen. **Who Is the Company Behind OpenNMT?** - **Verkäufer:** [OpenNMT](https://www.g2.com/de/sellers/opennmt) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 7. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/de/products/paddlepaddle/reviews) Eine Open-Source-Deep-Learning-Plattform mit einer einfachen API, der von den weltweit führenden KI-Teams vertraut wird. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate PaddlePaddle?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind PaddlePaddle?** - **Verkäufer:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/de/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @PaddleHQ (17,936 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 8. [Predicta Med](https://www.g2.com/de/products/predicta-med/reviews) Predicta Med ist ein wegweisendes digitales Gesundheitsunternehmen, das sich der Transformation der Versorgung von Patienten mit Autoimmunerkrankungen widmet. Ihre KI-gesteuerte Plattform integriert fortschrittliche klinische Algorithmen mit Echtzeitdaten aus elektronischen Patientenakten (EMR), um die Entscheidungsfindung zu optimieren und die Versorgung während des gesamten Patientenverlaufs zu personalisieren. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz befähigt Predicta Med Gesundheitsdienstleister, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, was letztendlich die Patientenergebnisse und die betriebliche Effizienz verbessert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - PredictAI™: Nutzt KI, um gefährdete Patienten frühzeitig zu identifizieren und empfiehlt nachfolgende Evaluierungsschritte, was schnellere und genauere Diagnosen in immunbezogenen Fachgebieten erleichtert. - PredictaChart™: Generiert automatisch prägnante Patientenzusammenfassungen, die wesentliche klinische Erkenntnisse aus komplexen EMRs hervorheben und Spezialisten einen klaren und umsetzbaren Überblick über jeden Patienten bieten. - PredictaMatch™: Passt intelligent geeignete Patienten mit relevanten klinischen Studien zusammen, verbessert den Zugang zu fortschrittlichen Therapien und unterstützt personalisierte Behandlungspläne. Primärer Wert und gelöstes Problem: Predicta Med adressiert die kritische Herausforderung der verzögerten Diagnose und Behandlung bei Autoimmunerkrankungen, die zu Krankheitsfortschritt und erhöhten Gesundheitskosten führen können. Durch die Ermöglichung einer frühzeitigen Erkennung und Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse verkürzt ihre Plattform die Zeit bis zur Diagnose von Jahren oder Monaten auf Wochen. Dies verbessert nicht nur die Patientenergebnisse, sondern steigert auch die klinische Effizienz und eröffnet neue Einnahmemöglichkeiten für Gesundheitsdienstleister. Die Fähigkeit der Plattform, sich nahtlos in bestehende EMR-Systeme zu integrieren, stellt sicher, dass Spezialisten mehr Patienten effektiv verwalten können, während sie hohe Versorgungsstandards aufrechterhalten. **Who Is the Company Behind Predicta Med?** - **Verkäufer:** [Predicta Med](https://www.g2.com/de/sellers/predicta-med) - **Hauptsitz:** Tel Aviv, IL - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/predicta-med (21 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 9. [PVmed](https://www.g2.com/de/products/pvmed/reviews) PVmed, gegründet im Mai 2017, ist ein Innovator im Bereich der medizinischen künstlichen Intelligenz und spezialisiert auf KI-gestützte diagnostische und therapeutische Lösungen basierend auf medizinischer Bildgebung. Das Unternehmen bietet umfassende, selbst entwickelte Softwarelösungen, die fortschrittliche Algorithmen der Computer Vision integrieren, um medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose und Behandlung verschiedener Krankheiten effizienter und genauer zu unterstützen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - PV-iRT Intelligentes Radiotherapie-System: Diese multifunktionale Software unterstützt den gesamten Radiotherapie-Prozess, einschließlich Bildbetrachtung, Zielkonturierung, Planentwurf, Planbewertung, Dosisbewertung und Wirksamkeitsanalyse. Durch den Einsatz modernster KI-Deep-Learning-Technologie verbessert sie die Effizienz und Präzision der klinischen Diagnose und Behandlung. - PV-iMIP Intelligentes medizinisches Bildverarbeitungssystem: Entwickelt, um gängige Bildgebungsdaten intelligent zu verarbeiten, unterstützt dieses System Ärzte bei der genauen Lokalisierung von Läsionen. Es bietet Funktionen wie mehrskalige Pixel-Level-Segmentierung, 3D-Positionierung und quantitative Analyse von Knoten, Rippenunterdrückung, thorakale Extraktion, virtuelle Rasterbildverarbeitung, Niedrigdosis-Bildverarbeitung und mehrschichtige Bildrekonstruktion. - PV-iSA Intelligente Chirurgielösung: Diese umfassende Lösung integriert computergestützte Diagnose und medizinische Bildgebung zur präzisen Chirurgie. Sie umfasst das PV-iCAD Intelligente computergestützte Diagnosesystem zur schnellen Erkennung von Lungenknoten und das PV-iCAS Intelligente computergestützte Chirurgiesystem zur automatisierten Segmentierung von Bruststrukturen, intelligenten chirurgischen Simulationen und Warnungen vor sicheren chirurgischen Rändern. Primärer Wert und Nutzen für den Benutzer: Die Lösungen von PVmed adressieren kritische Herausforderungen in der medizinischen Bildgebungsdiagnostik und -behandlung, indem sie KI-gesteuerte Werkzeuge bereitstellen, die Genauigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit verbessern. Durch die Automatisierung komplexer Prozesse wie Läsionserkennung, Zielkonturierung und chirurgische Planung reduzieren diese Produkte die Arbeitsbelastung des medizinischen Fachpersonals, minimieren menschliche Fehler und verbessern die Patientenergebnisse. Die Integration fortschrittlicher KI-Technologien stellt sicher, dass medizinische Praktiker präzise und personalisierte Pflege leisten können, was letztendlich das Feld der Präzisionsmedizin voranbringt. **Who Is the Company Behind PVmed?** - **Verkäufer:** [PVmed](https://www.g2.com/de/sellers/pvmed) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [PyCaret](https://www.g2.com/de/products/pycaret/reviews) PyCaret ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit geringem Code-Aufwand in Python, die Workflows für maschinelles Lernen automatisiert. **Who Is the Company Behind PyCaret?** - **Verkäufer:** [PyCaret](https://www.g2.com/de/sellers/pycaret) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Torento, CANADA - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/pycaret (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [Thakaa Med](https://www.g2.com/de/products/thakaa-med/reviews) Thakaa Med ist ein wegweisendes Unternehmen im Bereich der Gesundheitstechnologie, das sich auf KI-gesteuerte Diagnoselösungen spezialisiert hat, um die Präzision zu erhöhen, Fehler zu reduzieren und die Patientenergebnisse in verschiedenen medizinischen Bereichen zu verbessern. Durch die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenz in die medizinische Diagnostik zielt Thakaa Med darauf ab, traditionelle Gesundheitspraktiken in proaktive, vorausschauende und personalisierte Pflegemodelle zu transformieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Dental IQ: Ein KI-gestütztes Werkzeug, das Zahnärzten bei der Diagnostik und Behandlungsplanung hilft, indem es schnelle und genaue Analysen liefert, um Abläufe zu optimieren und die Patientenkommunikation zu verbessern. - Stroke IQ: Nutzt KI in der Neurobildgebung, um schnellere und präzisere Schlaganfalldiagnosen zu liefern und rechtzeitige und effektive Behandlungsmaßnahmen zu erleichtern. - Chest IQ: Ein KI-gesteuertes Diagnosetool für die Analyse von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, das die Erkennung und Interpretation thorakaler Erkrankungen verbessert. - A.I. Factory: Eine umfassende Plattform, die eine vollständige medizinische Datenkennzeichnung bietet und Forschungseinrichtungen bei der Entwicklung und Verfeinerung von KI-Modellen unterstützt. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Thakaa Med adressiert kritische Herausforderungen im Gesundheitswesen, indem es KI-unterstützte Diagnosen bereitstellt, die die Genauigkeit und Effizienz verbessern. Für Zahnarztpraxen bieten Werkzeuge wie Dental IQ schnelle Diagnosen und verbesserte Patientenkommunikation, was zu besserem Engagement und besseren Ergebnissen führt. In der Neurobildgebung und Radiologie ermöglichen Lösungen wie Stroke IQ und Chest IQ schnellere, genauere Diagnosen, die rechtzeitige Interventionen ermöglichen. Insgesamt befähigt die Suite von KI-Lösungen von Thakaa Med Gesundheitsdienstleister, personalisierte, proaktive Pflege zu leisten, was letztendlich die Patientenzufriedenheit und die Gesundheitsergebnisse verbessert. **Who Is the Company Behind Thakaa Med?** - **Verkäufer:** [Thakaa Med](https://www.g2.com/de/sellers/thakaa-med) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Riyadh, SA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/thakaa-med (19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 12. [Theano](https://www.g2.com/de/products/theano/reviews) Theano ist eine Python-Bibliothek, die es dem Benutzer ermöglicht, mathematische Ausdrücke, die mehrdimensionale Arrays beinhalten, effizient zu definieren, zu optimieren und zu evaluieren. **Average Rating:** 3.1/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Theano?** - **Einfache Bedienung:** 4.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Support-Qualität:** 5.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind Theano?** - **Verkäufer:** [Theano](https://www.g2.com/de/sellers/theano) - **Hauptsitz:** Montreal, Quebec - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 13. [Thirdai](https://www.g2.com/de/products/thirdai/reviews) ThirdAI ist ein innovatives Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz, das sich der Demokratisierung von KI durch Software-Innovationen verschrieben hat. Durch die Entwicklung von hash-basierten Verarbeitungsalgorithmen für das Training und die Inferenz mit neuronalen Netzwerken ermöglicht ThirdAI ein effizientes Training von KI-Modellen auf handelsüblicher Hardware, wie x86-CPUs, und erreicht dabei Leistungsniveaus, die bis zu 15-mal schneller sind als führende GPUs. Dieser Ansatz stellt die vorherrschende Vorstellung in Frage, dass spezialisierte Prozessoren für Aufgaben des Deep Learnings unerlässlich sind, und macht KI für eine breitere Nutzergruppe zugänglicher und kostengünstiger. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hash-basierte Verarbeitungsalgorithmen: Nutzt innovative Algorithmen, um die Effizienz des Trainings und der Inferenz von neuronalen Netzwerken zu verbessern. - Kompatibilität mit handelsüblicher Hardware: Ermöglicht das Training von KI-Modellen auf standardmäßigen x86-CPUs und eliminiert die Notwendigkeit für spezialisierte Hardware. - Skalierbarkeit: Bietet Lösungen, die effektiv skalieren und sowohl den Bedürfnissen von Startups als auch großen Unternehmen gerecht werden. - Kosteneffizienz: Reduziert die finanziellen Hürden für die Einführung von KI, indem bestehende Hardware-Infrastrukturen genutzt werden. Primärer Wert und Nutzerlösungen: Die Technologie von ThirdAI adressiert die hohen Kosten und Hardware-Abhängigkeiten, die traditionell mit dem Training von KI-Modellen verbunden sind. Durch die Ermöglichung eines effizienten Trainings auf Standard-CPUs können Organisationen KI-Lösungen implementieren, ohne signifikante Investitionen in spezialisierte Hardware tätigen zu müssen. Diese Demokratisierung der KI befähigt Unternehmen jeder Größe, die Kraft der künstlichen Intelligenz zu nutzen und fördert Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in verschiedenen Branchen. **Who Is the Company Behind Thirdai?** - **Verkäufer:** [Pocket LLM](https://www.g2.com/de/sellers/pocket-llm) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Houston, US - **LinkedIn®-Seite:** http://linkedin.com/company/thirdai-corp (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Vastai Technologies](https://www.g2.com/de/products/vastai-technologies/reviews) Vastai Technologies konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Chips zur Optimierung der Computer Vision und Videoverarbeitung. **Who Is the Company Behind Vastai Technologies?** - **Verkäufer:** [Vastai Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/vastai-technologies) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Shanghai, CN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vastaitech/ (99 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [Vermeer](https://www.g2.com/de/products/vermeer/reviews) Vermeer ist ein Mixed-Reality- und KI-gestütztes Visualisierungsplanungstool. **Who Is the Company Behind Vermeer?** - **Verkäufer:** [Vermeer](https://www.g2.com/de/sellers/vermeer) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Brooklyn, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vermeerapp (27 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Visnet](https://www.g2.com/de/products/visnet/reviews) Visnet ist ein fortschrittliches Framework für künstliche Intelligenz, das darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerkmodellen auf verschiedenen Plattformen zu optimieren. Im Kern bietet Visnet eine kopflose, multi-kompatible und universelle Schnittstelle, die eine breite Palette von KI-Anwendungen unterstützt, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und in tiefen visuellen Systemen. Dieses umfassende Framework ermöglicht eine nahtlose Integration und effiziente Verwaltung von KI-Modellen, die den unterschiedlichen Anforderungen der Industrie gerecht werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Universelle Kompatibilität: Das Visnet-Framework ist so konzipiert, dass es universell kompatibel ist und eine Suite von dienstorientierten Architekturmodellen (SOA) für neuronale Netzwerke im Zusammenhang mit NLP und tiefen visuellen Systemen beherbergt. - Modulares Frontend: Die Plattform bietet ein serverloses, multi-kompatibles Frontend, das die Bereitstellung über Vercel unterstützt und Flexibilität und Skalierbarkeit gewährleistet. - Hochleistungs-Gateway: Visnet umfasst ein universelles ASGI-Gateway mit DDOS-Schutz und IP-Filterung, das die Sicherheit und Leistung verbessert. - Authentifizierungsprotokollschicht: Das Framework integriert robuste Authentifizierungsprotokolle, einschließlich OAuth 2.0, PIN-Zugang, RSA-Verschlüsselung und Blacklisting-Funktionen. - Kern-KI-Modelle: Visnet bietet eine Reihe von Kern-KI-Modellen, wie Übersetzungsdienste, Kennzeichenerkennung und Gesichtserkennung, die verschiedene Anwendungsbedürfnisse abdecken. Primärer Wert und Lösungen: Visnet adressiert komplexe Herausforderungen in der Überwachung, bei autonomen Drohneninspektionen und in der fortgeschrittenen Bild- und Videoanalyse. Durch die Bereitstellung einer ausgeklügelten Gesichtserkennung ermöglicht das Framework eine authentifizierungs- und registrierungsfähige Verteidigungsstufe, die in der Lage ist, Gesichtszüge zur Identifikation, Augenverfolgung, Emotionserkennung und Alterserkennung gleichzeitig mit hoher Effizienz zu analysieren. Im Bereich der strukturellen Inspektionen erleichtert Visnet autonome Drohneninspektionen, um strukturelle Defekte in Betonbauwerken zu erkennen und zu identifizieren und gleichzeitig mehrere Defekte effektiv zu verwalten. Darüber hinaus unterstützt das Framework die Live-Audiotranskription mit leistungsstarken, handgefertigten Modellen, die mehrsprachige Unterstützung bieten und die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit in verschiedenen Sprachen verbessern. Außerdem kann das Kennzeichenerkennungssystem von Visnet bis zu 20 Fahrzeuge in einem einzigen Bild bei 30 Bildern pro Sekunde erkennen und identifizieren, was die Erkennung von bis zu 600 Fahrzeugen pro Sekunde ermöglicht und besonders für Verkehrsmanagement- und Sicherheitsanwendungen von Vorteil ist. Durch die Integration dieser fortschrittlichen KI-Fähigkeiten in ein einziges, kohärentes Framework befähigt Visnet die Industrie, das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen und Innovation und Effizienz in ihren Abläufen voranzutreiben. **Who Is the Company Behind Visnet?** - **Verkäufer:** [Visnet](https://www.g2.com/de/sellers/visnet) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Hyderabad, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://in.linkedin.com/company/visnet-ai-private-limited (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [Walking Recognition](https://www.g2.com/de/products/walking-recognition/reviews) Verwandeln Sie Ihre CCTV-Archive in eine Fingerabdruck-Datenbank. Identifizieren Sie Personen in Menschenmengen anhand ihrer einzigartigen grobmotorischen Koordination, ohne Gesichtserkennung zu verwenden. Unsere KI analysiert und erkennt Gehbewegungen, die genauso einzigartig sind wie Fingerabdrücke. Unsere Technologie arbeitet effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich: - Tageslicht oder Dunkelheit - Wenn Personen maskiert sind - Wenn die Videoauflösung zu niedrig für Gesichtserkennung ist Was kann unsere KI noch aus Live-Videoaufnahmen aufdecken? - Erkennen von verdächtigem Verhalten, wie Anzeichen von Nervosität oder Flucht in Flughäfen, Büros und anderen öffentlichen Räumen - Markieren von unbefugter Nutzung von NFC- und RFID-Karten oder Nachlaufen an Zugangskontrollpunkten - Identifizieren von Unfällen oder Menschen in Not in Verkehrsknotenpunkten, Industrie- oder Sporteinrichtungen - Vorhersagen und Verhindern von Ladendiebstahl mit Objekt- und Pose-Erkennung Detaillierte Produktbeschreibung Die CCTV-Gangerkennungstechnologie von Cursor Insight stellt einen bahnbrechenden Fortschritt im Bereich Überwachung und Sicherheit dar. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle analysiert unsere Deep-Tech-Anwendung Live-Videoaufnahmen, um die einzigartige grobmotorische Koordination von Personen zu erkennen, was eine genaue Identifizierung von Menschen basierend auf ihren charakteristischen Gangmustern und Körperdimensionen ermöglicht. Die Vielseitigkeit unseres Systems ist eine wesentliche Stärke, anwendbar in verschiedenen Szenarien, von Flughäfen und Banken bis hin zu Industrie- und Sporteinrichtungen. Es kann Personen und verdächtiges Verhalten identifizieren, unbefugte Zugriffsversuche markieren und Unfälle oder Notsituationen erkennen. Durch die Nutzung bestehender CCTV-Archive verwandelt unsere Technologie diese in eine wertvolle Fingerabdruck-Datenbank, indem sie Hunderte von Bewegungsmerkmalen extrahiert, ohne die Privatsphäre persönlicher Daten zu gefährden. Darüber hinaus kann unser System nahtlos in autonome Drohnenüberwachungssysteme integriert werden und bietet Echtzeitanalysen der einzigartigen Bewegungsmuster einer Person auf Live-Videoaufnahmen. Unsere Technologie arbeitet effektiv unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich 24-7 Überwachung bei Tag und Nacht, Situationen, in denen Personen maskiert sind, und Fällen, in denen die Auflösung des Filmmaterials zu niedrig ist. Wir streben nach Innovation, was sich in unserer preisgekrönten maschinellen Lerntechnologie widerspiegelt, die für ihre Präzision in der Benutzeridentifikation und -klassifikation gelobt wird. Mit einem Team, das über ein Jahrhundert kollektive Erfahrung in maschinellem Lernen und Biometrie vereint, zielen wir darauf ab, Sicherheits- und Überwachungsstandards zu verbessern und streben nach Exzellenz in allen Aspekten unserer Technologie. Wir schätzen unsere Expertise in der Datenvorverarbeitung und nutzen einen Reverse-Engineering-Ansatz, um die Genauigkeit der rekonstruierten Bewegungen sicherzustellen. Unsere proprietäre Merkmalsextraktion nutzt einen universellen Merkmalsraum, der über 15 Jahre hinweg angepasst wurde, um tiefere Einblicke in motorische Programmmuster zu bieten. Unsere auf Random Forest basierende Multi-Round-Screening-Methode gewährleistet eine optimale Merkmalsauswahl und identifiziert entscheidende Teilmengen für effiziente maschinelle Lernmodelle. Durch unsere Partnerschaft mit dem Ungarischen Nationalen Institut für Klinische Neurowissenschaften haben wir Zugang zu einem speziellen Bewegungs-Labor, das mit modernster Technologie ausgestattet ist und effiziente Einblicke aus laboraufgezeichneten Daten ermöglicht. Zentral für unseren Ansatz ist der Schutz persönlicher Daten und der Privatsphäre. Im Gegensatz zu traditionellen biometrischen Systemen konzentrieren wir uns ausschließlich auf die Analyse der grobmotorischen Koordination und Körperdimensionen. Wir vermeiden die Verarbeitung oder Speicherung sensibler biometrischer Daten, wie z.B. Gesichtsaufnahmen, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. **Who Is the Company Behind Walking Recognition?** - **Verkäufer:** [Cursor Insight](https://www.g2.com/de/sellers/cursor-insight) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @cursorinsight (1,451 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cursor-insight/?viewAsMember=true (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is Künstliche Neuronale Netzwerk-Software? [Tiefenlernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/deep-learning) --- ## How Do You Choose the Right Künstliche Neuronale Netzwerk-Software? ### Was Sie über künstliche neuronale Netzwerksoftware wissen sollten ### 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](https://www.g2.com/categories/financial-services) bis zur [Landwirtschaft](https://www.g2.com/categories/agriculture). 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](https://www.g2.com/categories/chatbots) und automatisierte [Versicherungsanspruchsmanagement-Software](https://www.g2.com/categories/insurance-claims-management). #### 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)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-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](https://www.g2.com/categories/image-recognition): 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](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** 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](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** 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.