In diesem Beitrag werden einige der besten Open-Source-Künstliche-Intelligenz (KI) Tools für das Linux-Ökosystem behandelt. Derzeit ist KI eines der ständig fortschreitenden Gebiete in Wissenschaft und Technologie, mit einem Schwerpunkt auf der Entwicklung von Software und Hardware zur Lösung alltäglicher Herausforderungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung, Sicherheit, Fertigung, Bankwesen und vielem mehr.
Unten finden Sie eine Liste einer Reihe von Plattformen, die entworfen und entwickelt wurden, um KI zu unterstützen, die Sie unter Linux und möglicherweise vielen anderen Betriebssystemen nutzen können. Denken Sie daran, dass diese Liste nicht in einer bestimmten Reihenfolge von Interesse angeordnet ist.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j ist eine kommerzielle, Open-Source-, Plug-and-Play-, verteilte Deep-Learning-Bibliothek für die Programmiersprachen Java und Scala. Sie ist speziell für geschäftsbezogene Anwendungen konzipiert und mit Hadoop und Spark auf verteilten CPUs und GPUs integriert.
DL4J wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, bietet GPU-Unterstützung für das Skalieren auf AWS und ist für die Mikroservice-Architektur angepasst.
2. Caffe – Deep Learning Framework
Caffe ist ein modulares und ausdrucksstarkes Deep-Learning-Framework, das auf Geschwindigkeit basiert. Es wird unter der BSD 2-Clause-Lizenz veröffentlicht und unterstützt bereits mehrere Community-Projekte in Bereichen wie Forschung, Start-up-Prototypen und industrielle Anwendungen in den Bereichen Vision, Sprache und Multimedia.
3. H20 – Distributed Machine Learning Framework
H20 ist ein Open-Source, schnelles, skalierbares und verteiltes Machine-Learning-Framework, sowie die Auswahl an Algorithmen, die auf dem Framework ausgestattet sind. Es unterstützt intelligentere Anwendungen wie Deep Learning, Gradient Boosting, Random Forests, generalisierte lineare Modellierung (d.h. logistische Regression, Elastisches Netz) und vieles mehr.
Es handelt sich um ein geschäftsorientiertes künstliche Intelligenzwerkzeug für Entscheidungsfindung aus Daten. Es ermöglicht den Benutzern, Erkenntnisse aus ihren Daten mit schnellerer und besserer Vorhersagemodellierung zu ziehen.
4. MLlib – Machine Learning Library
MLlib ist eine Open-Source, einfach zu bedienende und leistungsstarke Machine-Learning-Bibliothek, die im Rahmen von Apache Spark entwickelt wurde. Es ist im Wesentlichen einfach bereitzustellen und kann auf vorhandenen Hadoop-Clustern und Daten ausgeführt werden.
MLlib wird auch mit einer Sammlung von Algorithmen für Klassifikation, Regression, Empfehlung, Clustering, Überlebensanalyse und vielem mehr geliefert. Wichtig ist, dass es in den Programmiersprachen Python, Java, Scala und R verwendet werden kann.
5. Apache Mahout
Apache Mahout ist ein Open-Source-Framework, das für den Aufbau skalierbarer Machine-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Es verfügt über drei prominente Funktionen, die unten aufgeführt sind:
- Bietet einen einfachen und erweiterbaren Programmieraufenthaltsort.
- Bietet eine Vielzahl von vorkonfigurierten Algorithmen für Scala + Apache Spark, H20 sowie Apache Flink.
- Enthält Samaras, einen Arbeitsplatz für Experimente mit Vektor-Mathematik und R-ähnlicher Syntax.
6. Open Neural Networks Library (OpenNN)
OpenNN ist auch eine quelloffene Klassenbibliothek, geschrieben in C++ für Deep Learning, sie wird verwendet, um neuronale Netzwerke zu initiieren. Allerdings ist es nur optimal für erfahrene C++ Programmierer und Personen mit enormen maschinellem Lernen. Es zeichnet sich durch eine tiefe Architektur und hohe Leistungsfähigkeit aus.
7. TensorFlow
TensorFlow ist ein quelloffenes maschinelles Lernframework, das in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning enorm an Popularität gewonnen hat.
TensorFlow, entwickelt von Google, hat sich als bevorzugtes Werkzeug für Data Scientists und Entwickler zur Erstellung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen etabliert.
8. PyTorch
PyTorch ist ein hochmodernes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens revolutioniert hat. Entwickelt vom Facebook AI Research Lab, ermöglicht PyTorch Datenwissenschaftlern, Forschern und Entwicklern einen dynamischen Ansatz zum Aufbau und Training neuronaler Netze.
Seine Flexibilität, Robustheit und nahtlose Integration mit populären Bibliotheken machen es zur bevorzugten Wahl für KI-Projekte. PyTorchs dynamischer Berechnungsgraph ermöglicht schnelle Experimente und einfaches Debugging, was die Modellentwicklung beschleunigt.
9. Apache SystemDS
SystemDS ist eine Open-Source-Maschinenlernplattform, die eine einheitliche Schnittstelle für die Ausführung und Optimierung von Maschinenlernalgorithmen bietet.
Entwickelt von IBM, zielt SystemDS darauf ab, die Herausforderungen des Skalierens und Optimierens von Maschinenlern-Workflows über große Datensätze und verteilte Rechenumgebungen zu bewältigen.
Es nutzt deklaratives Programmieren und automatische Optimierungstechniken, um die Entwicklung und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen zu vereinfachen. Mit SystemDS können Benutzer ihren Code nahtlos auf einer einzelnen Maschine ausführen oder über einen Cluster verteilen, was eine effiziente und skalierbare Ausführung ermöglicht. Seine Flexibilität und Skalierbarkeit machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler und Forscher, die mit groß angelegten maschinellen Lernaufgaben arbeiten
10. NuPIC
NuPIC ist ein quelloffenes Framework für maschinelles Lernen, das auf Hierarchischer Zeitgedächtnis (HTM), einer Theorie des Neokortex, basiert.
Das HTM-Programm, das in NuPIC integriert ist, ist für die Analyse von Echtzeit-Datenströmen implementiert, bei denen es lernt, zeitbasierte Muster in den Daten zu erkennen, vorherzusagen, welche Werte als nächstes kommen, und jegliche Anomalien aufzeigt.
Seine bemerkenswerten Funktionen umfassen:
- Kontinuierliches Online-Lernen
- Zeitliche und räumliche Muster
- Echtzeit-Datenströme
- Vorhersage und Modellierung
- Potente Anomalieerkennung
- Hierarchisches Zeitgedächtnis
Schlussfolgerung
Mit dem Aufstieg und der stetig fortschreitenden Forschung in KI werden wir wahrscheinlich noch mehr Werkzeuge erleben, die entstehen, um diesen Bereich der Technologie zum Erfolg zu verhelfen, insbesondere für die Lösung täglicher wissenschaftlicher Herausforderungen sowie für Bildungszwecke.
Interessieren Sie sich für KI, was ist Ihre Meinung? Teilen Sie uns Ihre Gedanken, Vorschläge oder konstruktive Rückmeldungen zu dem Thema über den Kommentarbereich unten mit, und wir freuen uns, mehr von Ihnen zu erfahren.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/