Beste KI-Forschungstools: Essenzielle Software für Machine-Learning-Forscher

AllenNLP ist eine Open-Source-Bibliothek für Forschung im Bereich Natural Language Processing, die auf PyTorch aufbaut. Sie wurde entwickelt, um Deep-Learning-Experimente für KI-Forscher und Entwickler zu unterstützen und zu beschleunigen.

API-Zugang zu Claude, einem modernsten KI-Assistenten von Anthropic, entwickelt, um hilfreich, harmlos und ehrlich zu sein – ideal für Forschungsanalysen und KI-Entwicklungsprojekte.

Ein kostenloser, offener Verteilungsdienst und Archiv für wissenschaftliche Forschungsartikel in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Informatik, Physik und Mathematik.

Comet ML ist eine umfassende MLOps-Plattform, die für Data Scientists und KI-Forschungsteams entwickelt wurde, um Experimente zu verfolgen, Modelle zu vergleichen, Ergebnisse zu erklären und die Leistung während des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus zu optimieren.

Connected Papers ist ein innovatives visuelles Tool, das interaktive Graphen der akademischen Literatur erstellt und es Forschern ermöglicht, Verbindungen zwischen Papern zu erkunden, grundlegende Werke zu entdecken und Literaturrecherchen in Bereichen wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zu beschleunigen.

DVC ist ein Open-Source-Versionskontrollsystem, das für Machine-Learning-Projekte entwickelt wurde. Es erweitert Git um den Umgang mit großen Dateien wie Datensätzen und ML-Modellen und ermöglicht so Experiment-Tracking, Pipeline-Management und vollständige Reproduzierbarkeit für KI-Forscher und Data Scientists.

Fast.ai ist eine Deep-Learning-Bibliothek und Kursreihe, die KI-Forschung demokratisiert, indem sie den Prozess des Trainierens schneller und präziser neuronaler Netze mithilfe moderner PyTorch-Best Practices vereinfacht.

GitHub ist die weltweit führende Plattform für Softwareentwicklung und Versionskontrolle, die für KI- und Machine-Learning-Forscher unerlässlich ist, um an Code zu kollaborieren, Datensätze zu verwalten und reproduzierbare Forschung sicherzustellen.

Eine kostenlose, cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die Python-Ausführung mit kostenlosem Zugang zu GPUs und TPUs für KI-Forschung und Machine-Learning-Entwicklung bietet.

Gradio ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die es KI-Forschern und Data Scientists ermöglicht, schnell anpassbare web-basierte Benutzeroberflächen für ihre Machine-Learning-Modelle zu erstellen und sie über einen öffentlichen Link für Zusammenarbeit und Demonstration zu teilen.

Hugging Face ist die führende Plattform und Community für das Teilen, Entdecken und Zusammenarbeiten an Machine-Learning-Modellen, Datensätzen und Anwendungen mit starker Spezialisierung auf Natural Language Processing (NLP).

Eine Open-Source-Webanwendung zum Erstellen und Teilen interaktiver Dokumente mit Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erklärendem Text. Unverzichtbar für KI-Forschung, Data Science und wissenschaftliches Computing.

Kaggle ist eine umfassende Online-Plattform und Community für Data Scientists und Machine-Learning-Praktiker, die Datensätze, Programmier-Notebooks, Wettbewerbe und kostenlose Cloud-basierte GPU-Rechenressourcen bietet.

Label Studio ist ein flexibles, Open-Source Data-Labeling-Tool, das für KI-Forscher und Machine-Learning-Teams entwickelt wurde, um Text, Bilder, Audio, Video und Zeitreihendaten mit hoher Präzision und Effizienz zu annotieren.

Mendeley ist ein kostenloser Literaturverwaltungsmanager, ein akademisches soziales Netzwerk und eine Forschungs-Kollaborationsplattform, die KI-Forschern und Akademikern hilft, Papiere zu organisieren, PDFs zu kommentieren und neue Publikationen zu entdecken.

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus zu verwalten. Sie bietet Werkzeuge für Experiment-Tracking, Modell-Reproduzierbarkeit und optimiertes Deployment.

Neptune.ai ist ein fortschrittliches Metadaten-Repository für MLOps, entwickelt, um KI-Forschungs- und Produktionsteams dabei zu unterstützen, Machine-Learning-Experimente im großen Maßstab zu verfolgen, zu vergleichen und zu verwalten.

Die OpenAI API bietet Entwicklern und KI-Forschern programmatischen Zugang zu leistungsstarken Sprachmodellen wie GPT-4 für Aufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und Code-Generierung.

Optuna ist ein automatisches Hyperparameter-Optimierungs-Framework, das speziell für maschinelles Lernen und KI-Forschung entwickelt wurde und eine effiziente und effektive Abstimmung komplexer Modelle ermöglicht.

Overleaf ist ein leistungsstarker, cloudbasierter, kollaborativer LaTeX-Editor, der für das Schreiben, Bearbeiten und Veröffentlichen wissenschaftlicher Dokumente entwickelt wurde und damit das führende Werkzeug für KI-Forscher und Akademiker ist.

Eine umfassende, kostenlose Webplattform, die akademische Machine-Learning-Papers mit ihren entsprechenden Code-Implementierungen, Datensätzen und State-of-the-Art-Ergebnissen verknüpft.

PyTorch ist eine quelloffene Machine-Learning-Bibliothek basierend auf der Torch-Bibliothek, bekannt für ihre Flexibilität, intuitive Python-First-API und dynamische Berechnungsgraphen. Dadurch ist sie das bevorzugte Framework für KI-Forschung und schnelles Prototyping.

Ray ist ein einheitliches, quelloffenes Framework für die Skalierung von KI- und Python-Anwendungen, das entwickelt wurde, um verteiltes Rechnen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und großskaliges Model Serving zu vereinfachen.

Scite ist ein KI-gestütztes Forschungstool, das Wissenschaftlern und KI-Forschern hilft, wissenschaftliche Artikel zu entdecken und deren Glaubwürdigkeit zu bewerten, indem es Zitationskontexte analysiert und zeigt, ob spätere Arbeiten die ursprüngliche Forschung unterstützen, ihr widersprechen oder sie nur erwähnen.

Eine KI-gestützte akademische Suchmaschine und Forschungsassistent, die Wissenschaftlern hilft, relevante wissenschaftliche Literatur mithilfe von Maschinellem Lernen zu entdecken und zu verstehen.

SpaCy ist eine industrieerprobte, quelloffene Softwarebibliothek für fortgeschrittene natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in Python, entwickelt für den Aufbau produktionsreifer KI-Anwendungen.

Streamlit ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die speziell für KI-Forscher und Data Scientists entwickelt wurde, um interaktive, individuelle Webanwendungen für maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Modellbereitstellung schnell zu erstellen und zu teilen.

TensorBoard ist ein leistungsstarkes Visualisierungstoolkit, das für KI-Forscher und ML-Ingenieure entwickelt wurde, um Experimentmetriken zu verfolgen, Berechnungsgraphen zu visualisieren und die Modellleistung für Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zu profilieren.

TensorFlow ist eine End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, das KI-Forscher befähigt, ML-Modelle effizient zu entwickeln und einzusetzen.

Eine umfassende MLOps-Plattform für KI-Forscher und Machine-Learning-Teams, um Experimente zu verfolgen, Datensätze zu versionieren und Modelle kollaborativ zu verwalten.

Zotero ist eine leistungsstarke, kostenlose und quelloffene Literaturverwaltungssoftware, die Forschern, Akademikern und Studierenden hilft, Quellen zu sammeln, zu organisieren, zu kommentieren und zu zitieren. Sie ist besonders wertvoll für KI-Forscher, die große Mengen akademischer Paper verwalten.