10 Top Open Source Instrumente de inteligență artificială pentru Linux


În această postare, vom acoperi câteva dintre cele mai importante instrumente de inteligență artificială (AI) open-source pentru ecosistemul Linux. În prezent, AI este unul dintre domeniile în continuă progres în știință și tehnologie, cu un accent major orientat spre construirea de software și hardware pentru a rezolva provocările vieții de zi cu zi în domenii precum îngrijirea sănătății, educația, securitatea, producția , bancare și multe altele.

Mai jos este o listă cu un număr de platforme concepute și dezvoltate pentru a susține AI, pe care le puteți utiliza pe Linux și, eventual, pe multe alte sisteme de operare. Rețineți că această listă nu este aranjată într-o anumită ordine de interes.

1. Învățare profundă pentru Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j este o bibliotecă de învățare profundă distribuită, cu sursă deschisă, plug-and-play, de calitate comercială pentru limbaje de programare Java și Scala. Este conceput special pentru aplicații de afaceri și integrat cu Hadoop și Spark pe lângă procesoarele și GPU-urile distribuite.

DL4J este lansat sub licența Apache 2.0 oferă suport GPU pentru scalare pe AWS și este adaptat pentru arhitectura de microservicii.

2. Caffe – Cadru de învățare profundă

Caffe este un cadru modular și expresiv de învățare profundă, bazat pe viteză. Este lansat sub licența BSD 2-Clause și susține deja mai multe proiecte comunitare în domenii precum cercetare, prototipuri de pornire și aplicații industriale în domenii precum viziunea, vorbirea și multimedia.

3. H20 – Cadrul de învățare automată distribuită

H20 este un cadru de învățare automată cu sursă deschisă, rapid, scalabil și distribuit, plus sortimentul de algoritmi echipați pe cadru. Acceptă aplicații mai inteligente, cum ar fi învățarea profundă, creșterea gradientului, pădurile aleatorii, modelarea liniară generalizată (adică regresia logistică, Elastic Net) și multe altele.

Este un instrument de inteligență artificială orientat spre afaceri pentru luarea deciziilor din date, care permite utilizatorilor să extragă perspective din datele lor folosind modele predictive mai rapide și mai bune.

4. MLlib – Biblioteca de învățare automată

MLlib este o bibliotecă de învățare automată cu sursă deschisă, ușor de utilizat și de înaltă performanță, dezvoltată ca parte a Apache Spark. În esență, este ușor de implementat și poate rula pe clustere și date Hadoop existente.

MLlib este livrat cu o colecție de algoritmi pentru clasificare, regresie, recomandare, grupare, analiză de supraviețuire și multe altele. Important este că poate fi folosit în limbaje de programare Python, Java, Scala și R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout este un cadru open-source conceput pentru a construi aplicații scalabile de învățare automată, are trei caracteristici proeminente enumerate mai jos:

  • Oferă un loc de lucru de programare simplu și extensibil.
  • Oferă o varietate de algoritmi preambalați pentru Scala + Apache Spark, H20 precum și pentru Apache Flink.
  • Include Samaras, un loc de muncă pentru experimente matematice vectoriale cu sintaxă asemănătoare R.

6. Deschideți Biblioteca de rețele neuronale (OpenNN)

OpenNN este, de asemenea, o bibliotecă de clasă open-source scrisă în C++ pentru învățare profundă, este folosită pentru a instiga rețele neuronale. Cu toate acestea, este optim numai pentru programatorii C++ experimentați și pentru persoanele cu abilități extraordinare de învățare automată. Se caracterizează printr-o arhitectură profundă și performanță ridicată.

7. TensorFlow

TensorFlow este un cadru de învățare automată open-source care a câștigat o popularitate imensă în domeniul inteligenței artificiale (AI) și al învățării profunde.

TensorFlow, dezvoltat de Google, a devenit instrumentul preferat pentru oamenii de știință de date și dezvoltatorii pentru construirea și implementarea modelelor de învățare automată.

8. PyTorch

PyTorch este un cadru de învățare profundă open-source de ultimă generație, care a revoluționat lumea inteligenței artificiale și a învățării automate. Dezvoltat de laboratorul de cercetare AI al Facebook, PyTorch oferă oamenilor de știință în date, cercetătorilor și dezvoltatorilor o abordare dinamică pentru construirea și formarea rețelelor neuronale.

Flexibilitatea, robustețea și integrarea perfectă cu bibliotecile populare îl fac o alegere de preferat pentru proiectele AI. Graficul de calcul dinamic al lui PyTorch permite experimentarea rapidă și depanarea ușoară, accelerând dezvoltarea modelului.

9. Apache SystemDS

SystemDS este o platformă open-source de învățare automată care oferă o interfață unificată pentru executarea și optimizarea algoritmilor de învățare automată.

Dezvoltat de IBM, SystemDS își propune să abordeze provocările de scalare și optimizare a fluxurilor de lucru de învățare automată în seturi mari de date și medii de calcul distribuite.

Utilizează programarea declarativă și tehnicile de optimizare automată pentru a simplifica dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată. Cu SystemDS, utilizatorii își pot rula codul fără probleme pe o singură mașină sau îl pot distribui într-un cluster, permițând o execuție eficientă și scalabilă. Flexibilitatea și scalabilitatea sa îl fac un instrument valoros pentru oamenii de știință de date și cercetătorii care lucrează cu sarcini de învățare automată la scară largă

10. NuPIC

NuPIC este un cadru open-source pentru învățarea automată care se bazează pe Memoria temporară ierarhică (HTM), o teorie neocortex.

Programul HTM integrat în NuPIC este implementat pentru analiza datelor în flux în timp real, unde învață modele bazate pe timp existente în date, prezice și valorile iminente și dezvăluie orice nereguli.

Caracteristicile sale notabile includ:

  • Învățare online continuă
  • Modele temporale și spațiale
  • Date în flux în timp real
  • Predicție și modelare
  • Detectare puternică a anomaliilor
  • Memoria temporală ierarhică

Concluzie

Odată cu creșterea și cercetarea în continuă dezvoltare în AI, suntem obligați să asistăm la apariția mai multor instrumente care să contribuie la succesul acestui domeniu de tehnologie, în special pentru rezolvarea provocărilor științifice zilnice, împreună cu scopurile educaționale.

Sunteți interesat de AI, ce părere aveți? Oferiți-ne gândurile, sugestiile sau orice feedback productiv despre subiect prin secțiunea de comentarii de mai jos și vom fi încântați să aflăm mai multe de la dvs.