Поиск по сайту:

10 лучших инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для Linux


В этом посте мы рассмотрим несколько лучших инструментов искусственного интеллекта (AI) с открытым исходным кодом для экосистемы Linux. В настоящее время ИИ является одной из постоянно развивающихся областей науки и технологий, основное внимание в которой уделяется созданию программного и аппаратного обеспечения для решения повседневных задач в таких областях, как здравоохранение, образование, безопасность, производство. , банковское дело и многое другое.

Ниже приведен список ряда платформ, спроектированных и разработанных для поддержки ИИ, которые вы можете использовать в Linux и, возможно, во многих других операционных системах. Помните, что этот список не расположен в каком-либо определенном порядке.

1. Глубокое обучение для Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j — это коммерческая распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, готовая по принципу Plug-and-Play, для языков программирования Java и Scala. Он разработан специально для бизнес-приложений и интегрирован с Hadoop и Spark поверх распределенных процессоров и графических процессоров.

DL4J выпускается под лицензией Apache 2.0, обеспечивает поддержку графического процессора для масштабирования на AWS и адаптирован для микросервисной архитектуры.

2. Caffe – платформа глубокого обучения

Caffe — это модульная и выразительная среда глубокого обучения, основанная на скорости. Он выпущен под лицензией BSD 2-Clause и уже поддерживает несколько общественных проектов в таких областях, как исследования, прототипы стартапов и промышленные приложения в таких областях, как зрение, речь и мультимедиа.

3. H20 – Платформа распределенного машинного обучения

H20 — это быстрая, масштабируемая и распределенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом, а также набор алгоритмов, встроенных в эту платформу. Он поддерживает более интеллектуальные приложения, такие как глубокое обучение, повышение градиента, случайные леса, обобщенное линейное моделирование (например, логистическая регрессия, Elastic Net) и многие другие.

Это бизнес-ориентированный инструмент искусственного интеллекта для принятия решений на основе данных. Он позволяет пользователям извлекать ценную информацию из своих данных, используя более быстрое и лучшее прогнозное моделирование.

4. MLlib — библиотека машинного обучения

MLlib – это простая в использовании и высокопроизводительная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная в рамках Apache Spark. По сути, его легко развернуть, и он может работать на существующих кластерах и данных Hadoop.

MLlib также поставляется с набором алгоритмов классификации, регрессии, рекомендаций, кластеризации, анализа выживания и многого другого. Важно отметить, что его можно использовать в языках программирования Python, Java, Scala и R.

5. Апач-махут

Apache Mahout — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для создания масштабируемых приложений машинного обучения. Она имеет три важные функции, перечисленные ниже:

  • Предоставляет простое и расширяемое рабочее место для программирования.
  • Предлагает множество готовых алгоритмов для Scala + Apache Spark, H20, а также Apache Flink.
  • Включает Samaras, рабочую среду для векторных математических экспериментов с R-подобным синтаксисом.

6. Открытая библиотека нейронных сетей (OpenNN).

OpenNN — это также библиотека классов с открытым исходным кодом, написанная на C++ для глубокого обучения. Она используется для запуска нейронных сетей. Однако он оптимален только для опытных программистов C++ и людей с огромными навыками машинного обучения. Он характеризуется глубокой архитектурой и высокой производительностью.

7. ТензорФлоу

TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая завоевала огромную популярность в области искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения.

TensorFlow, разработанный Google, стал предпочтительным инструментом для специалистов по данным и разработчиков для создания и развертывания моделей машинного обучения.

8. ПиТорч

PyTorch — это передовая среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая произвела революцию в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. PyTorch, разработанный лабораторией исследований искусственного интеллекта Facebook, предоставляет специалистам по данным, исследователям и разработчикам динамический подход к созданию и обучению нейронных сетей.

Его гибкость, надежность и полная интеграция с популярными библиотеками делают его идеальным выбором для проектов искусственного интеллекта. Динамический вычислительный граф PyTorch позволяет быстро экспериментировать и легко отлаживать, ускоряя разработку моделей.

9. Apache SystemDS

SystemDS — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, предлагающая унифицированный интерфейс для выполнения и оптимизации алгоритмов машинного обучения.

Разработанный компанией IBM, SystemDS призван решить проблемы масштабирования и оптимизации рабочих процессов машинного обучения в больших наборах данных и распределенных вычислительных средах.

Он использует методы декларативного программирования и автоматической оптимизации для упрощения разработки и развертывания моделей машинного обучения. С помощью SystemDS пользователи могут легко запускать свой код на одном компьютере или распределять его по кластеру, обеспечивая эффективное и масштабируемое выполнение. Гибкость и масштабируемость делают его ценным инструментом для специалистов по данным и исследователей, работающих над крупномасштабными задачами машинного обучения.

10. НуПИК

NuPIC — это платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, основанная на Иерархической временной памяти (HTM), теории неокортекса.

Программа HTM, интегрированная в NuPIC, реализована для анализа потоковых данных в реальном времени, где она изучает временные закономерности, существующие в данных, а также прогнозирует неизбежные значения и выявляет любые нарушения.

Его примечательные особенности включают в себя:

  • Постоянное онлайн-обучение
  • Временные и пространственные закономерности
  • Потоковая передача данных в реальном времени
  • Прогнозирование и моделирование
  • Мощное обнаружение аномалий
  • Иерархическая временная память

Заключение

С ростом и постоянно развивающимися исследованиями в области ИИ мы обязательно станем свидетелями появления новых инструментов, которые помогут добиться успеха в этой области технологий, особенно для решения повседневных научных задач и образовательных целей.

Интересуетесь ли вы ИИ, что вы скажете? Предложите нам свои мысли, предложения или любые продуктивные отзывы по теме в разделе комментариев ниже, и мы будем рады узнать от вас больше.