En esta publicación, cubriremos algunas de las mejores herramientas de inteligencia artificial de código abierto para el ecosistema Linux. Actualmente, la inteligencia artificial (IA) es uno de los campos en constante avance en ciencia y tecnología, con un enfoque principal dirigido hacia la construcción de software y hardware para resolver desafíos de la vida cotidiana en áreas como la atención médica, la educación, la seguridad, la fabricación, la banca y mucho más.
A continuación se presenta una lista de varias plataformas diseñadas y desarrolladas para respaldar la inteligencia artificial, que puedes utilizar en Linux y posiblemente en muchos otros sistemas operativos. Recuerda que esta lista no está organizada en ningún orden específico de interés.
1. Aprendizaje Profundo Para Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo de grado comercial, de código abierto, lista para usar y distribuida para los lenguajes de programación Java y Scala. Está diseñada específicamente para aplicaciones relacionadas con negocios, e integrada con Hadoop y Spark sobre CPUs y GPUs distribuidos.
DL4J se publica bajo la licencia Apache 2.0 y proporciona soporte para GPU para escalar en AWS, adaptado para arquitectura de microservicios.
2. Caffe – Marco de Aprendizaje Profundo
Caffe es un marco de aprendizaje profundo modular y expresivo basado en la velocidad. Se publica bajo la licencia BSD 2-Clause, y ya está respaldando varios proyectos comunitarios en áreas como investigación, prototipos de inicio y aplicaciones industriales en campos como visión, habla y multimedia.
3. H2O – Marco de Aprendizaje Automático Distribuido
H20 es un marco de aprendizaje automático de código abierto, rápido, escalable y distribuido, además del conjunto de algoritmos equipados en el marco. Admite aplicaciones más inteligentes como el aprendizaje profundo, el impulso de gradiente, los bosques aleatorios, la modelización lineal generalizada (es decir, regresión logística, Elastic Net) y muchos más.
Es una herramienta de inteligencia artificial orientada a los negocios para la toma de decisiones a partir de datos, que permite a los usuarios obtener ideas de sus datos mediante modelización predictiva más rápida y mejorada.
4. MLlib – Biblioteca de Aprendizaje Automático
MLlib es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, fácil de usar y de alto rendimiento desarrollada como parte de Apache Spark. Esencialmente, es fácil de implementar y puede ejecutarse en clústeres de Hadoop y datos existentes.
MLlib también incluye una colección de algoritmos para clasificación, regresión, recomendación, agrupación, análisis de supervivencia y mucho más. Importante, se puede utilizar en los lenguajes de programación Python, Java, Scala y R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout es un marco de código abierto diseñado para construir aplicaciones de aprendizaje automático escalables, tiene tres características prominentes que se enumeran a continuación:
- Proporciona un entorno de trabajo de programación simple y extensible.
- Ofrece una variedad de algoritmos preempaquetados para Scala + Apache Spark, H20 así como Apache Flink.
- Incluye Samaras, un entorno de trabajo para experimentación matemática vectorial con sintaxis similar a R.
6. Biblioteca de Redes Neuronales Abiertas (Open Neural Networks Library – OpenNN)
OpenNN también es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C++ para el aprendizaje profundo, se utiliza para instigar redes neuronales. Sin embargo, solo es óptimo para programadores experimentados en C++ y personas con habilidades de aprendizaje automático tremendas. Se caracteriza por una arquitectura profunda y un alto rendimiento.
7. TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto que ha ganado una popularidad inmensa en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo.
TensorFlow, desarrollado por Google, se ha convertido en la herramienta preferida para científicos de datos y desarrolladores para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático.
8. PyTorch
PyTorch es un marco de vanguardia de aprendizaje profundo de código abierto que ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Desarrollado por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook, PyTorch capacita a científicos de datos, investigadores y desarrolladores con un enfoque dinámico para construir y entrenar redes neuronales.
Su flexibilidad, robustez e integración perfecta con bibliotecas populares lo convierten en la opción preferida para proyectos de IA. El grafo computacional dinámico de PyTorch permite experimentación rápida y depuración fácil, acelerando el desarrollo del modelo.
9. Apache SystemDS
SystemDS es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que ofrece una interfaz unificada para ejecutar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático.
Desarrollado por IBM, SystemDS tiene como objetivo abordar los desafíos de escalar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en conjuntos de datos grandes y entornos informáticos distribuidos.
Utiliza la programación declarativa y técnicas de optimización automáticas para simplificar el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Con SystemDS, los usuarios pueden ejecutar su código de forma transparente en una sola máquina o distribuirlo en un clúster, lo que permite una ejecución eficiente y escalable. Su flexibilidad y escalabilidad lo convierten en una herramienta valiosa para científicos de datos e investigadores que trabajan con tareas de aprendizaje automático a gran escala.
10. NuPIC
NuPIC es un marco de código abierto para el aprendizaje automático basado en la teoría del Memoria Temporal Jerárquica (HTM), un modelo del neocórtex.
El programa HTM incorporado en NuPIC se implementa para analizar datos en tiempo real en streaming, aprendiendo patrones basados en el tiempo en los datos, prediciendo valores inminentes y revelando cualquier irregularidad.
Sus características notables incluyen:
- Aprendizaje en línea continuo
- Patrones temporales y espaciales
- Datos en tiempo real en streaming
- Predicción y modelado
- Detección de anomalías poderosa
- Memoria temporal jerárquica
Conclusión
Con el aumento y la investigación en constante avance en IA, estamos destinados a ver más herramientas emerger para ayudar a hacer de esta área de tecnología un éxito, especialmente para resolver desafíos científicos diarios junto con fines educativos.
¿Te interesa IA, cuéntanos tu opinión? Ofrece tus pensamientos, sugerencias o cualquier retroalimentación productiva sobre el tema a través de la sección de comentarios a continuación y estaremos encantados de saber más de ti.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/