Dans ce post, nous couvrirons quelques-uns des meilleurs outils d’intelligence artificielle (IA) open-source pour l’écosystème Linux. Actuellement, l’IA est l’un des domaines en constante évolution dans le domaine de la science et de la technologie, avec un accent majeur mis sur la construction de logiciels et de matériels pour résoudre les défis de la vie quotidienne dans des domaines tels que les soins de santé, l’éducation, la sécurité, la fabrication, la banque et bien plus encore.
Voici une liste de plusieurs plateformes conçues et développées pour prendre en charge l’IA, que vous pouvez utiliser sur Linux et éventuellement sur de nombreux autres systèmes d’exploitation. Rappelez-vous que cette liste n’est pas organisée dans un ordre spécifique d’intérêt.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j est une bibliothèque d’apprentissage profond de qualité commerciale, open source, plug-and-play et distribuée pour les langages de programmation Java et Scala. Elle est conçue spécifiquement pour les applications liées aux entreprises, et intégrée à Hadoop et Spark sur des CPU et GPU distribués.
DL4J est publié sous la licence Apache 2.0 fournit un support GPU pour le dimensionnement sur AWS et est adapté à l’architecture de micro-services.
2. Caffe – Cadre d’apprentissage profond
Caffe est un cadre d’apprentissage profond modulaire et expressif basé sur la vitesse. Il est publié sous la licence BSD 2-Clause, et il prend déjà en charge plusieurs projets communautaires dans des domaines tels que la recherche, les prototypes de start-up et les applications industrielles dans des domaines tels que la vision, la parole et le multimédia.
3. H20 – Cadre d’apprentissage machine distribué
H20 est un framework d’apprentissage automatique open-source, rapide, évolutif et distribué, ainsi que l’assortiment d’algorithmes équipés sur le framework. Il prend en charge des applications plus intelligentes telles que l’apprentissage profond, le renforcement de gradient, les forêts aléatoires, la modélisation linéaire généralisée (c’est-à-dire la régression logistique, Elastic Net), et bien d’autres encore.
C’est un outil d’intelligence artificielle orienté vers les entreprises pour la prise de décision à partir des données, il permet aux utilisateurs de tirer des enseignements de leurs données en utilisant une modélisation prédictive plus rapide et meilleure.
4. MLlib – Bibliothèque d’apprentissage automatique
MLlib est une bibliothèque d’apprentissage automatique open-source, facile à utiliser et performante, développée dans le cadre d’ Apache Spark. Il est essentiellement facile à déployer et peut s’exécuter sur des clusters Hadoop existants et des données.
MLlib est également livré avec une collection d’algorithmes pour la classification, la régression, la recommandation, le regroupement, l’analyse de survie et bien plus encore. Importamment, il peut être utilisé dans les langages de programmation Python, Java, Scala et R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout est un framework open-source conçu pour la construction d’applications d’apprentissage automatique évolutives, il présente trois caractéristiques principales énumérées ci-dessous :
- Offre un environnement de programmation simple et extensible.
- Fournit une variété d’algorithmes pré-emballés pour Scala + Apache Spark, H20 ainsi que Apache Flink.
- Inclut Samaras, un environnement d’expérimentation en mathématiques vectorielles avec une syntaxe similaire à R.
6. Open Neural Networks Library (OpenNN)
OpenNN est également une bibliothèque de classes open-source écrite en C++ pour l’apprentissage profond, elle est utilisée pour initier des réseaux neuronaux. Cependant, elle est seulement optimale pour les programmeurs C++ expérimentés et les personnes possédant d’énormes compétences en machine-learning. Elle se caractérise par une architecture profonde et une haute performance.
7. TensorFlow
TensorFlow est un framework open-source d’apprentissage automatique qui a gagné une immense popularité dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage profond.
TensorFlow, développé par Google, est devenu l’outil préféré des scientifiques des données et des développeurs pour construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
8. PyTorch
PyTorch est un cadre de pointe en apprentissage profond open-source, qui a révolutionné le monde de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Développé par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook, PyTorch donne aux data scientists, chercheurs et développeurs une approche dynamique pour la construction et l’entraînement de réseaux neuronaux.
Sa flexibilité, sa robustesse et son intégration transparente avec des bibliothèques populaires en font un choix privilégié pour les projets d’IA. Le graphique computationnel dynamique de PyTorch permet une expérimentation rapide et un débogage facile, accélérant le développement du modèle.
9. Apache SystemDS
SystemDS est une plateforme open-source d’apprentissage automatique qui offre une interface unifiée pour l’exécution et l’optimisation des algorithmes d’apprentissage automatique.
Développé par IBM, SystemDS vise à relever les défis de mise à l’échelle et d’optimisation des flux de travail d’apprentissage automatique sur de grands ensembles de données et des environnements informatiques distribués.
Il utilise la programmation déclarative et des techniques d’optimisation automatique pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Avec SystemDS, les utilisateurs peuvent exécuter leur code de manière transparente sur une seule machine ou le distribuer sur un cluster, permettant une exécution efficace et évolutive. Sa flexibilité et sa scalabilité en font un outil précieux pour les data scientists et les chercheurs travaillant sur des tâches d’apprentissage automatique à grande échelle.
10. NuPIC
NuPIC est un cadre open-source pour l’apprentissage automatique basé sur la Mémoire Temporelle Hiérarchique (HTM), une théorie du néocortex.
Le programme HTM intégré dans NuPIC est conçu pour analyser des données en streaming en temps réel, où il apprend les modèles temporels présents dans les données, prédit les valeurs imminentes et révèle également toute irrégularité.
Ses caractéristiques notables incluent :
- Apprentissage en ligne continu
- Modèles temporels et spatiaux
- Données en streaming en temps réel
- Prédiction et modélisation
- Détection puissante des anomalies
- Mémoire temporelle hiérarchique
Conclusion
Avec l’essor et la recherche toujours plus avancée en IA, nous sommes appelés à voir apparaître plus d’outils pour aider à rendre cette branche de la technologie un succès, en particulier pour résoudre les défis scientifiques quotidiens ainsi que pour des fins éducatives.
Êtes-vous intéressé par l’IA, qu’en pensez-vous ? Faites-nous part de vos idées, suggestions ou tout retour constructif sur le sujet via la section commentaires ci-dessous et nous serons ravis de savoir plus de vous.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/