In questo post, copriremo alcuni dei migliori strumenti di intelligenza artificiale open source per l’ecosistema Linux. Attualmente, l’IA è uno dei campi in continua evoluzione nella scienza e nella tecnologia, con un focus principale orientato alla costruzione di software e hardware per risolvere sfide quotidiane in aree come la sanità, l’istruzione, la sicurezza, la produzione, il settore bancario e molto altro ancora.
Di seguito è riportato un elenco di piattaforme progettate e sviluppate per supportare l’IA, che è possibile utilizzare su Linux e probabilmente su molti altri sistemi operativi. Ricorda che questo elenco non è ordinato in base a un interesse specifico.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j è una libreria di deep learning di grado commerciale, open source, plug-and-play e distribuita per i linguaggi di programmazione Java e Scala. È progettata specificamente per applicazioni legate al business e integrata con Hadoop e Spark su CPU e GPU distribuite.
DL4J è rilasciato sotto la licenza Apache 2.0 e fornisce supporto GPU per la scalabilità su AWS ed è adattato per l’architettura a micro-servizi.
2. Caffe – Framework di Deep Learning
Caffe è un framework di deep learning modulare ed espressivo basato sulla velocità. È rilasciato sotto la licenza BSD 2-Clause e supporta già diversi progetti della comunità in settori come la ricerca, i prototipi di startup e le applicazioni industriali nei campi della visione, del linguaggio e dei multimedia.
3. H20 – Framework di Machine Learning Distribuito
H20 è un framework di apprendimento automatico open-source, veloce, scalabile e distribuito, oltre all’assortimento di algoritmi equipaggiati sul framework. Supporta applicazioni più intelligenti come l’apprendimento profondo, il boosting del gradiente, le foreste casuali, la modellazione lineare generalizzata (cioè regressione logistica, Elastic Net) e molti altri.
È uno strumento di intelligenza artificiale orientato al business per la presa di decisioni basata sui dati, che consente agli utenti di trarre insight dai loro dati utilizzando modelli predittivi più veloci e migliori.
4. MLlib – Libreria di Apprendimento Automatico
MLlib è una libreria di apprendimento automatico open-source, facile da usare e ad alte prestazioni sviluppata come parte di Apache Spark. È essenzialmente facile da implementare e può essere eseguita su cluster Hadoop esistenti e dati.
MLlib include anche una raccolta di algoritmi per classificazione, regressione, raccomandazione, clustering, analisi della sopravvivenza e molto altro. È importante sottolineare che può essere utilizzato nei linguaggi di programmazione Python, Java, Scala e R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout è un framework open-source progettato per la costruzione di applicazioni di apprendimento automatico scalabili, ha tre caratteristiche prominenti elencate di seguito:
- Offre un ambiente di programmazione semplice ed estensibile.
- Fornisce una varietà di algoritmi preconfezionati per Scala + Apache Spark, H20 nonché Apache Flink.
- Include Samaras, un ambiente di sperimentazione per la matematica vettoriale con sintassi simile a R.
6. Libreria di reti neurali aperta (Open Neural Networks Library – OpenNN)
OpenNN è anche una libreria di classi open-source scritta in C++ per l’apprendimento profondo, viene utilizzata per innescare reti neurali. Tuttavia, è ottimale solo per programmatori esperti di C++ e persone con grandi capacità di apprendimento automatico. È caratterizzato da una profonda architettura e alto rendimento.
7. TensorFlow
TensorFlow è un framework open-source per l’apprendimento automatico che ha ottenuto una popolarità immensa nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento profondo.
TensorFlow, sviluppato da Google, è emerso come lo strumento preferito per i data scientist e gli sviluppatori per costruire e distribuire modelli di apprendimento automatico.
8. PyTorch
PyTorch è un framework di deep learning open-source all’avanguardia, che ha rivoluzionato il mondo dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Sviluppato dal laboratorio di ricerca sull’IA di Facebook, PyTorch offre ai data scientist, ricercatori e sviluppatori un approccio dinamico alla costruzione e all’addestramento delle reti neurali.
La sua flessibilità, robustezza e integrazione senza soluzione di continuità con librerie popolari lo rendono una scelta prediletta per i progetti di intelligenza artificiale. Il grafo computazionale dinamico di PyTorch consente un’esperimentazione rapida e una facile debuggazione, accelerando lo sviluppo del modello.
9. Apache SystemDS
SystemDS è una piattaforma di machine learning open-source che offre un’interfaccia unificata per eseguire e ottimizzare algoritmi di machine learning.
Sviluppato da IBM, SystemDS mira ad affrontare le sfide dello scaling e dell’ottimizzazione dei flussi di lavoro di machine learning su grandi dataset e ambienti di calcolo distribuito.
Utilizza la programmazione dichiarativa e le tecniche di ottimizzazione automatica per semplificare lo sviluppo e il rilascio di modelli di machine learning. Con SystemDS, gli utenti possono eseguire il proprio codice in modo trasparente su una singola macchina o distribuirlo su un cluster, consentendo un’esecuzione efficiente e scalabile. La sua flessibilità e scalabilità lo rendono uno strumento prezioso per i data scientist e i ricercatori che lavorano con compiti di machine learning su larga scala.
10. NuPIC
NuPIC è un framework open-source per l’apprendimento automatico basato sulla teoria del Memoria Temporale Gerarchica (HTM) del neocortex.
Il programma HTM integrato in NuPIC è progettato per analizzare dati in streaming in tempo reale, imparando i pattern temporali presenti nei dati, prediciendo i valori imminenti e rivelando eventuali irregolarità.
Le sue caratteristiche degne di nota includono:
- Apprendimento online continuo
- Pattern temporali e spaziali
- Dati in streaming in tempo reale
- Predizione e modellazione
- Potente rilevamento delle anomalie
- Memoria temporale gerarchica
Conclusione
Con l’aumento e la sempre più avanzata ricerca in IA, è probabile che vedremo più strumenti che vengono creati per aiutare a rendere questo settore della tecnologia un successo, specialmente per risolvere le sfide scientifiche quotidiane insieme a scopi educativi.
Sei interessato all’IA, che ne pensi? Condividi con noi i tuoi pensieri, suggerimenti o qualsiasi feedback produttivo sull’argomento tramite la sezione commenti qui sotto e saremo lieti di conoscere di più da te.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/