سنغطي في هذه المشاركة بعض أفضل أدوات الذكاء الصناعي مفتوحة المصدر لنظام Linux. حاليًا، الذكاء الصناعي (AI) هو واحد من المجالات المتقدمة باستمرار في العلوم والتكنولوجيا، مع تركيز رئيسي موجه نحو بناء البرمجيات والأجهزة لحل التحديات اليومية في مجالات مثل الرعاية الصحية، والتعليم، والأمن، والتصنيع، والبنوك، والمزيد من ذلك بكثير.
أدناه قائمة بعدد من المنصات المصممة والمطورة لدعم الذكاء الاصطناعي، يمكنك استخدامها على نظام Linux وربما العديد من الأنظمة التشغيل الأخرى. تذكر أن هذه القائمة ليست مرتبة بأي ترتيب محدد من الاهتمام.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j هو مكتبة تعلم عميق تجارية الجودة، مفتوحة المصدر، قابلة للتوصيل والتشغيل، موزعة للغاية للتعلم العميق بلغة Java و Scala. تم تصميمه خصيصًا لتطبيقات ذات صلة بالأعمال، ومتكامل مع Hadoop و Spark على أجهزة معالجة مركزية ومعالجات الرسوميات الموزعة.
DL4J تم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0 ويوفر دعم GPU للتوسيع على خدمة AWS وهو مكيف لهندسة الخدمات الصغيرة.
2. Caffe – إطار عمل تعلم عميق
Caffe هو إطار عمل تعلم عميق قابل للتوسيع والتعبير عنه بناءً على السرعة. تم إصداره بموجب ترخيص BSD 2-Clause، وهو يدعم بالفعل العديد من مشاريع المجتمع في مجالات مثل البحث، نماذج الشركات الناشئة، والتطبيقات الصناعية في مجالات مثل الرؤية، والكلام، ووسائط الإعلام.
3. H20 – إطار عمل تعلم الآلة الموزع
إتش٢٠ هو إطار عمل للتعلم الآلي مفتوح المصدر وسريع وقابل للتوسعة وموزع، بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من الخوارزميات المجهزة على الإطار. يدعم تطبيقات أكثر ذكاءً مثل التعلم العميق وتعزيز التدرج والغابات العشوائية والنمذجة الخطية العامة (مثل التحويل اللوجستي والشبكة المرنة) وغيرها الكثير.
إنه أداة ذكاء اصطناعي موجهة للأعمال لاتخاذ القرارات استنادًا إلى البيانات، حيث يمكن للمستخدمين استخلاص الرؤى من بياناتهم باستخدام نمذجة تنبؤية أسرع وأفضل.
٤. MLlib – مكتبة التعلم الآلي
MLlib هو مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر وسهلة الاستخدام وذات أداء عالٍ تم تطويرها كجزء من Apache Spark. من السهل تنفيذها أساسًا ويمكن تشغيلها على مجموعات بيانات Hadoop الحالية.
MLlib تأتي أيضًا مع مجموعة من الخوارزميات للتصنيف والتحويل والتوصية والتجميع وتحليل البقاء والمزيد من ذلك بكثير. والأهم من ذلك، يمكن استخدامها في لغات البرمجة Python و Java و Scala و R.
٥. Apache Mahout
Apache Mahout هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لبناء تطبيقات التعلم الآلي القابلة للتوسع، ويحتوي على ثلاث ميزات بارزة مدرجة أدناه:
- يوفر مكتبة برمجية عامة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة مكتبة برمجية. تتضمن نظاماً سهل الاستخدام ومتعدد الأغراض لتطوير الأنظمة المنطقية.
- يقدم مجموعة متنوعة من خوارزميات الباكينج لـسكالا + أباتشي سبارك، ه20 وكذلك أباتشي فلينك.
- يشمل سماراس، وهو مكتبة برمجية عامة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة لتجربة الرياضيات المتجهة باستخدام بناء جملة مشابه للري.
6. مكتبة شبكات عصبية مفتوحة المصدر (Open Neural Networks Library)
مكتبة شبكات عصبية مفتوحة المصدر هي أيضا مكتبة برمجية عامة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة C++ للتعلم العميق، ويتم استخدامها لبدء الشبكات العصبية. ومع ذلك، فهي مثالية فقط لمبرمجين C++ ذوي الخبرة وأشخاص ذوي مهارات التعلم الآلية العالية. يتميز بها بنية عميقة وأداء عالي.
7. TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة برمجية عامة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة التي اكتسبت شعبية كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق.
TensorFlow، التي تم تطويرها بواسطة جوجل، ظهرت كأداة المفضلة للعلماء الأمريكيين والمطورين لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي.
8. PyTorch
بايتورش هو إطار عميق مفتوح المصدر متطور، غيّر عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تم تطويره من قبل مختبر بحوث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك، ويمنح بايتورش العلماء البيانات والباحثين والمطورين نهجًا ديناميكيًا لبناء وتدريب الشبكات العصبية.
مرونته وصلابته وتكامله السلس مع المكتبات الشهيرة يجعله خيارًا مفضلًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي. تمكن الرسم البياني الحسابي الديناميكي في بايتورش من التجربة السريعة وتصحيح الأخطاء بسهولة، مما يسرع من تطوير النماذج.
9. Apache SystemDS
SystemDS هو منصة تعلم آلي مفتوحة المصدر تقدم واجهة موحدة لتنفيذ وتحسين خوارزميات تعلم الآلة.
تم تطوير IBM SystemDS لمعالجة تحديات توسيع وتحسين سير العمل في تعلم الآلة عبر مجموعات بيانات كبيرة وبيئات الحوسبة الموزعة.
إنه يستفيد من البرمجة الإعلامية وتقنيات التحسين التلقائي لتبسيط تطوير ونشر نماذج تعلم الآلة. باستخدام SystemDS، يمكن للمستخدمين تشغيل كودهم بسلاسة على جهاز واحد أو توزيعه عبر مجموعة، مما يسمح بتنفيذ فعال وقابل للتوسيع. مرونته وقابليته للتوسيع تجعله أداة قيمة لعلماء البيانات والباحثين الذين يعملون في مهام تعلم الآلة على نطاق واسع
10. NuPIC
نوبيك هو إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة يعتمد على الذاكرة الهرمية المؤقتة (HTM)، نظرية القشرة الجديدة.
يتم تنفيذ برنامج HTM المدمج في نوبيك لتحليل تيار البيانات الحقيقية الزمنية، حيث يتعلم أنماط الوقت الموجودة في البيانات، ويتنبأ بالقيمة القادمة كذلك، ويكشف أي انحرافات.
تشمل ميزاته البارزة:
- التعلم المستمر على الإنترنت
- الأنماط الزمنية والمكانية
- بيانات تيار الوقت الحقيقي
- التنبؤ والنمذجة
- الكشف عن الشذوذ القوي
- الذاكرة الزمنية الهرمية
الخاتمة
مع ظهور وبحث مستمر في الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن نشهد المزيد من الأدوات التي تساعد في جعل هذا المجال من التكنولوجيا ناجحًا خاصةً لحل التحديات العلمية اليومية وأغراض التعليم.
هل أنت مهتم بـ الذكاء الاصطناعي، ما رأيك؟ أعطنا أفكارك واقتراحاتك أو أي تعليقات مثمرة حول الموضوع عبر قسم التعليقات أدناه وسنكون سعداء لمعرفة المزيد منك.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/