Linux 的 10 大開源人工智能工具

在這篇文章中，我們將介紹一些用於Linux生態系統的頂級開源人工智慧（AI）工具。目前，AI是科學技術中不斷發展的領域之一，其主要重點是建立軟件和硬件來解決醫療保健、教育、安全、製造、銀行等各個領域的日常生活挑戰。

以下是一系列為支援人工智慧而設計和開發的平台清單，您可以在Linux和可能的許多其他操作系統上使用。請記住，此清單未按任何特定的興趣順序排列。

Deeplearning4j是一個商業級的、開源的、即插即用的、分佈式深度學習庫，適用於Java和Scala編程語言。它專門設計用於業務相關應用，並與Hadoop和Spark集成在分佈式CPU和GPU的頂部。

DL4J根據Apache 2.0許可證發布，提供GPU支持以在AWS上擴展並適應微服務架構。

Caffe是一個基於速度的模塊化和表達深度學習框架。它根據BSD 2-Clause許可證發布，並且已經支持幾個社區項目，涉及研究、初創公司原型和視覺、語音和多媒體等領域的工業應用。

H20 是一個開源、快速、可擴展和分佈式的機器學習框架，加上框架上配備的各種算法。它支援更智能的應用，如深度學習、梯度提升、隨機森林、廣義線性建模（即邏輯回歸、彈性網）等等。

它是一個面向業務的人工智能工具，用於從數據中做出決策，它使用戶能夠使用更快、更好的預測建模從他們的數據中獲取見解。

MLlib 是一個開源、易於使用、高性能的機器學習庫，作為Apache Spark的一部分開發。它基本上很容易部署，可以在現有的Hadoop集群和數據上運行。

MLlib 還附帶了一系列算法，用於分類、回歸、推薦、聚類、生存分析等等。重要的是，它可以在Python、Java、Scala和R編程語言中使用。

Apache Mahout 是一個設計用於構建可擴展機器學習應用的開源框架，它具有以下三個突出特點：提供了一個簡單且可擴展的編程工作環境。

OpenNN也是一個開源的類別庫，用C++編寫，用於深度學習，用於激發神經網路。然而，它最適合有經驗的C++程式設計師和具有豐富機器學習技能的人。它以其深層架構和高性能為特點。

TensorFlow是一個開源的機器學習框架，在人工智慧（AI）和深度學習領域獲得了極大的流行。

由Google開發的TensorFlow，已成為數據科學家和開發者建立和部署機器學習模型的首選工具。

PyTorch 是一款尖端的開源深度學習框架，已經顛覆了人工智能和機器學習的世界。由 Facebook 的 AI 研究實驗室開發，PyTorch 讓數據科學家、研究人員和開發人員能夠以動態方式構建和訓練神經網絡。

其靈活性、健壯性和與流行庫的無縫集成使其成為人工智能項目的首選。PyTorch 的動態計算圖能夠快速進行實驗和輕鬆調試，加速模型開發。

SystemDS 是一個開源機器學習平台，提供統一的接口來執行和優化機器學習算法。

由 IBM 開發，SystemDS 的目標是應對大型數據集和分布式計算環境中機器學習工作流程的挑戰。

它利用聲明式編程和自動優化技術來簡化機器學習模型的開發和部署。使用 SystemDS，用戶可以輕鬆地在單個計算機上運行代碼，也可以在集群上分發代碼，實現高效和可擴展的執行。其靈活性和可擴展性使其成為處理大規模機器學習任務的重要工具。10. NuPIC

NuPIC 是一個基於分層時間記憶（HTM）理論的開源機器學習框架，該理論關於大腦新皮質。

整合到HTM 的NuPIC 程式被實現用於分析即時資料流，在這裡它學習資料中存在的基於時間的模式，預測即將到來的值，並揭示任何異常。

其顯著特點包括：

隨著AI 的興起和持續進步，我們肯定會見證更多工具的出現，幫助使這一技術領域取得成功，特別是解決日常科學挑戰以及教育目的。

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