10 nejlepších nástrojů umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem pro Linux

V tomto příspěvku pokryjeme několik špičkových open-source nástrojů umělé inteligence (AI) pro ekosystém Linuxu. V současné době je AI jednou ze stále se rozvíjejících oblastí vědy a techniky s hlavním zaměřením na vytváření softwaru a hardwaru pro řešení každodenních výzev v oblastech, jako je zdravotnictví, vzdělávání, bezpečnost, výroba. , bankovnictví a mnoho dalšího.

Níže je uveden seznam několika platforem navržených a vyvinutých pro podporu umělé inteligence, které můžete využít na Linuxu a možná i na mnoha dalších operačních systémech. Pamatujte, že tento seznam není uspořádán v žádném konkrétním pořadí zájmu.

1. Deep Learning for Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j je komerční, open-source, plug-and-play, distribuovaná knihovna pro hluboké učení pro programovací jazyky Java a Scala. Je navržen speciálně pro obchodní aplikace a je integrován s Hadoop a Spark nad distribuovanými CPU a GPU.

DL4J je vydán pod licencí Apache 2.0, poskytuje podporu GPU pro škálování na AWS a je přizpůsoben pro architekturu mikroslužeb.

2. Caffe – rámec hlubokého učení

Caffe je modulární a expresivní rámec hlubokého učení založený na rychlosti. Je vydán pod licencí BSD 2-Clause a již podporuje několik komunitních projektů v oblastech, jako je výzkum, startupové prototypy a průmyslové aplikace v oblastech, jako je vize, řeč a multimédia.

3. H20 – Distributed Machine Learning Framework

H20 je open-source, rychlý, škálovatelný a distribuovaný framework pro strojové učení, plus sortiment algoritmů vybavených na frameworku. Podporuje chytřejší aplikace, jako je hluboké učení, zesílení gradientu, náhodné lesy, zobecněné lineární modelování (tj. logistická regrese, Elastic Net) a mnoho dalších.

Jedná se o obchodně orientovaný nástroj umělé inteligence pro rozhodování z dat, umožňuje uživatelům čerpat poznatky z jejich dat pomocí rychlejšího a lepšího prediktivního modelování.

4. MLlib – Knihovna strojového učení

MLlib je open source, snadno použitelná a vysoce výkonná knihovna pro strojové učení vyvinutá jako součást Apache Spark. Je v podstatě snadné jej nasadit a může běžet na stávajících clusterech a datech Hadoop.

MLlib se také dodává se sbírkou algoritmů pro klasifikaci, regresi, doporučení, shlukování, analýzu přežití a mnoho dalšího. Důležité je, že jej lze použít v programovacích jazycích Python, Java, Scala a R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout je open-source framework navržený pro vytváření škálovatelných aplikací pro strojové učení, má tři významné funkce uvedené níže:

Poskytuje jednoduché a rozšiřitelné programovací pracoviště.
Nabízí řadu předpřipravených algoritmů pro Scala + Apache Spark, H20 a také Apache Flink.
Zahrnuje Samaras, pracoviště pro vektorové matematické experimenty se syntaxí podobnou R.

6. Otevřete knihovnu neuronových sítí (OpenNN)

OpenNN je také open-source knihovna tříd napsaná v C++ pro hluboké učení, používá se k podněcování neuronových sítí. Je však optimální pouze pro zkušené programátory C++ a osoby s obrovskými schopnostmi strojového učení. Vyznačuje se hlubokou architekturou a vysokým výkonem.

7. TensorFlow

TensorFlow je open-source framework pro strojové učení, který si získal obrovskou popularitu v oblasti umělé inteligence (AI) a hlubokého učení.

TensorFlow, vyvinutý společností Google, se ukázal jako preferovaný nástroj pro datové vědce a vývojáře pro vytváření a zavádění modelů strojového učení.

8. PyTorch

PyTorch je špičkový open-source rámec pro hluboké učení, který způsobil revoluci ve světě umělé inteligence a strojového učení. PyTorch, vyvinutý laboratoří AI Research na Facebooku, umožňuje datovým vědcům, výzkumníkům a vývojářům dynamický přístup k budování a trénování neuronových sítí.

Jeho flexibilita, robustnost a bezproblémová integrace s oblíbenými knihovnami z něj činí ideální volbu pro projekty AI. Dynamický výpočetní graf PyTorch umožňuje rychlé experimentování a snadné ladění, což urychluje vývoj modelu.

9. Apache SystemDS

SystemDS je open-source platforma pro strojové učení, která nabízí jednotné rozhraní pro spouštění a optimalizaci algoritmů strojového učení.

SystemDS, vyvinutý společností IBM, si klade za cíl řešit problémy škálování a optimalizace pracovních postupů strojového učení napříč velkými datovými sadami a distribuovanými výpočetními prostředími.

Využívá deklarativní programování a techniky automatické optimalizace ke zjednodušení vývoje a nasazení modelů strojového učení. S SystemDS mohou uživatelé bez problémů spouštět svůj kód na jednom počítači nebo jej distribuovat v rámci clusteru, což umožňuje efektivní a škálovatelné spouštění. Jeho flexibilita a škálovatelnost z něj činí cenný nástroj pro datové vědce a výzkumníky pracující s rozsáhlými úlohami strojového učení

10. NuPIC

NuPIC je open-source framework pro strojové učení, který je založen na Hierarchical Temporary Memory (HTM), teorii neokortexu.

Program HTM integrovaný do NuPIC je implementován pro analýzu streamovaných dat v reálném čase, kde se učí časové vzorce existující v datech, předpovídá také bezprostřední hodnoty a odhaluje jakékoli nesrovnalosti.

Mezi jeho pozoruhodné vlastnosti patří:

Nepřetržité online učení
Časové a prostorové vzorce
Streamování dat v reálném čase
Predikce a modelování
Výkonná detekce anomálií
Hierarchická časová paměť

Závěr

S nárůstem a neustále se rozvíjejícím výzkumem AI jsme povinni být svědky toho, že se objevují další nástroje, které pomohou k úspěchu této oblasti technologie, zejména pro řešení každodenních vědeckých výzev spolu se vzdělávacími účely.

Zajímá vás AI, co říkáte? Nabídněte nám své myšlenky, návrhy nebo jakoukoli produktivní zpětnou vazbu k tématu prostřednictvím sekce komentářů níže a my se od vás rádi dozvíme více.