בפוסט זה, נכסה כמה מהכלים ללמידת מכונה קוד פתוח המובילים עבור אקוסיסטם לינוקס. כיום, הלמידה המלאכותית היא אחד מתחומי המדע והטכנולוגיה המתקדמים ביותר, עם מיקוד רב על בניית תוכנה וקשתות כדי לפתור אתגרים של חיי היומיום בתחומים כגון בריאות, חינוך, אבטחה, ייצור, בנקאות ועוד הרבה יותר.
רשימה זו מכילה מספר פלטפורמות שנוצרו ופותחו לתמיכה בלמידת מכונה, אשר ניתן להשתמש בהן בסביבת Linux ואולי גם במספר מערכות הפעלה אחרות. יש לזכור כי רשימה זו אינה מסודרת לפי סדר כלשהו של עניין.
Deep Learning For Java (Deeplearning4j) הוא ספריית למידת עמוקה מסחרית, פתוחה, נטו וקריאה, עבור שפות התכנות Java ו־Scala. נועדה במיוחד ליישומים עסקיים, ומשולבת עם Hadoop ו־Spark על גבי CPUs ו־GPUs מבוזרים.
DL4J משוחררת תחת רישיון Apache 2.0 ומספקת תמיכה ב־GPU להתגברות ב־AWS ומותאמת לארכיטקטורת שירותים מיקרו.
קפה – מסגרת למידת עמוקה
Caffe הוא מסגרת למידת עמוקה מודולרית וביטויית המבוססת על מהירות. משוחררת תחת רישיון BSD 2-Clause, וכבר תומכת בפרויקטים קהילתיים רבים בתחומים כמו מחקר, דגמי התנסות לסטארט-אפים ויישומים תעשייתיים בתחומים כגון ראייה, דיבור ומדיה.
3. H20 – מסגרת ללמידת מכונה מבוזרת
מים הוא סביבת למידת מכונה פתוחה, מהירה, קליטת גדילה, ומבוזרת, כולל אוסף של אלגוריתמים המוכנים על הסביבה. היא תומכת ביישומים חכמים כגון למידה עמוקה, הגברת גרדינט, יערות אקראיים, דגמות לינאריות כלליות (כמו רגרסיה לוגיסטית, רשת אלסטית), ועוד רבים.
זו כלי בינה מלאכותית ממוקד עסקים לקבלת החלטות מנתונים, היא מאפשרת למשתמשים להבין תובנות מהנתונים שלהם באמצעות דגמות חיזוי מהירות וטובות יותר.
4. ספריית למידת מכונה – MLlib
MLlib היא ספריית למידת מכונה פתוחה, קלת השימוש וביצועים גבוהים שפותחה כחלק מ־Apache Spark. זה קל להפעיל ויכול לרוץ על אשכולות Hadoop קיימים ועל נתונים.
MLlib מגיעה גם עם אוסף של אלגוריתמים לסיווג, רגרסיה, המלצה, אשפוז, ניתוח אורך חיים ועוד הרבה יותר. חשוב לציין, ניתן להשתמש בה בשפות תכנות כמו Python, Java, Scala, ו־R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout היא סביבת פתוחה המיועדת לבניית יישומי למידת מכונה נפרטים, היא מציעה שלוש תכונות נרחבות המפורטות להלן:
- מספק משרד עבודה תכנותי פשוט ונרחב.
- מציע מגוון של אלגוריתמים מוכן-לשימוש עבור Scala + Apache Spark, H20 וגם Apache Flink.
- כולל Samaras, משרד עבודה לניסויים במתמטיקה וקטורית עם תחביר דמוי R.
6. ספריית רשתות עצביות פתוחה (Open Neural Networks Library – OpenNN)
OpenNN היא גם ספרייה מקורית מחברת בשפה C++ ללמידה עמיקה, היא משמשת להפעלת רשתות עצביות. עם זאת, היא אופטימלית רק עבור תכנותים מנוסים בC++ ואנשים עם ידע מכובד בלמידת מכונות. היא מאופיינת במבנה עמיק וביצועים גבוהים.
7. TensorFlow
TensorFlow היא ספרייה מכונות פתוחה הגדולה בתחום הבינה המלאכותית (AI) והלמידה העמיקה.
TensorFlow, פותחה על ידי Google, התפתחה לכלי המועדף עבור מדעני נתונים ומפתחים לבניית ובניית מודלי למידה מכונות.
8. PyTorch
פייטורץ הוא פריימוורק מתקדם ופתוח ללמידת עמוקה, ששינה את עולם הבינה מלאכותית ולמידת מכונה. פותח על ידי מעבדת המחקר בתחום הבינה המלאכותית של פייסבוק, פייטורץ מעצים מדעני נתונים, חוקרים ומפתחים עם גישה דינמית לבניית ואימון של רשתות עצבים.
הגמישות, העמידות והאינטגרציה החלקה של פייטורץ עם ספריות פופולריות הופכים אותו לבחירה המועדפת לפרויקטי בינה מלאכותית. הגרף החישובי הדינמי של פייטורץ מאפשר ניסויים מהירים ותיקוני באגים קלים, מהירים את פיתוח המודלים.
9. Apache SystemDS
SystemDS הוא פלטפורמת למידת מכונה פתוחה שמציעה ממשק אחיד לביצוע ואופטימיזציה של אלגוריתמי למידת מכונה.
פותח על ידי IBM, SystemDS נועד לטפל באתגרים של התפשטות ואופטימיזציה של זרימות עבודה של למידת מכונה במערכות נתונים גדולים וסביבות חישוב מבוזרות.
הוא משתמש בתכנות דקלרטיבי וטכניקות אוטומטיות לפשט את פיתוח והפצת המודלים של למידת מכונה. עם SystemDS, משתמשים יכולים להריץ את הקוד שלהם בצורה חלקה על מכונה יחידה או להפיץ אותו על קבוצת מחשבים, מאפשר ניהול יעיל וקליטה. הגמישות והקידמה שלו הופכים אותו לכלי ערך עבור מדעני נתונים וחוקרים העובדים עם משימות למידת מכונה בקניות גדולות
10. NuPIC
NuPIC הוא ממשק פתוח ללמידה מכונית המבוסס על זיכרון רמות זמן מדורג (HTM), תאוריה של נוירוקורטק.
התוכנה HTM המשולבת בNuPIC מיושמת לניתוח זרם נתונים בזמן אמת, כאשר היא לומדת דפוסים מבוססי זמן קיימים בנתונים, משערת ערכים קרובים גם כן, ומגלה כל חריגות.
תכונותיו המשמעותיות כוללות:
- למידה רציפה מקוון
- דפוסים זמניים ומרחביים
- נתונים זרם בזמן אמת
- חיזוי ומודלים
- גילוי חריגות חזק
- זיכרון רמות זמן מדורג
מסקנה
עם העלייה והמחקר המתקדם בAI, אנו חייבים לראות עוד כלי צמיחה כדי לעזור להפוך את התחום הטכנולוגיה הזה להצלחה, במיוחד לפתרון בעיות מדעיות יומיומיות יחד עם מטרות חינוכיות.
האם אתה מעוניין בAI, מה אתה חושב? הצע לנו את מחשבותיך, הצעות, או כל משוב פרודוקטיבי על הנושא דרך חלונית התגובות למטה ונשמח לדעת יותר ממך.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/