10 geriausių atvirojo kodo dirbtinio intelekto įrankių, skirtų „Linux“.


Šiame įraše apžvelgsime keletą geriausių atvirojo kodo dirbtinio intelekto (AI) įrankių, skirtų Linux ekosistemai. Šiuo metu AI yra viena iš nuolat besivystančių mokslo ir technologijų sričių, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas programinės ir aparatinės įrangos kūrimui, kad būtų galima išspręsti kasdienio gyvenimo iššūkius tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra, švietimas, saugumas, gamyba. , bankininkystė ir dar daugiau.

Žemiau pateikiamas daugybės platformų, sukurtų ir sukurtų AI palaikyti, sąrašas, kurias galite naudoti Linux ir galbūt daugelyje kitų operacinių sistemų. Atminkite, kad šis sąrašas nėra išdėstytas jokia konkrečia dominančių tvarka.

1. Deep Learning for Java (Deeplearning4j)

„Deeplearning4j“ yra komercinio lygio atvirojo kodo „plug and play“ paskirstyta gilaus mokymosi biblioteka, skirta Java ir Scala programavimo kalboms. Jis sukurtas specialiai su verslu susijusioms programoms ir yra integruotas su Hadoop ir Spark paskirstytų procesorių ir GPU.

DL4J išleista pagal Apache 2.0 licenciją, teikia GPU palaikymą mastelio keitimui naudojant AWS ir yra pritaikyta mikro paslaugų architektūrai.

2. Caffe – giluminio mokymosi sistema

Caffe yra modulinė ir išraiškinga giluminio mokymosi sistema, pagrįsta greičiu. Jis išleistas pagal BSD 2-os sąlygos licenciją ir jau remia kelis bendruomenės projektus tokiose srityse kaip tyrimai, paleisties prototipai ir pramoninės programos tokiose srityse kaip regėjimas, kalba ir daugialypės terpės.

3. H20 – paskirstyta mašininio mokymosi sistema

H20 yra atvirojo kodo, greita, keičiamo dydžio ir paskirstyta mašininio mokymosi sistema, taip pat sistemoje įdiegtų algoritmų asortimentas. Jis palaiko pažangesnes programas, tokias kaip gilus mokymasis, gradiento didinimas, atsitiktiniai miškai, apibendrintas tiesinis modeliavimas (pvz., logistinė regresija, elastinis tinklas) ir daug daugiau.

Tai į verslą orientuotas dirbtinio intelekto įrankis, leidžiantis priimti sprendimus iš duomenų, leidžiantis vartotojams gauti įžvalgų iš savo duomenų naudojant greitesnį ir geresnį nuspėjamąjį modeliavimą.

4. MLlib – mašininio mokymosi biblioteka

MLlib yra atvirojo kodo, paprasta naudoti ir didelio našumo mašininio mokymosi biblioteka, sukurta kaip Apache Spark dalis. Tai iš esmės lengva įdiegti ir gali veikti esamose „Hadoop“ grupėse ir duomenyse.

MLlib taip pat pristatomas su klasifikavimo, regresijos, rekomendacijų, grupavimo, išlikimo analizės ir kt. algoritmų rinkiniu. Svarbu tai, kad jis gali būti naudojamas Python, Java, Scala ir R programavimo kalbomis.

5. Apache Mahout

„Apache Mahout“ yra atvirojo kodo sistema, skirta kurti keičiamo dydžio mašininio mokymosi programoms, jame yra trys toliau išvardytos svarbios funkcijos:

  • Suteikia paprastą ir išplečiamą programavimo darbo vietą.
  • Siūlomi įvairūs iš anksto supakuoti algoritmai, skirti Scala + Apache Spark, H20 ir Apache Flink.
  • Apima Samaras – vektorinės matematikos eksperimentavimo darbo vietą su R panašia sintaksė.

6. Atvira neuronų tinklų biblioteka (OpenNN)

„OpenNN“ taip pat yra atvirojo kodo klasės biblioteka, parašyta C++, skirta giliam mokymuisi. Ji naudojama neuroniniams tinklams sukurti. Tačiau jis yra optimalus tik patyrusiems C++ programuotojams ir žmonėms, turintiems puikių mašininio mokymosi įgūdžių. Jis pasižymi gilia architektūra ir dideliu našumu.

7. TensorFlow

TensorFlow yra atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kuri sulaukė didžiulio populiarumo dirbtinio intelekto (AI) ir gilaus mokymosi srityje.

„TensorFlow“, sukurta Google, tapo tinkamiausiu duomenų mokslininkų ir kūrėjų įrankiu kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelius.

8. PyTorch

„PyTorch“ yra pažangiausia atvirojo kodo giluminio mokymosi sistema, sukėlusi revoliuciją dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasaulyje. „Facebook“ AI tyrimų laboratorijos sukurta „PyTorch“ suteikia duomenų mokslininkams, tyrėjams ir kūrėjams dinamišką požiūrį į neuroninių tinklų kūrimą ir mokymą.

Dėl lankstumo, tvirtumo ir sklandaus integravimo su populiariomis bibliotekomis jis yra puikus pasirinkimas dirbtinio intelekto projektams. „PyTorch“ dinaminis skaičiavimo grafikas leidžia greitai eksperimentuoti ir lengvai derinti, o tai pagreitina modelio kūrimą.

9. Apache SystemDS

SystemDS yra atvirojo kodo mašininio mokymosi platforma, siūlanti vieningą sąsają mašininio mokymosi algoritmams vykdyti ir optimizuoti.

Sukurta IBM, SystemDS siekiama spręsti mašininio mokymosi darbo eigos mastelio keitimo ir optimizavimo dideliuose duomenų rinkiniuose ir paskirstytose skaičiavimo aplinkose iššūkius.

Jis naudoja deklaratyvų programavimą ir automatinio optimizavimo metodus, kad supaprastintų mašininio mokymosi modelių kūrimą ir diegimą. Naudodami SystemDS, naudotojai gali sklandžiai paleisti savo kodą viename įrenginyje arba paskirstyti jį grupėje, kad vykdymas būtų efektyvus ir keičiamo dydžio. Dėl lankstumo ir mastelio jis yra vertinga priemonė duomenų mokslininkams ir tyrėjams, dirbantiems su didelio masto mašininio mokymosi užduotimis.

10. NuPIC

NuPIC yra atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, pagrįsta Hierarchical Temporary Memory (HTM), neokortekso teorija.

Programa HTM, integruota į NuPIC, yra įdiegta analizuoti realaus laiko srautinius duomenis, kur ji išmoksta laiku pagrįstus duomenų modelius, numato neišvengiamas reikšmes ir atskleidžia bet kokių pažeidimų.

Tarp jo pastebimų savybių yra:

  • Nuolatinis mokymasis internete
  • Laikini ir erdviniai modeliai
  • Realaus laiko srautiniai duomenys
  • Numatymas ir modeliavimas
  • Galingas anomalijų aptikimas
  • Hierarchinė laiko atmintis

Išvada

Augant ir nuolat tobulėjant AI tyrimams, mes neabejotinai pamatysime, kad atsiras daugiau įrankių, padėsiančių padaryti šią technologijų sritį sėkmingą, ypač sprendžiant kasdienius mokslinius iššūkius kartu su švietimo tikslais.

Ar domitės AI, ką manote? Pateikite mums savo mintis, pasiūlymus ar bet kokius produktyvius atsiliepimus apie temą toliau pateiktoje komentarų skiltyje ir mums bus malonu sužinoti daugiau iš jūsų.