In deze post zullen we een paar van de beste, open-source kunstmatige intelligentie (AI) tools voor het Linux ecosysteem behandelen. Momenteel is AI een van de voortdurend evoluerende gebieden in wetenschap en technologie, met een belangrijke focus gericht op het bouwen van software en hardware om alledaagse uitdagingen op gebieden als gezondheidszorg, onderwijs, beveiliging, productie, bankwezen en nog veel meer op te lossen.
Hieronder staat een lijst van een aantal platforms die zijn ontworpen en ontwikkeld ter ondersteuning van AI, die je kunt gebruiken op Linux en mogelijk op vele andere besturingssystemen. Onthoud dat deze lijst niet is gerangschikt in een specifieke volgorde van interesse.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j is een commerciële, open-source, plug-and-play, gedistribueerde deep-learning bibliotheek voor de programmeertalen Java en Scala. Het is specifiek ontworpen voor zakelijke toepassingen en geïntegreerd met Hadoop en Spark bovenop gedistribueerde CPU’s en GPU’s.
DL4J is uitgebracht onder de Apache 2.0 licentie en biedt GPU-ondersteuning voor schaalvergroting op AWS en is aangepast voor microservice-architectuur.
2. Caffe – Deep Learning Framework
Caffe is een modulair en expressief deep-learning framework gebaseerd op snelheid. Het is uitgebracht onder de BSD 2-Clause licentie en ondersteunt al verschillende communityprojecten op gebieden zoals onderzoek, start-up prototypen en industriële toepassingen in domeinen zoals visie, spraak en multimedia.
3. H20 – Gedistribueerd Machine Learning Framework
H20 is een open-source, snel, schaalbaar en gedistribueerd machine learning framework, plus het assortiment algoritmes uitgerust op het framework. Het ondersteunt slimmere toepassingen zoals deep learning, gradient boosting, random forests, generalised linear modeling (d.w.z. logistische regressie, Elastic Net), en nog veel meer.
Het is een op bedrijven gericht kunstmatige intelligentie hulpmiddel voor besluitvorming op basis van data, het stelt gebruikers in staat inzichten te halen uit hun data met behulp van snellere en betere voorspellende modellering.
4. MLlib – Machine Learning Library
MLlib is een open-source, gebruiksvriendelijke en krachtige machine-learning bibliotheek ontwikkeld als onderdeel van Apache Spark. Het is in wezen gemakkelijk te implementeren en kan draaien op bestaande Hadoop-clusters en data.
MLlib wordt ook geleverd met een verzameling algoritmes voor classificatie, regressie, aanbeveling, clustering, overlevingsanalyse en nog veel meer. Belangrijk is dat het kan worden gebruikt in de programmeertalen Python, Java, Scala en R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout is een open-source framework ontworpen voor het bouwen van schaalbare machine learning toepassingen, het heeft drie prominente kenmerken zoals hieronder vermeld:
- Biedt een eenvoudige en uitbreidbare programmeeromgeving.
- Biedt een verscheidenheid aan vooraf gepakte algoritmen voor Scala + Apache Spark, H20 en Apache Flink.
- Bevat Samaras, een werkplek voor vector-wiskunde-experimenten met R-achtige syntaxis.
6. Open Neural Networks Library (OpenNN)
OpenNN is ook een open-source class library geschreven in C++ voor diepe leer, het wordt gebruikt om neurale netwerken te stichten. Echter, het is alleen optimaal voor ervaren C++ programmeurs en personen met grote machinaal-leer kunde. Het wordt gekenmerkt door een diepe architectuur en hoge prestaties.
7. TensorFlow
TensorFlow is een open-source machine learning framework dat een enorme populariteit heeft gewonnen in het veld van kunstmatige intelligentie (AI) en diepe leer.
TensorFlow, ontwikkeld door Google, is uitgegroeid tot het favoriete hulpmiddel voor data wetenschappers en ontwikkelaars voor het bouwen en implementeren van machine learning modellen.
8. PyTorch
PyTorch is een geavanceerd open-source diep leerkader dat de wereld van kunstmatige intelligentie en machine learning heeft gerevolutioneerd. Ontwikkeld door het AI-onderzoekslab van Facebook, stelt PyTorch datawetenschappers, onderzoekers en ontwikkelaars in staat om op een dynamische manier neurale netwerken te bouwen en te trainen.
Zijn flexibiliteit, robuustheid en naadloze integratie met populaire bibliotheken maken het een favoriete keuze voor AI-projecten. De dynamische computationele grafiek van PyTorch maakt snelle experimentatie en eenvoudig debuggen mogelijk, wat de ontwikkeling van modellen versnelt.
9. Apache SystemDS
SystemDS is een open-source machine learning platform dat een verenigde interface biedt voor het uitvoeren en optimaliseren van machine learning algoritmen.
Ontwikkeld door IBM, streeft SystemDS ernaar om de uitdagingen van schalen en optimaliseren van machine learning workflows over grote datasets en gedistribueerde computingomgevingen aan te pakken.
Het maakt gebruik van declaratieve programmering en automatische optimalisatietechnieken om de ontwikkeling en implementatie van machine learning modellen te vereenvoudigen. Met SystemDS kunnen gebruikers hun code naadloos uitvoeren op een enkele machine of deze verspreiden over een cluster, wat zorgt voor efficiënte en schaalbare uitvoering. Zijn flexibiliteit en schaalbaarheid maken het een waardevol instrument voor datawetenschappers en onderzoekers die werken aan grootschalige machine learning taken.
10. NuPIC
NuPIC is een open-source framework voor machinaal leren dat is gebaseerd op Hierarchische Tijdelijke Geheugen (HTM), een theorie over de neocortex.
Het HTM programma dat is geïntegreerd in NuPIC is geïmplementeerd voor het analyseren van real-time streaming data, waarbij het tijdgebaseerde patronen in de data leert, de nabije waarden voorspelt en ook eventuele afwijkingen aan het licht brengt.
De opmerkelijke kenmerken omvatten:
- Continue online leren
- Tijdelijke en ruimtelijke patronen
- Real-time streaming data
- Voorspelling en modellering
- Krachtige anomalie detectie
- Hierarchisch tijdelijk geheugen
Conclusie
Met de opkomst en de voortdurend ontwikkelende onderzoeken in AI, zullen we zeker meer tools zien opduiken om deze technologiegebied een succes te maken, met name voor het oplossen van dagelijkse wetenschappelijke uitdagingen en educatieve doeleinden.
Ben je geïnteresseerd in AI, wat is jouw mening? Geef ons je gedachten, suggesties of enige productieve feedback over het onderwerp via het commentaarveld hieronder en we zullen het geweldig vinden om meer van je te weten te komen.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/