Neste post, abordaremos algumas das principais ferramentas de inteligência artificial de código aberto para o ecossistema Linux. Atualmente, a IA é uma das áreas em constante avanço na ciência e tecnologia, com foco principal voltado para a construção de software e hardware para resolver desafios da vida cotidiana em áreas como saúde, educação, segurança, manufatura, bancos e muito mais.
Aqui está a tradução:
Abaixo está uma lista de uma série de plataformas projetadas e desenvolvidas para suportar IA, que você pode utilizar no Linux e possivelmente em muitos outros sistemas operacionais. Lembre-se de que esta lista não está organizada em nenhuma ordem específica de interesse.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j é uma biblioteca de deep-learning comercial, de código aberto, plug-and-play e distribuída para as linguagens de programação Java e Scala. É projetada especificamente para aplicações relacionadas a negócios e integrada com Hadoop e Spark em cima de CPUs e GPUs distribuídas.
DL4J é lançado sob a licença Apache 2.0 e oferece suporte a GPU para dimensionamento na AWS e é adaptado para arquitetura de microsserviços.
2. Caffe – Estrutura de Deep Learning
Caffe é uma estrutura de deep-learning modular e expressiva baseada em velocidade. É lançada sob a licença BSD 2-Clause e já está suportando vários projetos comunitários em áreas como pesquisa, protótipos de startups e aplicações industriais em campos como visão, fala e multimídia.
3. H20 – Estrutura de Aprendizado de Máquina Distribuído
H20 é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, rápida, escalável e distribuída, além do conjunto de algoritmos equipados na estrutura. Ela suporta aplicações mais inteligentes como aprendizado profundo, impulsionamento de gradiente, florestas aleatórias, modelagem linear generalizada (ou seja, regressão logística, Elastic Net) e muitos outros.
É uma ferramenta de inteligência artificial orientada para negócios para tomada de decisões a partir de dados, permitindo aos usuários extrair insights de seus dados usando modelagem preditiva mais rápida e melhor.
4. MLlib – Biblioteca de Aprendizado de Máquina
MLlib é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, fácil de usar e de alto desempenho, desenvolvida como parte do Apache Spark. É essencialmente fácil de implantar e pode ser executada em clusters Hadoop existentes e em dados.
MLlib também vem com uma coleção de algoritmos para classificação, regressão, recomendação, clusterização, análise de sobrevivência e muito mais. Importante ressaltar que pode ser usada nas linguagens de programação Python, Java, Scala e R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout é uma estrutura de código aberto projetada para construir aplicações de aprendizado de máquina escaláveis, possui três características proeminentes listadas abaixo:
- Fornece um ambiente de trabalho de programação simples e extensível.
- Oferece uma variedade de algoritmos pré-embalados para Scala + Apache Spark, H20 bem como Apache Flink.
- Inclui Samaras, um ambiente de trabalho para experimentação de matemática vetorial com sintaxe semelhante ao R.
6. Biblioteca de Redes Neurais Abertas (Open Neural Networks Library – OpenNN)
OpenNN também é uma biblioteca de classes de código aberto escrita em C++ para aprendizado profundo, é usada para instigar redes neurais. No entanto, é ideal apenas para programadores experientes em C++ e pessoas com habilidades de aprendizado de máquina tremendas. É caracterizado por uma arquitetura profunda e alto desempenho.
7. TensorFlow
TensorFlow é um framework de aprendizado de máquina de código aberto que ganhou imensa popularidade no campo da inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo.
TensorFlow, desenvolvido por Google, surgiu como a ferramenta preferida para cientistas de dados e desenvolvedores para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina.
8. PyTorch
PyTorch é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto de ponta, que revolucionou o mundo da inteligência artificial e aprendizado de máquina. Desenvolvido pelo laboratório de pesquisa em IA do Facebook, o PyTorch capacita cientistas de dados, pesquisadores e desenvolvedores com uma abordagem dinâmica para construir e treinar redes neurais.
Sua flexibilidade, robustez e integração perfeita com bibliotecas populares o tornam uma escolha preferencial para projetos de IA. O grafo computacional dinâmico do PyTorch permite experimentação rápida e depuração fácil, acelerando o desenvolvimento de modelos.
9. Apache SystemDS
SystemDS é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que oferece uma interface unificada para executar e otimizar algoritmos de aprendizado de máquina.
Desenvolvido pela IBM, o SystemDS tem como objetivo resolver os desafios de dimensionamento e otimização de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em conjuntos de dados grandes e ambientes de computação distribuída.
Ele aproveita a programação declarativa e técnicas automáticas de otimização para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. Com o SystemDS, os usuários podem executar seu código de forma transparente em uma única máquina ou distribuí-lo em um cluster, permitindo uma execução eficiente e escalonável. Sua flexibilidade e escalabilidade o tornam uma ferramenta valiosa para cientistas de dados e pesquisadores que trabalham com tarefas de aprendizado de máquina em grande escala.
10. NuPIC
NuPIC é uma estrutura de código aberto para aprendizado de máquina baseada na teoria do Memória Hierárquica Temporal (HTM), uma teoria do neocórtex.
O programa HTM integrado no NuPIC é implementado para analisar dados em tempo real, onde aprende padrões baseados no tempo existentes nos dados, prevê valores iminentes e revela quaisquer irregularidades.
Suas características notáveis incluem:
- Aprendizado on-line contínuo
- Padrões temporais e espaciais
- Dados em tempo real
- Previsão e modelagem
- Detecção de anomalias poderosa
- Memória hierárquica temporal
Conclusão
Com o surgimento e pesquisa em constante avanço em IA, estamos destinados a testemunhar mais ferramentas surgirem para ajudar a tornar esse campo de tecnologia um sucesso, especialmente para resolver desafios científicos diários junto com fins educacionais.
Você está interessado em IA, qual é a sua opinião? Ofereça-nos seus pensamentos, sugestões ou quaisquer feedbacks construtivos sobre o assunto através da seção de comentários abaixo e ficaremos felizes em saber mais de você.
Source:
https://www.tecmint.com/open-source-artificial-intelligence-tools-softwares-linux/