Linux용 10대 오픈 소스 인공 지능 도구

튜토리얼

이 게시물에서는 Linux 생태계를 위한 몇 가지 주요 오픈 소스 인공 지능 (AI) 도구를 다룰 것입니다. 현재 AI는 과학과 기술의 계속 발전하는 분야 중 하나로, 주요 초점은 의료, 교육, 보안, 제조, 은행 등의 분야에서 일상적인 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 구축하는 데 있습니다.

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아래는 Linux 및 다른 많은 운영 체제에서 활용할 수 있는 AI를 지원하기 위해 설계 및 개발된 여러 플랫폼 목록입니다. 이 목록은 특정 관심 순서로 정렬되지 않았음을 기억하십시오.

1. Java용 딥 러닝 (Deeplearning4j)

Deeplearning4j는 상업용급, 오픈 소스, 플러그 앤 플레이, 분산 딥 러닝 라이브러리로 Java 및 Scala 프로그래밍 언어용으로 특별히 설계되었습니다. 비즈니스 관련 응용 프로그램을 위해 특별히 설계되었으며 분산 CPU 및 GPU 상단의 Hadoop 및 Spark와 통합되어 있습니다.

DL4J는 Apache 2.0 라이선스로 출시되며 AWS에서 확장을 위한 GPU 지원을 제공하며 마이크로 서비스 아키텍처에 적합하게 조정되었습니다.

Deeplearning4j – Deep Learning for Java

2. Caffe – 딥 러닝 프레임워크

Caffe는 속도를 기반으로 한 모듈식 및 표현력 있는 딥 러닝 프레임워크입니다. BSD 2-Clause 라이선스로 출시되었으며 이미 비전, 음성 및 멀티미디어 분야의 연구, 스타트업 프로토타입 및 산업 응용 프로그램을 지원하고 있습니다.

Caffe – Deep Learning Framework

3. H20 – 분산 머신 러닝 프레임워크

H20는 오픈 소스이며 빠르고 확장 가능하며 분산형 머신러닝 프레임워크입니다. 또한 프레임워크에 장착된 다양한 알고리즘도 함께 제공됩니다. 이는 딥 러닝, 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 일반화 선형 모델링(즉, 로지스틱 회귀, 엘라스틱 넷) 등과 같은 더 스마트한 응용 프로그램을 지원합니다.

이는 데이터에서의 의사 결정을 위한 비즈니스 지향적 인공 지능 도구로, 사용자가 더 빠르고 더 나은 예측 모델링을 통해 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있도록합니다.

H2O – Distributed Machine Learning Framework

4. MLlib – 머신 러닝 라이브러리

MLlib는 Apache Spark의 일부로 개발된 오픈 소스이며 사용하기 쉽고 고성능의 머신 러닝 라이브러리입니다. 기존의 Hadoop 클러스터 및 데이터에서 쉽게 배포 및 실행할 수 있습니다.

MLlib는 또한 분류, 회귀, 추천, 클러스터링, 생존 분석 등의 알고리즘 모음을 함께 제공합니다. 더욱 중요한 것은 Python, Java, Scala 및 R 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있다는 것입니다.

MLlib – Machine Learning Library

5. Apache Mahout

Apache Mahout는 확장 가능한 머신 러닝 응용 프로그램을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크로, 아래에 나열된 세 가지 주요 기능을 갖추고 있습니다:간단하고 확장 가능한 프로그래밍 환경을 제공합니다.

  • 간편하고 확장 가능한 프로그래밍 작업 환경을 제공합니다.
  • Scala + Apache Spark, H20, 그리고 Apache Flink를 위한 다양한 미리 패키지된 알고리즘을 제공합니다.R과 유사한 구문을 가진 Samaras라는 벡터 수학 실험 작업 환경을 포함합니다.
  • 6. 오픈 신경망 라이브러리 (OpenNN)
Apache Mahout – Machine Learning Library

OpenNN은 딥 러닝을 위한 오픈 소스 클래스 라이브러리로, C++로 작성되었으며 신경망을 촉발시키는 데 사용됩니다. 그러나 이는 경험豊富한 C++ 프로그래머와 기계 학습 능력이 뛰어난 사람들에게만 적합합니다. 깊은 아키텍처와 높은 성능이 특징입니다.

OpenNN – Open Neural Networks Library

7. TensorFlow

TensorFlow는 AI와 딥 러닝 분야에서 엄청난 인기를 얻은 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다.

Google에 의해 개발된 TensorFlow는 데이터 과학자와 개발자들이 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 선호되는 도구로 떠오르고 있습니다.

TensorFlow – Machine Learning Platform

8. PyTorch

PyTorch은 인공 지능과 기계 학습의 세계를 혁신한 첨단 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. Facebook의 인공 지능 연구소에서 개발된 PyTorch는 데이터 과학자, 연구원 및 개발자들에게 신경망을 구축하고 훈련시키는 동적 접근을 제공합니다.

그의 유연성, 견고성 및 인기 있는 라이브러리와의 원활한 통합으로 PyTorch는 AI 프로젝트에 대한 기본 선택지입니다. PyTorch의 동적 계산 그래프는 빠른 실험 및 쉬운 디버깅을 가능하게하여 모델 개발을 가속화합니다.

PyTorch – Machine Learning Framework

9. Apache SystemDS

SystemDS는 머신 러닝 알고리즘을 실행하고 최적화하기 위한 통합 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다.

IBM에서 개발된 SystemDS, SystemDS는 대규모 데이터 세트 및 분산 컴퓨팅 환경에서 머신 러닝 워크플로우의 확장 및 최적화 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.

선언적 프로그래밍과 자동 최적화 기술을 활용하여 머신 러닝 모델의 개발 및 배포를 단순화합니다. SystemDS를 사용하면 사용자는 코드를 단일 기계에서 실행하거나 클러스터 전체에 분산하여 효율적이고 확장 가능한 실행이 가능합니다. 그의 유연성과 확장성은 대규모 머신 러닝 작업을 수행하는 데이터 과학자 및 연구원들에게 귀중한 도구입니다.10. NuPIC

Apache SystemDS – Machine Learning Platform

10. NuPIC

NuPIC는 뇌의 신경 구조를 바탕으로 한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크로, 계층적 일시적 기억(HTM)이론을 기반으로 합니다.

이 프레임워크에 통합된 HTM 프로그램은 실시간 스트리밍 데이터를 분석하는 데 사용되며, 데이터에서 시간 기반 패턴을 학습하고, 예측 가능한 값을 예측하며, 이상 현상을 발견합니다.

이 프레임워크의 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • 지속적인 온라인 학습
  • 시간 및 공간 패턴
  • 실시간 스트리밍 데이터
  • 예측 및 모델링
  • 강력한 이상 감지
  • 계층적 일시적 기억
NuPIC Machine Intelligence
결론

AI의 발전과 끊임없는 연구로 인해, 우리는 이 기술 영역의 성공을 위해 더 많은 도구가 등장할 것으로 예상됩니다. 특히 일상적인 과학적 문제 해결과 교육 목적에 도움이 될 것입니다.

AI에 관심이 있으신가요? 아래 댓글 섹션에서 주제에 대한 생각, 제안 또는 생산적인 피드백을 제공해 주시면 참여해 주셔서 기뻐할 것입니다.

Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/