10 parasta avoimen lähdekoodin tekoälytyökalua Linuxille

Tässä viestissä käsitellään muutamia Linux-ekosysteemin parhaista, avoimen lähdekoodin tekoälytyökaluista. Tällä hetkellä tekoäly on yksi tieteen ja tekniikan jatkuvasti etenevistä aloista, ja painopiste on suunnattu ohjelmistojen ja laitteistojen rakentamiseen päivittäisen elämän haasteiden ratkaisemiseksi esimerkiksi terveydenhuollon, koulutuksen, turvallisuuden, valmistuksen, pankkitoiminnan ja paljon muuta.

Alla on luettelo useista aluksista, jotka on suunniteltu ja kehitetty tekoälyn tukemiseen, joita voit käyttää Linuxissa ja mahdollisesti monissa muissa käyttöjärjestelmissä. Muista, että tätä luetteloa ei ole järjestetty mihinkään tiettyyn mielenkiinnon järjestykseen.

1. Deep Learning for Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j on kaupallinen luokitus, avoimen lähdekoodin, plug and play, hajautettu syväoppimiskirjasto Java- ja Scala-ohjelmointikielille. Se on suunniteltu erityisesti yritystoimintaan liittyville sovelluksille ja integroitu Hadoopin ja Sparkin kanssa hajautettujen suorittimien ja näytönohjainten päälle.

DL4J julkaistaan Apache 2.0 -lisenssillä ja tarjoaa GPU-tuen AWS: n skaalaukselle ja on sovitettu mikropalveluarkkitehtuuriin.

Käy kotisivulla: http://deeplearning4j.org/

2. Caffe - Deep Learning Framework

Caffe on nopeuteen perustuva modulaarinen ja ilmeikäs syvällinen oppimiskehys. Se julkaistaan BSD 2-Clause -lisenssillä, ja se tukee jo useita yhteisöprojekteja esimerkiksi tutkimuksessa, käynnistysprototyypeissä, teollisissa sovelluksissa kuten visio, puhe ja multimedia.

Käy kotisivulla: http://caffe.berkeleyvision.org/

3. H20 - hajautettu koneoppimiskehys

H20 on avoimen lähdekoodin, nopea, skaalautuva ja hajautettu koneoppimiskehys sekä valikoima kehykseen varustettuja algoritmeja. Se tukee älykkäämpiä sovelluksia, kuten syvää oppimista, kaltevuuden lisäämistä, satunnaisia metsiä, yleistä lineaarista mallintamista (eli logistinen regressio, elastinen verkko) ja monia muita.

Se on yrityskeskeinen tekoälytyökalu päätöksentekoon datasta, ja sen avulla käyttäjät voivat tehdä oivalluksia datastaan nopeammin ja paremmin ennakoivalla mallinnuksella.

Käy kotisivulla: http://www.h2o.ai/

4. MLlib - koneoppimiskirjasto

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

MLlib toimittaa myös joukon luokittelua, regressiota, suositusta, klustereita, selviytymisanalyysejä ja paljon muuta. Tärkeää on, että sitä voidaan käyttää Python-, Java-, Scala- ja R-ohjelmointikielillä.

Käy kotisivulla: https://spark.apache.org/mllib/

5. Apache Mahout

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

  1. Tarjoaa yksinkertaisen ja laajennettavan ohjelmointityöpaikan
  2. Tarjoaa erilaisia valmiiksi pakattuja algoritmeja Scala + Apache Spark, H20: lle ja Apache Flinkille
  3. Sisältää Samarasin, vektorimatemaattisen kokeilun työpaikan, jolla on R-tyyppinen syntaksit

Käy kotisivulla: http://mahout.apache.org/

6. Avoin hermoverkkokirjasto (OpenNN)

OpenNN on myös avoimen lähdekoodin luokkakirjasto, joka on kirjoitettu C ++ - muodossa syvälliseen oppimiseen. Sitä käytetään herättämään hermoverkkoja. Se on kuitenkin optimaalinen vain kokeneille C ++ - ohjelmoijille ja henkilöille, joilla on valtavat koneoppimistaidot. Sille on ominaista syvä arkkitehtuuri ja korkea suorituskyky.

Käy kotisivulla: http://www.opennn.net/

7. Oryx 2

Oryx 2 on jatkoa alkuperäiselle Oryx-projektille, se on kehitetty Apache Sparkille ja Apache Kafkalle lambda-arkkitehtuurin uudelleenarkkitehtina, vaikka se onkin omistettu reaaliaikaisen koneoppimisen saavuttamiseksi.

Se on foorumi sovelluskehitykseen ja toimittaa mukana tietyissä sovelluksissa sekä yhteistyösuodatukseen, luokitteluun, regressioon ja klusterointiin.

Käy kotisivulla: http://oryx.io/

8. OpenCyc

OpenCyc on avoimen lähdekoodin portaali maailman suurimmalle ja kattavimmalle yleistietokannalle ja järkeilyn moottorille. Se sisältää suuren määrän Cyc-termejä, jotka on järjestetty tarkalleen suunnitellussa onologiassa sovellettaviksi esimerkiksi:

  1. Monipuolinen verkkotunnuksen mallintaminen
  2. Toimialakohtaiset asiantuntijajärjestelmät
  3. tekstin ymmärtäminen
  4. Semanttinen dataintegraatio, tekoälypelit ja paljon muuta.

Käy kotisivulla: http://www.cyc.com/platform/opencyc/

9. Apache SystemML

SystemML on avoimen lähdekoodin tekoälyalusta koneoppimiseen, joka on ihanteellinen suurille tiedoille. Sen pääominaisuudet ovat - toimii R- ja Python-tyyppisellä syntaksilla, joka on keskittynyt suuriin tietoihin ja suunniteltu erityisesti korkean tason matematiikkaan. Kuinka se toimii, on selitetty hyvin kotisivulla, mukaan lukien videoesittely selkeäksi havainnollistamiseksi.

On olemassa useita tapoja käyttää sitä, mukaan lukien Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter ja Apache Zeppelin. Joitakin sen merkittävistä käyttötapauksista ovat auto, lentokenttäliikenne ja sosiaalipankki.

Käy kotisivulla: http://systemml.apache.org/

10. NuPIC

NuPIC on koneen oppimisen avoimen lähdekoodin viitekehys, joka perustuu Heirarchical Temporary Memory (HTM) -teokorteksiteoriaan. NuPIC: ään integroitu HTM-ohjelma on toteutettu reaaliaikaisen suoratoistodatan analysointiin, jossa se oppii datassa olevat aikaperusteiset mallit, ennustaa välittömät arvot ja paljastaa mahdolliset epäsäännöllisyydet.

Sen merkittäviä ominaisuuksia ovat:

  1. Jatkuva verkkokoulutus
  2. Ajalliset ja paikkakuviot
  3. Reaaliaikaiset suoratoistotiedot
  4. Ennustaminen ja mallintaminen
  5. Tehokas poikkeavuuksien havaitseminen
  6. Hierarkkinen ajallinen muisti

Käy kotisivulla: http://numenta.org/

Tekoälyn lisääntyvän ja jatkuvasti etenevän tutkimuksen myötä olemme varmasti todistamassa lisää työkaluja, jotka auttavat tekemään tästä teknologia-alueesta menestyksen erityisesti päivittäisten tieteellisten haasteiden ratkaisemisessa koulutustarkoituksiin.

Oletko kiinnostunut tekoälystä, mitä sanot? Tarjoa meille ajatuksiasi, ehdotuksiasi tai tuottavaa palautetta aiheesta alla olevan kommenttiosan kautta, ja olemme iloisia voidessamme tietää enemmän sinusta.