In diesem Artikel geht es darum, hier Quellen zu sammeln und aufzulisten welche bereits trainierten neuronalen Netze öffentlich zum Download verfügbar sind. Die Frage die man sich dann direkt stellen muss ist, helfen einem diese Netze bei der Lösung der eigenen Problemstellung weiter oder sind sie als Basis gedacht für ein eigenes Training das auf diesen aufsetzt. Denn die wichtige Frage wie exakt diese Netze trainiert wurden, also die Trainingsdaten und Hyperparamter die notwendig sind für das Training, erhält man nur in den seltesten Fällen zu solch einem Netz mit dazu als kostenlosen download . Auch sollte man den Energie- und Zeitaufwand nicht unterschätzen der  notwendig ist z. B. ein Faster R-CNN ResNet101 V1 1024×1024 on Grund auf neu zu trainieren.

Was wird eigentlich an neuronalen Netzen veröffentlicht?

Meine Anleitungen und Berichte richten sich an Einsteiger in das Thema der künstlichen Intelligenz und es mag durchaus beeindruckend sein mit wie wenig Aufwand man sein eigenes neuronales Netz trainieren kann das es z. B. Äpfel erkennt und eventuell noch grüne, gelbe und roter unterscheiden kann aber halt noch nicht ob der gezeigte Apfel reif ist. Werden die neuronalen Netze komplexer und vorallem bieten diese einen Wettbewerbsvorteil gegenüber einem anderen Marktteilnehmer werden diese Netze sicher nicht mehr veröffentlicht. So ist die neue Funktion “People Search Next” von Google die in den USA auf mobilen Geräten seit ca. Anfang 2022 verfügbar ist mit Sicherheit technologisch eine Lösung die nicht so schnell in ihrem Kern veröffentlicht wird. Daher meine persönliche Annahme: Die veröffentlichten neuronalen Netze die wir einfach so herunter laden können sind mit Sicherheit toll aber halt eben häufig schon in die Jahre gekommen und nicht mehr Stand der Technik was möglich ist. Auch haben wir natürlich wieder das Dilemma der fehlenden Trainingsdaten. Das Thema Daten haben wir im speziellen in Deutschland unterschätzt und tun dieses immer noch. Denn nur mit den über die Jahre gesammelten Daten der Suchanfragen und Zuordnung der Daten zueinander kann Google solche Funktionen entwickeln.

Neuronale Netze und Daten einfach downloaden bzw. teilen?

Es ist wohl mehr eine philisophische Frage was geteilt wird, denn niemand wird die Basis seiner Erfolges in der aktuell gelebten Wirtschaftsform einfach so zur Verfügung stellen. Denn mit Sicherheit sind die Trainingsdaten der wesentliche Garant für ein erfolgreiches neuronales Netz bzw. einer gut funktionierenden Architektur von neuronalen Netzen. Daher werden wir als Menschheit noch nicht in einer Art und Weise handeln um durch teilen von Wettberwerbsvorteilen Ressourcen zu sparen. Denn das würde den individuellen wirtschaftlichen Erfolg gefährden bzw. das was wir aktuell unter Erfolg verstehen.

Dennoch sehe ich hier eine Chance Ressourcen zu sparen wenn wir die Daten Demokratisieren und somit die Möglichkeit ganz vielen eröffnen ihre eigenen Entwicklungen auf Basis dieser Daten voran zu treiben. Wie groß das Potential wäre hier Ressourcen zu sparen läßt sich schwer beziffern. Aber es wäre es sicher Wert sich hierzu Gedanken zu machen und Konzepte zu entwerfen.Zu diesen Gedanken passt das folgende Video ganz gut:

Shoshana Zuboff: Surveillance capitalism and democracy

Warum müssen alle großen Automobilhersteller mit ihren Partnern eigenständig an der Lösung des autonomen Fahrens arbeiten. Wäre es nicht eine Chance das Thema autonome AI generell voran zu treiben wenn wir die Daten teilen würden und so viel mehr als nur autonom fahrende Autos zu ermöglichen. Vielleicht wird das Auto als individuelle Mobilitätsplatform sich auch im Zuge von META-Verse oder X-Verse wandeln da wir uns physisch gar nicht mehr so häufig von A nach B bewegen müssen.

Eine Übersicht von Webseiten mit neuronalen Netzen und Anleitungen

Die neuronalen Netzen aus dem Google Model Zoo setzen alle samt auf Tensorflow. Mit ihnen lassen sich sehr gute Ergebnisse erziehlen wenn diese als Basis für ein eigenes Training verwendet werden.

TensorFlow 2 Detection Model Zoo

Model Zoo

Discover open source deep learning code and pretrained models.

https://modelzoo.co/

Model Zoo Alternatives

The best Model Zoo alternatives based on verified products, community votes, reviews and other factors.
Latest update:

https://www.saashub.com/model-zoo-alternatives

OpenVINO™ Toolkit

OpenVINO™ is an open-source toolkit for optimizing and deploying AI inference.

Webseite: https://docs.openvino.ai/latest/index.html

Open Model Zoo repository: https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo

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