Linux用のトップ10オープンソース人工知能ツール

この投稿では、Linuxエコシステム向けのトップのオープンソース人工知能（AI）ツールのいくつかをカバーします。現在、AIは科学技術の中でも常に進化している分野の1つであり、主な焦点は医療、教育、セキュリティ、製造、銀行などのさまざまな分野で日常生活の課題を解決するためのソフトウェアとハードウェアの構築に向けられています。

1. Java向けの深層学習（Deeplearning4j）

Deeplearning4jは、商用品質のオープンソースで、プラグアンドプレイで、分散型の深層学習ライブラリです。JavaとScalaプログラミング言語向けに設計されています。これは特にビジネス関連のアプリケーション向けに設計されており、分散CPUとGPUの上でHadoopとSparkと統合されています。

DL4JはApache 2.0ライセンスでリリースされ、AWSでのスケーリングにGPUサポートを提供し、マイクロサービスアーキテクチャに適応しています。

2. Caffe – 深層学習フレームワーク

Caffeは、速度に基づいたモジュール化された表現力豊かな深層学習フレームワークです。BSD 2-Clauseライセンスの下でリリースされており、すでにビジョン、音声、マルチメディアなどの分野での研究、スタートアップのプロトタイプ、産業応用など、いくつかのコミュニティプロジェクトをサポートしています。

3. H20 – 分散型機械学習フレームワーク

H20は、オープンソースで高速、拡張性があり、分散型の機械学習フレームワークであり、フレームワークに装備されたアルゴリズムのアソートメントも含まれます。ディープラーニング、勾配ブースティング、ランダムフォレスト、一般化線形モデリング（つまり、ロジスティック回帰、Elastic Net）などのよりスマートなアプリケーションをサポートしています。

これは、データからの意思決定に向けたビジネス志向の人工知能ツールであり、より高速で優れた予測モデリングを使用してデータから洞察を引き出すことをユーザーに可能にします。

4. MLlib – 機械学習ライブラリ

MLlibは、Apache Sparkの一部として開発されたオープンソースで使いやすく、高性能な機械学習ライブラリです。基本的には簡単に展開でき、既存のHadoopクラスターやデータ上で実行できます。

MLlibには、分類、回帰、推薦、クラスタリング、生存分析などのアルゴリズムのコレクションも同梱されています。重要なのは、Python、Java、Scala、Rのプログラミング言語で使用できることです。

5. Apache Mahout

Apache Mahoutは、スケーラブルな機械学習アプリケーションを構築するために設計されたオープンソースのフレームワークであり、以下の3つの顕著な機能があります：単純で拡張可能なプログラミング環境を提供します。

• シンプルで拡張可能なプログラミングワークスペースを提供します。
• Scala + Apache Spark、H20、およびApache Flinkに対して、さまざまな事前パッケージ化されたアルゴリズムを提供します。Rのような構文を持つベクトル数学の実験ワークスペースであるSamarasも含まれています。

6. オープンニューラルネットワークライブラリ（OpenNN）

OpenNNは、ディープラーニングのためのオープンソースのクラスライブラリであり、C++で書かれています。これはニューラルネットワークをインスタンス化するために使用されます。ただし、経験豊富なC++プログラマーと機械学習のスキルが非常に高い人々に最適です。深いアーキテクチャと高いパフォーマンスが特徴です。

7. TensorFlow

TensorFlowは、人工知能（AI）とディープラーニングの分野で非常に人気があるオープンソースの機械学習フレームワークです。

TensorFlowはGoogleによって開発され、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを構築して展開するための優先ツールとして登場しました。

8. PyTorch

PyTorchは、最先端のオープンソースのディープラーニングフレームワークであり、人工知能と機械学習の世界を革新しました。FacebookのAI研究所によって開発されたPyTorchは、データサイエンティスト、研究者、開発者に、ニューラルネットワークの構築とトレーニングに対する動的なアプローチを提供しています。

その柔軟性、堅牢性、そして一般的なライブラリとのシームレスな統合性から、AIプロジェクトの選択肢としてPyTorchが選ばれています。PyTorchの動的な計算グラフは、迅速な実験と簡単なデバッグを可能にし、モデルの開発を加速させます。

9. Apache SystemDS

SystemDSは、機械学習アルゴリズムの実行と最適化のための統一されたインターフェースを提供するオープンソースの機械学習プラットフォームです。

IBMによって開発されたSystemDSは、大規模なデータセットと分散コンピューティング環境での機械学習ワークフローのスケーリングと最適化の課題に対処することを目指しています。

それは宣言型プログラミングと自動最適化技術を活用して、機械学習モデルの開発と展開を簡素化します。SystemDSを使用すると、ユーザーはコードをシングルマシン上でシームレスに実行したり、クラスタ上で分散させることができ、効率的かつスケーラブルな実行が可能です。その柔軟性とスケーラビリティにより、大規模な機械学習タスクに取り組むデータサイエンティストや研究者にとって貴重なツールとなっています。10. NuPIC

10. NuPIC

NuPICは、階層的時間記憶（HTM）という新皮質理論に基づくオープンソースの機械学習フレームワークです。

NuPICNuPICに組み込まれたHTMプログラムは、リアルタイムストリーミングデータを分析するために実装されており、データ内に存在する時間ベースのパターンを学習し、近い将来の値を予測し、異常を明らかにします。

注目すべき特徴は以下の通りです。

• オンライン学習の連続性
• 時間的および空間的パターン
• リアルタイムストリーミングデータ
• 予測とモデリング
• 強力な異常検出
• 階層的時間記憶

結論

AIAIの研究が進むにつれて、この技術分野を成功に導くためにより多くのツールが登場することが期待されます。特に、日常的な科学的課題の解決や教育目的に役立つでしょう。

AIAIに興味はありますか？あなたの考え、提案、または生産的なフィードバックを以下のコメント欄からお寄せください。あなたの意見をお聞かせいただければ幸いです。