10 parasta avoimen lähdekoodin tekoälytyökalua Linuxille

Tässä viestissä käsittelemme muutamia parhaita avoimen lähdekoodin tekoälyn (AI) työkaluja Linux-ekosysteemille. Tällä hetkellä AI on yksi jatkuvasti kehittyvistä tieteen ja teknologian aloista, ja se keskittyy pääasiassa ohjelmistojen ja laitteistojen rakentamiseen arkielämän haasteiden ratkaisemiseksi esimerkiksi terveydenhuollon, koulutuksen, turvallisuuden ja tuotannon aloilla. , pankkitoiminta ja paljon muuta.

Alla on luettelo useista tekoälyn tukemiseen suunnitelluista ja kehitetyistä alustoista, joita voit käyttää Linuxissa ja mahdollisesti monissa muissa käyttöjärjestelmissä. Muista, että tätä luetteloa ei ole järjestetty mihinkään erityiseen kiinnostuksen järjestykseen.

1. Deep Learning for Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j on kaupallinen, avoimen lähdekoodin plug and play, hajautettu syväoppimiskirjasto Java- ja Scala-ohjelmointikielille. Se on suunniteltu erityisesti yrityssovelluksiin, ja se on integroitu Hadoopin ja Sparkin kanssa hajautettujen suorittimien ja grafiikkasuorittimien päälle.

DL4J julkaistaan Apache 2.0 -lisenssillä, ja se tarjoaa GPU-tuen AWS:n skaalaukseen ja on mukautettu mikropalveluarkkitehtuuriin.

2. Caffe – Deep Learning Framework

Caffe on modulaarinen ja ilmeikäs nopeuteen perustuva syväoppimiskehys. Se on julkaistu BSD 2-Clause -lisenssillä, ja se tukee jo useita yhteisöprojekteja sellaisilla aloilla kuin tutkimus, käynnistysprototyypit ja teolliset sovellukset sellaisilla aloilla kuin visio, puhe ja multimedia.

3. H20 – Hajautettu koneoppimiskehys

H20 on avoimen lähdekoodin, nopea, skaalautuva ja hajautettu koneoppimiskehys sekä runkoon asennettujen algoritmien valikoima. Se tukee älykkäämpiä sovelluksia, kuten syväoppimista, gradientin tehostamista, satunnaisia metsiä, yleistettyä lineaarista mallintamista (eli logistista regressiota, elastista verkkoa) ja monia muita.

Se on liiketoimintalähtöinen tekoälytyökalu päätöksentekoon datan perusteella. Sen avulla käyttäjät voivat saada näkemyksiä tiedoistaan nopeamman ja paremman ennakoivan mallinnuksen avulla.

4. MLlib – koneoppimiskirjasto

MLlib on avoimen lähdekoodin, helppokäyttöinen ja tehokas koneoppimiskirjasto, joka on kehitetty osana Apache Sparkia. Se on pohjimmiltaan helppo ottaa käyttöön ja sitä voidaan käyttää olemassa olevilla Hadoop-klustereilla ja tiedoilla.

MLlib sisältää myös kokoelman algoritmeja luokittelua, regressiota, suositusta, klusterointia, selviytymisanalyysiä ja paljon muuta varten. Tärkeää on, että sitä voidaan käyttää Python-, Java-, Scala- ja R-ohjelmointikielissä.

5. Apache Mahout

Apache Mahout on avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu skaalautuvien koneoppimissovellusten rakentamiseen, ja siinä on kolme alla lueteltua näkyvää ominaisuutta:

• Tarjoaa yksinkertaisen ja laajennettavan ohjelmointityöpaikan.
• Tarjoaa useita valmiiksi pakattuja algoritmeja Scalalle + Apache Sparkille, H20:lle sekä Apache Flinkille.
• Sisältää Samarasin, vektorimatematiikan kokeilutyöpaikan R:n kaltaisella syntaksilla.

6. Open Neural Networks Library (OpenNN)

OpenNN on myös avoimen lähdekoodin luokkakirjasto, joka on kirjoitettu C++:lla syväoppimista varten. Sitä käytetään hermoverkkojen käynnistämiseen. Se on kuitenkin optimaalinen vain kokeneille C++-ohjelmoijille ja henkilöille, joilla on valtavat koneoppimistaidot. Sille on ominaista syvä arkkitehtuuri ja korkea suorituskyky.

7. TensorFlow

TensorFlow on avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys, joka on saavuttanut valtavan suosion tekoälyn (AI) ja syväoppimisen alalla.

Googlen kehittämä TensorFlow on noussut datatieteilijöiden ja -kehittäjien suosimaksi työkaluksi koneoppimismallien rakentamiseen ja käyttöönottoon.

8. PyTorch

PyTorch on huippuluokan avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys, joka on mullistanut tekoälyn ja koneoppimisen maailman. Facebookin tekoälytutkimuslaboratorion kehittämä PyTorch antaa datatieteilijöille, tutkijoille ja kehittäjille dynaamisen lähestymistavan hermoverkkojen rakentamiseen ja kouluttamiseen.

Sen joustavuus, kestävyys ja saumaton integrointi suosittujen kirjastojen kanssa tekevät siitä hyvän valinnan tekoälyprojekteihin. PyTorchin dynaaminen laskennallinen graafi mahdollistaa nopean kokeilun ja helpon virheenkorjauksen, mikä nopeuttaa mallin kehitystä.

9. Apache SystemDS

SystemDS on avoimen lähdekoodin koneoppimisalusta, joka tarjoaa yhtenäisen käyttöliittymän koneoppimisalgoritmien suorittamiseen ja optimointiin.

IBM:n kehittämä SystemDS pyrkii vastaamaan haasteisiin, jotka liittyvät koneoppimisen työnkulkujen skaalaukseen ja optimointiin suurissa tietojoukoissa ja hajautetuissa laskentaympäristöissä.

Se hyödyntää deklaratiivista ohjelmointia ja automaattisia optimointitekniikoita yksinkertaistaakseen koneoppimismallien kehittämistä ja käyttöönottoa. SystemDS:n avulla käyttäjät voivat ajaa koodiaan saumattomasti yhdellä koneella tai jakaa sen klusterin kesken, mikä mahdollistaa tehokkaan ja skaalautuvan suorituksen. Sen joustavuus ja skaalautuvuus tekevät siitä arvokkaan työkalun datatieteilijöille ja tutkijoille, jotka työskentelevät laajamittaisten koneoppimistehtävien parissa

10. NuPIC

NuPIC on avoimen lähdekoodin kehys koneoppimiselle, joka perustuu Hierarchical Temporary Memory (HTM), uuskortex-teoriaan.

NuPICiin integroitu HTM-ohjelma on toteutettu reaaliaikaisen suoratoistodatan analysointiin, jossa se oppii datassa esiintyviä aikaperusteisia kuvioita, ennustaa myös välittömät arvot ja paljastaa mahdollisista epäsäännöllisyyksistä.

Sen merkittäviä ominaisuuksia ovat:

• Jatkuva verkko-opiskelu
• Ajalliset ja tilalliset kuviot
• Reaaliaikainen suoratoistodata
• Ennustaminen ja mallinnus
• Tehokas poikkeamien tunnistus
• Hierarkkinen ajallinen muisti

Johtopäätös

Tekoälyn lisääntyvän ja jatkuvasti kehittyvän tutkimuksen myötä tulemme näkemään lisää työkaluja, jotka auttavat tekemään tästä tekniikan osa-alueesta menestyksen, erityisesti päivittäisten tieteellisten haasteiden ratkaisemisessa koulutustarkoituksiin.

Oletko kiinnostunut AIsta, mitä mieltä olet? Tarjoa meille ajatuksiasi, ehdotuksiasi tai mitä tahansa tuottavaa palautetta aiheesta alla olevan kommenttiosion kautta, ja saamme mielellämme tietää sinusta lisää.