Neste post, vamos cobrir alguns dos principais ferramentas de inteligência artificial de código aberto para o ecossistema Linux. Atualmente, a IA é um dos campos em constante avanço na ciência e tecnologia, com um 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 várias plataformas projetadas e desenvolvidas para apoiar a 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 de qualidade comercial, de código aberto, plug-and-play, 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 fornece suporte para GPU para escalonamento na AWS e é adaptado para arquitetura de micro-serviços.
2. Caffe – Framework de Deep Learning
Caffe é um framework de deep learning modular e expressivo baseado em velocidade. É lançado sob a licença BSD 2-Clause e já está apoiando vários projetos da comunidade em áreas como pesquisa, protótipos de startups e aplicações industriais em campos como visão, fala e multimídia.
3. H20 – Framework de Aprendizado de Máquina Distribuído
H20 é um framework de aprendizado de máquina de código aberto, rápido, escalável e distribuído, além da variedade de algoritmos equipados no framework. Ele suporta aplicações mais inteligentes, como aprendizado profundo, impulsionamento de gradiente, florestas aleatórias, modelagem linear generalizada (ou seja, regressão logística, Elastic Net) e muitos mais.
É uma ferramenta de inteligência artificial orientada para negócios para tomada de decisões a partir de dados, que permite 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, agrupamento, análise de sobrevivência e muito mais. Importante, pode ser usado nas linguagens de programação Python, Java, Scala e R.
5. Apache Mahout
O Apache Mahout é um framework de código aberto projetado para construir aplicações de aprendizado de máquina escaláveis, ele tem três características proeminentes listadas abaixo:
- Fornece um ambiente de trabalho de programação simples e extensível.
- Oferece uma variedade de algoritmos pré-empacotados 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 Aberta (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 apenas ideal 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 enorme popularidade no campo da inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo.
TensorFlow, desenvolvido por Google, emergiu 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 preferida 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 execução e otimização de algoritmos de aprendizado de máquina.
Desenvolvido pela IBM, o SystemDS tem como objetivo abordar os desafios de dimensionamento e otimização de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em grandes conjuntos de dados e ambientes de computação distribuída.
Ele aproveita a programação declarativa e técnicas de otimização automática para simplificar o desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Com o SystemDS, os usuários podem executar seu código de forma transparente em uma máquina única ou distribuí-lo em um cluster, permitindo execução eficiente e escalável. 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), do neocórtex.
O programa HTM integrado no NuPIC é implementado para analisar dados em tempo real em streaming, onde aprende padrões baseados no tempo existentes nos dados, prevê valores iminentes e revela quaisquer irregularidades.
Seus recursos notáveis incluem:
- Aprendizado online contínuo
- Padrões temporais e espaciais
- Dados em tempo real em streaming
- Previsão e modelagem
- Detecção de anomalias poderosa
- Memória temporal hierárquica
Conclusão
Com o aumento e a pesquisa cada vez mais avançada 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 e para fins educacionais.
Você está interessado em IA, qual é a sua opinião? Ofereça-nos seus pensamentos, sugestões ou qualquer feedback produtivo 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/