10 лучших инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для Linux

В этом посте мы рассмотрим несколько из лучших открытых инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для экосистемы Linux. В настоящее время ИИ является одним из постоянно развивающихся областей науки и техники, с основным уклоном на создание программного и аппаратного обеспечения для решения повседневных жизненных проблем в таких областях, как здравоохранение, образование, безопасность, производство, банковское дело и многое другое.

Ниже приведен список ряда платформ, разработанных для поддержки искусственного интеллекта, которые вы можете использовать в Linux, а возможно, и во многих других операционных системах. Помните, что этот список не упорядочен по определенному интересу.

1. Глубокое обучение для Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j – это библиотека глубокого обучения коммерческого уровня с открытым исходным кодом, готовая к использованию, распределенная для языков программирования Java и Scala. Она разработана специально для прикладных бизнес-приложений и интегрирована с Hadoop и Spark на основе распределенных ЦП и ГПУ.

DL4J выпущен под лицензией Apache 2.0 и обеспечивает поддержку ГПУ для масштабирования на AWS, а также адаптирован для архитектуры микросервисов.

2. Caffe – фреймворк глубокого обучения

Caffe – модульный и экспрессивный фреймворк глубокого обучения, основанный на скорости. Он выпущен под лицензией BSD 2-Clause и уже поддерживает несколько проектов сообщества в областях исследований, прототипов стартапов и промышленных приложений в таких областях, как зрение, речь и мультимедиа.

3. H20 – распределенный фреймворк машинного обучения

H20 – это открытая, быстрая, масштабируемая и распределенная среда машинного обучения, а также набор алгоритмов, оснащенных на этой среде. Он поддерживает более умные приложения, такие как глубокое обучение, градиентный бустинг, случайные леса, обобщенное линейное моделирование (т. е. логистическая регрессия, Elastic Net) и многие другие.

Это ориентированное на бизнес искусственное интеллектуальное средство для принятия решений на основе данных, которое позволяет пользователям извлекать инсайты из своих данных с помощью более быстрой и качественной прогностической модели.

4. MLlib – Библиотека машинного обучения

MLlib – это открытая, простая в использовании и высокопроизводительная библиотека машинного обучения, разработанная в рамках Apache Spark. Она легко развертывается и может работать на существующих кластерах Hadoop и данных.

MLlib также поставляется с набором алгоритмов для классификации, регрессии, рекомендаций, кластеризации, анализа выживаемости и многого другого. Важно, что ее можно использовать на языках программирования Python, Java, Scala и R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout – это открытая среда, разработанная для создания масштабируемых приложений машинного обучения, имеющая три основные особенности, перечисленные ниже:Предоставляет простое и расширяемое программное рабочее место.

• Предоставляет простой и расширяемый рабочий стол для программирования.
• Предлагает различные предварительно упакованные алгоритмы для Scala + Apache Spark, H2O а также Apache Flink.
• Включает Samaras, рабочий стол для экспериментов с векторной математикой с синтаксисом, похожим на R.

6. Библиотека открытых нейронных сетей (Open Neural Networks Library, OpenNN)

OpenNN также является открытой библиотекой классов, написанной на C++ для глубокого обучения, она используется для инициации нейронных сетей. Однако она оптимальна только для опытных C++ программистов и лиц с огромными навыками машинного обучения. Ее отличает глубокая архитектура и высокая производительность.

7. TensorFlow

TensorFlow – это открытый исходный фреймворк для машинного обучения, который приобрел огромную популярность в области искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения.

TensorFlow, разработанный Google, стал предпочтительным инструментом для специалистов по данным и разработчиков при создании и развертывании моделей машинного обучения.

8. PyTorch

PyTorch – это передовая открытая платформа глубокого обучения, которая революционизировала мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Разработанный лабораторией искусственного интеллекта Facebook, PyTorch предоставляет данным ученым, исследователям и разработчикам динамический подход к созданию и обучению нейронных сетей.

Его гибкость, надежность и безупречная интеграция с популярными библиотеками делают его основным выбором для проектов в области искусственного интеллекта. Динамический вычислительный граф PyTorch позволяет быстро экспериментировать и легко отлаживать, ускоряя разработку моделей.

9. Apache SystemDS

SystemDS – это открытая платформа машинного обучения, предлагающая унифицированный интерфейс для выполнения и оптимизации алгоритмов машинного обучения.

Разработанный компанией IBM, SystemDS нацелен на решение проблем масштабирования и оптимизации рабочих процессов машинного обучения на больших наборах данных и в распределенных вычислительных средах.

Он использует декларативное программирование и автоматические техники оптимизации для упрощения разработки и развертывания моделей машинного обучения. С помощью SystemDS пользователи могут легко запускать свой код на одном компьютере или распределять его по кластеру, обеспечивая эффективное и масштабируемое выполнение. Его гибкость и масштабируемость делают его ценным инструментом для ученых-данных и исследователей, работающих с задачами машинного обучения большого масштаба10. NuPIC

10. NuPIC

NuPIC – это открытая платформа для машинного обучения, основанная на теории Иерархической Временной Памяти (HTM), которая относится к теории неокортекса.

Программа HTM, интегрированная в NuPIC, предназначена для анализа потоков данных в реальном времени, где она изучает временные паттерны, существующие в данных, предсказывает будущие значения и выявляет любые аномалии.

Ее примечательные особенности включают:

• Непрерывное обучение в режиме онлайн
• Временные и пространственные паттерны
• Данные в реальном времени
• Прогнозирование и моделирование
• Мощная детекция аномалий
• Иерархическая временная память

Заключение

С ростом и постоянно прогрессирующими исследованиями в области ИИ, мы обязательно увидим появление новых инструментов, которые помогут сделать эту область технологий успешной, особенно для решения ежедневных научных задач и для образовательных целей.

Интересуетесь ли вы ИИ, что вы думаете по этому поводу? Поделитесь своими мыслями, предложениями или любыми конструктивными отзывами по этой теме в комментариях ниже, и мы будем рады услышать больше от вас.