Vergleich von Machine-Learning-Frameworks
Die Auswahl an Machine-Learning-Frameworks ist groß: Am Ende entscheiden auch Lizenz, Support und Community darüber, welches zum jeweiligen Projekt passt.
(Bild: Machine Learning & Artificial Intelligence / Mike MacKenzie / cc-by-2.0))
- Sara Bertram
Wer heute Machine Learning betreiben möchte, kommt nicht an den großen Open-Source-Frameworks vorbei. Nach einer kurzen Recherche im Internet überhäufen einen Websites mit Artikeln wie "Top-10-Machine-Learning-Frameworks" oder "Die besten Open-Source-Tools für ML": ein Dschungel, durch den es sich nur manchmal zu kämpfen lohnt.
Neben den verwendeten Programmiersprachen, Phyton lässt sich mit fast allen ML-Frameworks nutzen, und dem Setup sind Informationen zur Lizenz, zum Support und über die Community wichtig. Ein Framework mit vielen Facetten, dessen Einsatz die Lizenzen allerdings verhindern, nützt ebenso wenig wie eines, das seit Wochen keinen Support mehr erhalten hat oder dessen Community inaktiv ist.
Deshalb bietet der folgende Framework-Vergleich eine Übersicht über verbreitete Machine-Learning-Frameworks, die allesamt unter Open-Source-Lizenzen zur Verfügung stehen.
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