10 legjobb nyílt forráskódú mesterséges intelligencia eszköz Linuxhoz
Ebben a bejegyzésben bemutatunk néhány legnépszerűbb, nyílt forráskódú mesterséges intelligencia (AI) eszközt a Linux-ökoszisztéma számára. Jelenleg az AI a tudomány és a technológia egyik folyamatosan fejlődő területe, amelynek fő célja a szoftverek és hardverek gyártása a mindennapi élet kihívásainak megoldására olyan területeken, mint az egészségügy, az oktatás, a biztonság, a gyártás. , banki és még sok más.
Az alábbiakban felsorolunk számos, az AI támogatására tervezett és fejlesztett platformot, amelyeket Linuxon és esetleg sok más operációs rendszeren használhat. Ne feledje, hogy ez a lista nincs meghatározott érdeklődési sorrendbe rendezve.
1. Deep Learning for Java (Deeplearning4j)
A Deeplearning4j egy kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, plug-and-play, elosztott mélytanulási könyvtár Java és Scala programozási nyelvekhez. Kifejezetten üzleti vonatkozású alkalmazásokhoz készült, és az elosztott CPU-k és GPU-k mellett a Hadoop és a Spark szolgáltatással is integrálva van.
A DL4J az Apache 2.0 licenc alatt jelent meg, GPU-támogatást biztosít az AWS-en történő skálázáshoz, és a mikroszolgáltatási architektúrához igazodik.
2. Caffe – Deep Learning Framework
A Caffe egy moduláris és kifejező, sebességen alapuló mély-tanulási keretrendszer. A BSD 2-Clause licenc alatt adják ki, és máris támogat számos közösségi projektet olyan területeken, mint a kutatás, az induló prototípusok és az olyan ipari alkalmazások, mint a látás, beszéd és multimédia.
3. H20 – Elosztott gépi tanulási keretrendszer
A H20 egy nyílt forráskódú, gyors, skálázható és elosztott gépi tanulási keretrendszer, valamint a keretrendszeren felszerelt algoritmusok választéka. Támogatja az intelligensebb alkalmazásokat, például a mély tanulást, a gradiens növelést, a véletlenszerű erdőket, az általánosított lineáris modellezést (azaz logisztikus regressziót, rugalmas hálót) és még sok mást.
Ez egy üzleti célú mesterséges intelligencia eszköz az adatokból történő döntéshozatalhoz, lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsabb és jobb prediktív modellezéssel betekintést nyerjenek adataikból.
4. MLlib – Machine Learning Library
Az MLlib egy nyílt forráskódú, könnyen használható és nagy teljesítményű gépi tanulási könyvtár, amelyet az Apache Spark részeként fejlesztettek ki. Alapvetően könnyen telepíthető, és futhat meglévő Hadoop-fürtökön és adatokon.
Az MLlib algoritmusok gyűjteményét is tartalmazza osztályozáshoz, regresszióhoz, ajánláshoz, klaszterezéshez, túlélési elemzéshez és még sok máshoz. Fontos, hogy Python, Java, Scala és R programozási nyelvekben használható.
5. Apache Mahout
Az Apache Mahout egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet méretezhető gépi tanulási alkalmazások készítésére terveztek, és az alábbiakban felsorolt három kiemelkedő funkcióval rendelkezik:
- Egyszerű és bővíthető programozási munkahelyet biztosít.
- Különféle előre csomagolt algoritmusokat kínál a Scala + Apache Spark, a H20 és az Apache Flink számára.
- Tartalmazza a Samarasot, egy vektoros matematikai kísérletező munkahelyet R-szerű szintaxissal.
6. Open Neural Networks Library (OpenNN)
Az OpenNN egy nyílt forráskódú osztálykönyvtár, amely C++ nyelven íródott a mély tanuláshoz, és neurális hálózatok létrehozására szolgál. Ez azonban csak tapasztalt C++ programozók és hatalmas gépi tanulási képességekkel rendelkező személyek számára optimális. Mély architektúra és nagy teljesítmény jellemzi.
7. TensorFlow
A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely óriási népszerűségre tett szert a mesterséges intelligencia (AI) és a mély tanulás területén.
A Google által kifejlesztett TensorFlow az adattudósok és fejlesztők által előnyben részesített eszközzé vált a gépi tanulási modellek felépítéséhez és bevezetéséhez.
8. PyTorch
A PyTorch egy élvonalbeli nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer, amely forradalmasította a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világát. A Facebook AI-kutatólaboratóriuma által kifejlesztett PyTorch dinamikus megközelítést tesz lehetővé az adattudósoknak, kutatóknak és fejlesztőknek a neurális hálózatok kiépítésében és képzésében.
Rugalmassága, robusztussága és a népszerű könyvtárakkal való zökkenőmentes integrációja ideális választássá teszi az AI-projektekhez. A PyTorch dinamikus számítási grafikonja gyors kísérletezést és egyszerű hibakeresést tesz lehetővé, felgyorsítva a modellfejlesztést.
9. Apache SystemDS
A SystemDS egy nyílt forráskódú gépi tanulási platform, amely egységes felületet kínál a gépi tanulási algoritmusok végrehajtásához és optimalizálásához.
Az IBM által kifejlesztett SystemDS célja, hogy megbirkózzon a gépi tanulási munkafolyamatok méretezésével és optimalizálásával járó kihívásokkal a nagy adatkészletek és az elosztott számítási környezetek között.
Deklaratív programozási és automatikus optimalizálási technikákat használ a gépi tanulási modellek fejlesztésének és telepítésének egyszerűsítésére. A SystemDS segítségével a felhasználók zökkenőmentesen futtathatják kódjukat egyetlen gépen, vagy szétoszthatják egy fürtben, ami lehetővé teszi a hatékony és méretezhető végrehajtást. Rugalmassága és méretezhetősége értékes eszközzé teszi a nagyszabású gépi tanulási feladatokkal foglalkozó adattudósok és kutatók számára.
10. NuPIC
A NuPIC egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely a Hierarchical Temporary Memory (HTM) neocortex elméleten alapul.
A NuPIC-be integrált HTM program a valós idejű streaming adatok elemzésére való, ahol megtanulja az adatokban meglévő időalapú mintákat, előrejelzi a közelgő értékeket és feltárja bármilyen szabálytalanság.
Figyelemre méltó jellemzői a következők:
- Folyamatos online tanulás
- Időbeli és térbeli minták
- Valós idejű adatfolyam
- Jóslás és modellezés
- Erőteljes anomáliák észlelése
- Hierarchikus időbeli emlékezet
Következtetés
Az AI kutatásának növekedésével és folyamatosan fejlődő fejlődésével tanúi leszünk annak, hogy egyre több eszköz jelenik meg a technológia ezen területének sikeressé tételében, különösen a napi tudományos kihívások és az oktatási célok megoldásában.
Érdekli az AI, mit szól ehhez? Adja meg nekünk gondolatait, javaslatait vagy bármilyen produktív visszajelzését a témával kapcsolatban az alábbi megjegyzés rovatban, és örömmel fogunk többet megtudni Önről.