10 najboljših odprtokodnih orodij za umetno inteligenco za Linux

V tem prispevku bomo zajeli nekaj najboljših odprtokodnih orodij za umetno inteligenco (AI) za ekosistem Linuxa. Trenutno je umetna inteligenca eno od vedno naprednejših področij v znanosti in tehnologiji, s poudarkom na izdelavi programske in strojne opreme za reševanje vsakdanjih življenjskih izzivov na področjih, kot so zdravstvo, izobraževanje, varnost, proizvodnja, bančništvo in še veliko več.

Spodaj je seznam številnih platform, zasnovanih in razvitih za podporo umetni inteligenci, ki jih lahko uporabljate v Linuxu in morda v mnogih drugih operacijskih sistemih. Ne pozabite, da ta seznam ni urejen v nobenem posebnem vrstnem redu zanimanja.

1. Poglobljeno učenje za Javo (Deeplearning4j)

Deeplearning4j je komercialna, odprtokodna, plug and play, distribuirana knjižnica za globoko učenje za programske jezike Java in Scala. Zasnovan je posebej za poslovne aplikacije in je integriran s sistemoma Hadoop in Spark poleg porazdeljenih CPU-jev in GPU-jev.

DL4J je izdan pod licenco Apache 2.0 in nudi podporo GPU za skaliranje na AWS in je prilagojen za arhitekturo mikro storitev.

Obiščite domačo stran: http://deeplearning4j.org/

2. Caffe - Okvir globokega učenja

Caffe je modularen in izrazit okvir za globoko učenje, ki temelji na hitrosti. Izdan je pod licenco BSD 2-Clause in že podpira več skupnostnih projektov na področjih, kot so raziskave, zagonski prototipi, industrijske aplikacije na področjih, kot so vid, govor in multimedija.

Obiščite domačo stran: http://caffe.berkeleyvision.org/

3. H20 - Razdeljeni okvir strojnega učenja

H20 je odprtokodni, hiter, razširljiv in porazdeljen okvir strojnega učenja ter izbor algoritmov, ki so na njem opremljeni. Podpira pametnejše aplikacije, kot so globoko učenje, povečanje gradienta, naključni gozdovi, splošno linearno modeliranje (tj. Logistična regresija, Elastic Net) in še veliko več.

Je poslovno usmerjeno orodje za umetno inteligenco za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov, ki uporabnikom omogoča, da iz svojih podatkov pridobijo vpoglede s hitrejšim in boljšim napovednim modeliranjem.

Obiščite domačo stran: http://www.h2o.ai/

4. MLlib - knjižnica strojnega učenja

MLlib je odprtokodna, enostavna za uporabo in visoko zmogljiva knjižnica strojnega učenja, razvita kot del Apache Spark. V bistvu je enostavno uvesti in se lahko izvaja na obstoječih gručah in podatkih Hadoop.

MLlib ima tudi zbirko algoritmov za klasifikacijo, regresijo, priporočila, združevanje v skupine, analizo preživetja in še veliko več. Pomembno je, da se lahko uporablja v programskih jezikih Python, Java, Scala in R.

Obiščite domačo stran: https://spark.apache.org/mllib/

5. Apache Mahout

Mahout je odprtokodni okvir, zasnovan za izdelavo razširljivih aplikacij strojnega učenja, in ima tri pomembne funkcije, navedene spodaj:

Zagotavlja preprosto in razširljivo delovno mesto za programiranje
Ponuja različne predpakirane algoritme za Scala + Apache Spark, H20 in Apache Flink
Vključuje Samarasa, vektorsko delovno mesto za matematično eksperimentiranje z R-podobno sintakso

Obiščite domačo stran: http://mahout.apache.org/

6. Odprite knjižnico nevronskih omrežij (OpenNN)

OpenNN je tudi odprtokodna knjižnica razredov, napisana v jeziku C ++ za poglobljeno učenje, uporablja se za spodbujanje nevronskih mrež. Vendar je optimalno le za izkušene programerje C ++ in osebe z izjemnimi znanji strojnega učenja. Odlikuje ga globoka arhitektura in visoka zmogljivost.

Obiščite domačo stran: http://www.opennn.net/

7. Oriks 2

Oryx 2 je nadaljevanje začetnega projekta Oryx, razvit je na Apache Spark in Apache Kafka kot preoblikovanje lambda arhitekture, čeprav namenjen doseganju strojnega učenja v realnem času.

Je platforma za razvoj aplikacij, ki je vključena v nekatere aplikacije, pa tudi za skupno filtriranje, klasifikacijo, regresijo in združevanje v skupine.

Obiščite domačo stran: http://oryx.io/

8. OpenCyc

OpenCyc je odprtokodni portal do največje in najobsežnejše splošne baze znanja in razumnega mehanizma za sklepanje na svetu. Vključuje veliko število izrazov Cyc, razporejenih v natančno zasnovani onologiji za uporabo na področjih, kot so:

Oblikovanje bogate domene
Strokovni sistemi, specifični za domeno
Razumevanje besedila
Integracija semantičnih podatkov, pa tudi igre z umetno inteligenco in še veliko več.

Obiščite domačo stran: http://www.cyc.com/platform/opencyc/

9. Apache SystemML

SystemML je odprtokodna platforma za umetno inteligenco za strojno učenje, idealna za velike podatke. Njegove glavne značilnosti so - deluje na sintaksi, podobni R in Python, osredotočena na velike podatke in zasnovana posebej za matematiko na visoki ravni. Kako deluje, je dobro razloženo na domači strani, vključno z video demonstracijo za jasno ponazoritev.

Obstaja več načinov uporabe, vključno z Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter in Apache Zeppelin. Nekateri pomembni primeri uporabe vključujejo avtomobile, letališki promet in socialno bančništvo.

Obiščite domačo stran: http://systemml.apache.org/

10. NuPIC

NuPIC je odprtokodni okvir za strojno učenje, ki temelji na Heirarchical Temporary Memory (HTM), teoriji neokorteksa. Program HTM, integriran v NuPIC, je izdelan za analizo pretočnih podatkov v realnem času, kjer se nauči časovno zasnovanih vzorcev, ki obstajajo v podatkih, napove bližajoče se vrednosti in razkrije morebitne nepravilnosti.

Njegove pomembne lastnosti vključujejo:

Neprekinjeno spletno učenje
Časovni in prostorski vzorci
Pretočni podatki v realnem času
Napovedovanje in modeliranje
Zmogljivo odkrivanje nepravilnosti
Hierarhični časovni spomin

Obiščite domačo stran: http://numenta.org/

Z naraščanjem in nenehnim napredovanjem raziskav na področju umetne inteligence bomo priča, da se bo pojavilo več orodij, ki bodo to tehnološko področje pomagale uspeti, zlasti za reševanje vsakodnevnih znanstvenih izzivov in izobraževalne namene.

Vas zanima umetna inteligenca, kaj praviš? Ponudite nam svoje misli, predloge ali kakršne koli produktivne povratne informacije o zadevi v spodnjem oddelku za komentarje in z veseljem bomo izvedeli več od vas.