10 najboljih alata za umjetnu inteligenciju otvorenog koda za Linux

U ovom ćemo postu pokriti nekoliko vrhunskih alata za umjetnu inteligenciju (AI) otvorenog koda za ekosustav Linuxa. Trenutačno je AI jedno od polja znanosti i tehnologije koje neprestano napreduju, s glavnim fokusom usmjerenim na izradu softvera i hardvera za rješavanje svakodnevnih životnih izazova u područjima kao što su zdravstvena skrb, obrazovanje, sigurnost, proizvodnja , bankarstvo i još mnogo toga.

Ispod je popis nekoliko platformi dizajniranih i razvijenih za podršku AI, koje možete koristiti na Linuxu i vjerojatno mnogim drugim operativnim sustavima. Imajte na umu da ovaj popis nije poredan po određenom redoslijedu interesa.

1. Duboko učenje za Javu (Deeplearning4j)

Deeplearning4j je komercijalna, distribuirana biblioteka za dubinsko učenje otvorenog koda, plug-and-play za Javu i Scala programske jezike. Osmišljen je posebno za poslovne aplikacije i integriran s Hadoopom i Sparkom povrh distribuiranih CPU-a i GPU-a.

DL4J objavljen je pod licencom Apache 2.0 pruža GPU podršku za skaliranje na AWS-u i prilagođen je arhitekturi mikroservisa.

2. Caffe – Deep Learning Framework

Caffe je modularan i izražajan okvir za dubinsko učenje koji se temelji na brzini. Izdaje se pod licencom BSD 2-Clause i već podržava nekoliko projekata zajednice u područjima kao što su istraživanje, startup prototipovi i industrijske aplikacije u područjima kao što su vizija, govor i multimedija.

3. H20 – Okvir distribuiranog strojnog učenja

H20 je open-source, brz, skalabilan i distribuirani okvir strojnog učenja, plus izbor algoritama opremljenih okvirom. Podržava pametnije aplikacije kao što su duboko učenje, povećanje gradijenta, nasumične šume, generalizirano linearno modeliranje (tj. logistička regresija, Elastic Net) i mnoge druge.

To je poslovno orijentirani alat umjetne inteligencije za donošenje odluka na temelju podataka, omogućuje korisnicima izvlačenje uvida iz svojih podataka koristeći brže i bolje prediktivno modeliranje.

4. MLlib – Knjižnica strojnog učenja

MLlib je biblioteka za strojno učenje otvorenog koda, jednostavna za korištenje i visokih performansi razvijena kao dio Apache Spark. U osnovi je jednostavan za implementaciju i može se izvoditi na postojećim Hadoop klasterima i podacima.

MLlib također se isporučuje sa zbirkom algoritama za klasifikaciju, regresiju, preporuke, grupiranje, analizu preživljavanja i još mnogo toga. Ono što je važno, može se koristiti u programskim jezicima Python, Java, Scala i R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout je okvir otvorenog koda dizajniran za izgradnju skalabilnih aplikacija strojnog učenja, ima tri istaknute značajke navedene u nastavku:

  • Pruža jednostavno i proširivo radno mjesto za programiranje.
  • Nudi niz unaprijed pripremljenih algoritama za Scala + Apache Spark, H20 kao i Apache Flink.
  • Uključuje Samaras, radno mjesto za eksperimentiranje vektorske matematike sa sintaksom nalik na R.

6. Otvorena knjižnica neuronskih mreža (OpenNN)

OpenNN je također biblioteka klasa otvorenog koda napisana u C++ za dubinsko učenje, koristi se za poticanje neuronskih mreža. Međutim, optimalan je samo za iskusne C++ programere i osobe sa golemim vještinama strojnog učenja. Karakterizira ga duboka arhitektura i visoka izvedba.

7. TensorFlow

TensorFlow je okvir za strojno učenje otvorenog koda koji je stekao ogromnu popularnost u području umjetne inteligencije (AI) i dubokog učenja.

TensorFlow, koji je razvio Google, pojavio se kao omiljeni alat za znanstvenike i programere podataka za izradu i implementaciju modela strojnog učenja.

8. PyTorch

PyTorch je vrhunski okvir za dubinsko učenje otvorenog koda koji je revolucionirao svijet umjetne inteligencije i strojnog učenja. Razvio ga je Facebookov AI Research lab, PyTorch osnažuje podatkovne znanstvenike, istraživače i programere s dinamičnim pristupom izgradnji i obuci neuronskih mreža.

Njegova fleksibilnost, robusnost i besprijekorna integracija s popularnim bibliotekama čine ga idealnim izborom za AI projekte. PyTorchov dinamički računalni grafikon omogućuje brzo eksperimentiranje i jednostavno otklanjanje pogrešaka, ubrzavajući razvoj modela.

9. Apache SystemDS

SystemDS je platforma za strojno učenje otvorenog koda koja nudi jedinstveno sučelje za izvršavanje i optimiziranje algoritama strojnog učenja.

Razvio IBM, SystemDS ima za cilj odgovoriti na izazove skaliranja i optimiziranja radnih procesa strojnog učenja u velikim skupovima podataka i distribuiranim računalnim okruženjima.

Iskorištava deklarativno programiranje i tehnike automatske optimizacije za pojednostavljenje razvoja i implementacije modela strojnog učenja. Uz SystemDS, korisnici mogu neprimjetno pokretati svoj kod na jednom stroju ili ga distribuirati preko klastera, omogućujući učinkovito i skalabilno izvršenje. Njegova fleksibilnost i skalabilnost čine ga vrijednim alatom za znanstvenike i istraživače podataka koji rade s velikim zadacima strojnog učenja

10. NuPIC

NuPIC je okvir otvorenog koda za strojno učenje koji se temelji na Hijerarhijskoj privremenoj memoriji (HTM), teoriji neokorteksa.

Program HTM integriran u NuPIC implementiran je za analizu strujanja podataka u stvarnom vremenu, gdje uči uzorke koji se temelje na vremenu koji postoje u podacima, predviđa i neposredne vrijednosti i otkriva bilo kakve nepravilnosti.

Njegove značajne karakteristike uključuju:

  • Kontinuirano online učenje
  • Vremenski i prostorni uzorci
  • Strujanje podataka u stvarnom vremenu
  • Predviđanje i modeliranje
  • Snažno otkrivanje anomalija
  • Hijerarhijsko vremensko pamćenje

Zaključak

S porastom i sve većim napretkom istraživanja AI, sigurno ćemo svjedočiti pojavljivanju više alata koji će pomoći da ovo područje tehnologije bude uspješno, posebno za rješavanje svakodnevnih znanstvenih izazova uz obrazovne svrhe.

Zanima li vas AI, što kažete? Ponudite nam svoja razmišljanja, prijedloge ili bilo kakve produktivne povratne informacije o temi putem odjeljka za komentare u nastavku i bit će nam drago saznati više od vas.