10 najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji typu open source dla systemu Linux
W tym poście omówimy kilka najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji typu open source (AI) dla ekosystemu Linux. Obecnie AI to jedna ze stale rozwijających się dziedzin nauki i technologii, skupiająca się głównie na tworzeniu oprogramowania i sprzętu, aby sprostać wyzwaniom życia codziennego w takich obszarach jak opieka zdrowotna, edukacja, bezpieczeństwo, produkcja , bankowość i wiele więcej.
Poniżej znajduje się lista platform zaprojektowanych i opracowanych do obsługi sztucznej inteligencji, z których można korzystać w systemie Linux i prawdopodobnie w wielu innych systemach operacyjnych. Pamiętaj, że ta lista nie jest ułożona w określonej kolejności.
1. Głębokie uczenie się w Javie (Deeplearning4j)
Deeplearning4j to komercyjna, rozproszona biblioteka do głębokiego uczenia się, typu open source, typu plug-and-play, przeznaczona dla języków programowania Java i Scala. Został zaprojektowany specjalnie do zastosowań biznesowych i zintegrowany z Hadoop i Spark na rozproszonych procesorach CPU i GPU.
DL4J jest udostępniany na licencji Apache 2.0 i zapewnia obsługę procesora graficznego przy skalowaniu w AWS i jest przystosowany do architektury mikrousług.
2. Caffe – Struktura głębokiego uczenia się
Caffe to modułowa i ekspresyjna platforma do głębokiego uczenia się oparta na szybkości. Jest wydany na licencji BSD 2-Clause i już wspiera kilka projektów społecznościowych w takich obszarach, jak badania, prototypy start-upów i zastosowania przemysłowe w takich dziedzinach, jak wizja, mowa i multimedia.
3. H20 – Struktura rozproszonego uczenia maszynowego
H20 to szybka, skalowalna i rozproszona platforma uczenia maszynowego typu open source wraz z asortymentem algorytmów wyposażonych w tę platformę. Obsługuje inteligentniejsze aplikacje, takie jak głębokie uczenie się, wzmacnianie gradientu, lasy losowe, uogólnione modelowanie liniowe (tj. Regresja logistyczna, Elastic Net) i wiele innych.
Jest to zorientowane na biznes narzędzie sztucznej inteligencji służące do podejmowania decyzji na podstawie danych, umożliwia użytkownikom wyciąganie wniosków z posiadanych danych za pomocą szybszego i lepszego modelowania predykcyjnego.
4. MLlib – Biblioteka uczenia maszynowego
MLlib to otwarta, łatwa w użyciu i wydajna biblioteka do uczenia maszynowego opracowana w ramach Apache Spark. Jest zasadniczo łatwy do wdrożenia i może działać na istniejących klastrach i danych Hadoop.
MLlib zawiera także zbiór algorytmów do klasyfikacji, regresji, rekomendacji, grupowania, analizy przeżycia i wielu innych. Co ważne, można go używać w językach programowania Python, Java, Scala i R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout to platforma typu open source przeznaczona do tworzenia skalowalnych aplikacji do uczenia maszynowego. Posiada trzy najważniejsze funkcje wymienione poniżej:
- Zapewnia proste i rozszerzalne środowisko programowania.
- Oferuje różnorodne gotowe algorytmy dla Scala + Apache Spark, H20, a także Apache Flink.
- Obejmuje Samaras, miejsce do eksperymentów z matematyką wektorową ze składnią przypominającą R.
6. Otwórz bibliotekę sieci neuronowych (OpenNN)
OpenNN to także biblioteka klas typu open source napisana w C++ do głębokiego uczenia się, używana do inicjowania sieci neuronowych. Jest jednak optymalny tylko dla doświadczonych programistów C++ i osób z ogromnymi umiejętnościami uczenia maszynowego. Charakteryzuje się głęboką architekturą i wysoką wydajnością.
7. Przepływ Tensora
TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source, która zyskała ogromną popularność w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i głębokiego uczenia się.
TensorFlow, opracowany przez Google, stał się preferowanym narzędziem dla analityków danych i programistów do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
8. PyTorch
PyTorch to najnowocześniejsza platforma głębokiego uczenia się typu open source, która zrewolucjonizowała świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Opracowany przez laboratorium badawcze AI Facebooka, PyTorch umożliwia badaczom danych, badaczom i programistom dynamiczne podejście do budowania i szkolenia sieci neuronowych.
Jego elastyczność, solidność i bezproblemowa integracja z popularnymi bibliotekami sprawiają, że jest to chętnie wybierany wybór w przypadku projektów AI. Dynamiczny wykres obliczeniowy PyTorch umożliwia szybkie eksperymentowanie i łatwe debugowanie, przyspieszając rozwój modelu.
9. Apache SystemDS
SystemDS to platforma uczenia maszynowego typu open source, która oferuje ujednolicony interfejs do wykonywania i optymalizowania algorytmów uczenia maszynowego.
Opracowany przez IBM, SystemDS ma na celu sprostanie wyzwaniom związanym ze skalowaniem i optymalizacją przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym w dużych zbiorach danych i rozproszonych środowiskach obliczeniowych.
Wykorzystuje techniki programowania deklaratywnego i automatycznej optymalizacji, aby uprościć opracowywanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Dzięki SystemDS użytkownicy mogą bezproblemowo uruchamiać swój kod na pojedynczej maszynie lub dystrybuować go w klastrze, co pozwala na wydajne i skalowalne wykonanie. Jego elastyczność i skalowalność czynią go cennym narzędziem dla analityków danych i badaczy pracujących nad wielkoskalowymi zadaniami związanymi z uczeniem maszynowym
10. NuPIC
NuPIC to platforma typu open source do uczenia maszynowego oparta na Hierarchical Temporary Memory (HTM), teorii kory nowej.
Program HTM zintegrowany z NuPIC jest zaimplementowany w celu analizowania danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym, gdzie uczy się wzorców czasowych istniejących w danych, przewiduje również nadchodzące wartości i ujawnia jakiekolwiek nieprawidłowości.
Do jego godnych uwagi cech należą:
- Ciągła nauka online
- Wzorce czasowe i przestrzenne
- Dane przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym
- Prognozowanie i modelowanie
- Potężne wykrywanie anomalii
- Hierarchiczna pamięć temporalna
Wniosek
Wraz z rozwojem i ciągłym postępem badań nad sztuczną inteligencją z pewnością będziemy świadkami pojawienia się większej liczby narzędzi, które pomogą odnieść sukces w tej dziedzinie technologii, szczególnie w rozwiązywaniu codziennych wyzwań naukowych i celach edukacyjnych.
Interesujesz się AI, co o tym myślisz? Podziel się z nami swoimi przemyśleniami, sugestiami lub innymi konstruktywnymi opiniami na ten temat w sekcji komentarzy poniżej, a z przyjemnością dowiemy się od Ciebie więcej.