Linux 的 10 大开源人工智能工具

在这篇文章中，我们将介绍一些适用于Linux生态系统的顶级开源人工智能（AI）工具。目前，AI是科学技术中不断发展的领域之一，主要关注于构建软件和硬件，以解决医疗保健、教育、安全、制造业、银行等领域的日常生活挑战。

以下是一些专为支持人工智能而设计和开发的平台列表，您可以在Linux和可能许多其他操作系统上使用。请记住，此列表未按任何特定兴趣顺序排列。

Deeplearning4j是一个商业级、开源、即插即用的分布式深度学习库，适用于Java和Scala编程语言。它专为与业务相关的应用程序设计，并集成了Hadoop和Spark在分布式CPU和GPU之上。

DL4J根据Apache 2.0许可证发布，提供GPU支持以在AWS上进行扩展，并适用于微服务架构。

Caffe是一个基于速度的模块化和表达深度学习框架。它根据BSD 2-Clause许可证发布，已经支持了多个社区项目，涉及研究、初创公司原型和视觉、语音、多媒体等领域的工业应用。

H20是一个开源、快速、可扩展且分布式的机器学习框架，还配备了各种算法。它支持诸如深度学习、梯度提升、随机森林、广义线性建模（即逻辑回归、弹性网络）等更智能的应用。

它是一个面向业务的人工智能工具，用于从数据中做决策，使用户能够更快速、更好地利用他们的数据进行预测建模。

MLlib是一个开源、易于使用且高性能的机器学习库，作为Apache Spark的一部分开发。它非常易于部署，并可在现有的Hadoop集群和数据上运行。

MLlib还附带了一系列用于分类、回归、推荐、聚类、生存分析等算法。重要的是，它可以在Python、Java、Scala和R编程语言中使用。

Apache Mahout是一个专为构建可扩展机器学习应用程序而设计的开源框架，具有以下三个显著特点：提供简单且可扩展的编程工作环境。

OpenNN也是一个开源的类库，用C++编写，用于深度学习，用于激发神经网络。然而，它只对经验丰富的C++程序员和具有深厚机器学习技能的人最优。它以其深度架构和高性能为特征。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，在人工智能（AI）和深度学习领域获得了极大的流行。

TensorFlow，由Google开发，已经成为数据科学家和开发人员构建和部署机器学习模型的首选工具。

PyTorch 是一款领先的开源深度学习框架，彻底改变了人工智能和机器学习领域。由Facebook的人工智能研究实验室开发，PyTorch为数据科学家、研究人员和开发人员提供了一种动态构建和训练神经网络的方法。

其灵活性、稳健性和与流行库的无缝集成使其成为人工智能项目的首选。PyTorch的动态计算图实现了快速实验和简单调试，加速了模型开发。

SystemDS 是一个开源机器学习平台，提供了一个统一的界面来执行和优化机器学习算法。

由IBM开发，SystemDS旨在解决在大型数据集和分布式计算环境中扩展和优化机器学习工作流的挑战。

它利用声明式编程和自动优化技术简化了机器学习模型的开发和部署。使用SystemDS，用户可以轻松地在单台机器上运行其代码或将其分布在集群中，实现高效和可扩展的执行。其灵活性和可扩展性使其成为处理大规模机器学习任务的数据科学家和研究人员的宝贵工具。10. NuPIC

NuPIC是一个基于分层暂时记忆(HTM)理论的开放源代码机器学习框架，该理论是关于大脑新皮层的。

集成在HTM程序中的NuPIC用于分析实时流数据，它可以学习数据中存在的时间模式，预测即将到来的值，并揭示任何异常。

它的一些显著特性包括：

随着AI的兴起和不断进步，我们有望见证更多工具的出现，帮助使这一技术领域取得成功，特别是解决日常科学挑战以及教育目的。

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