10 beste open source kunstmatige intelligentiehulpmiddelen voor Linux

In dit bericht bespreken we enkele van de beste open-source tools voor kunstmatige intelligentie (AI) voor het Linux-ecosysteem. Momenteel is AI een van de zich steeds verder ontwikkelende gebieden in wetenschap en technologie, met een grote focus gericht op het bouwen van software en hardware om uitdagingen in het dagelijks leven op te lossen op gebieden als gezondheidszorg, onderwijs, veiligheid, productie , bankieren en nog veel meer.

Hieronder vindt u een lijst met een aantal platforms die zijn ontworpen en ontwikkeld voor de ondersteuning van AI, die u kunt gebruiken op Linux en mogelijk op veel andere besturingssystemen. Houd er rekening mee dat deze lijst niet in een specifieke volgorde van interesse is gerangschikt.

1. Diep leren voor Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j is een open-source, plug-and-play, gedistribueerde deep-learningbibliotheek van commerciële kwaliteit voor de programmeertalen Java en Scala. Het is specifiek ontworpen voor bedrijfsgerelateerde applicaties en geïntegreerd met Hadoop en Spark bovenop gedistribueerde CPU's en GPU's.

DL4J is uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie en biedt GPU-ondersteuning voor schaling op AWS en is aangepast voor microservice-architectuur.

2. Caffe – Kader voor diep leren

Caffe is een modulair en expressief deep-learning raamwerk gebaseerd op snelheid. Het wordt vrijgegeven onder de BSD 2-Clause-licentie en ondersteunt al verschillende gemeenschapsprojecten op gebieden zoals onderzoek, startup-prototypes en industriële toepassingen op gebieden als visie, spraak en multimedia.

3. H20 – Gedistribueerd machine learning-framework

H20 is een open-source, snel, schaalbaar en gedistribueerd machine learning-framework, plus het assortiment algoritmen dat op het framework is uitgerust. Het ondersteunt slimmere toepassingen zoals deep learning, gradiëntboosting, willekeurige forests, gegeneraliseerde lineaire modellering (d.w.z. logistische regressie, Elastic Net) en nog veel meer.

Het is een bedrijfsgerichte tool voor kunstmatige intelligentie voor besluitvorming op basis van data. Het stelt gebruikers in staat inzichten uit hun data te halen met behulp van snellere en betere voorspellende modellen.

4. MLlib – Machine Learning-bibliotheek

MLlib is een open source, gebruiksvriendelijke en krachtige machine-learningbibliotheek, ontwikkeld als onderdeel van Apache Spark. Het is in wezen eenvoudig te implementeren en kan worden uitgevoerd op bestaande Hadoop-clusters en gegevens.

MLlib wordt ook geleverd met een verzameling algoritmen voor classificatie, regressie, aanbeveling, clustering, overlevingsanalyse en nog veel meer. Belangrijk is dat het kan worden gebruikt in de programmeertalen Python, Java, Scala en R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout is een open-sourceframework dat is ontworpen voor het bouwen van schaalbare machine learning-applicaties. Het heeft drie opvallende kenmerken die hieronder worden vermeld:

• Biedt een eenvoudige en uitbreidbare programmeerwerkplek.
• Biedt een verscheidenheid aan voorverpakte algoritmen voor Scala + Apache Spark, H20 en Apache Flink.
• Inclusief Samaras, een werkplek voor vectorwiskunde-experimenten met R-achtige syntaxis.

6. Open neurale netwerkbibliotheek (OpenNN)

OpenNN is ook een open-source klassenbibliotheek geschreven in C++ voor deep learning. Het wordt gebruikt om neurale netwerken op te zetten. Het is echter alleen optimaal voor ervaren C++ programmeurs en mensen met enorme vaardigheden op het gebied van machinaal leren. Het wordt gekenmerkt door een diepe architectuur en hoge prestaties.

7. TensorFlow

TensorFlow is een open-source machine learning-framework dat enorm populair is geworden op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en deep learning.

TensorFlow, ontwikkeld door Google, is uitgegroeid tot de voorkeurstool voor datawetenschappers en ontwikkelaars voor het bouwen en implementeren van machine learning-modellen.

8. PyTorch

PyTorch is een baanbrekend open-source deep learning-framework dat een revolutie teweeg heeft gebracht in de wereld van kunstmatige intelligentie en machinaal leren. PyTorch is ontwikkeld door het AI Research-lab van Facebook en biedt datawetenschappers, onderzoekers en ontwikkelaars een dynamische benadering voor het bouwen en trainen van neurale netwerken.

De flexibiliteit, robuustheid en naadloze integratie met populaire bibliotheken maken het een goede keuze voor AI-projecten. De dynamische computationele grafiek van PyTorch maakt snelle experimenten en eenvoudig debuggen mogelijk, waardoor de modelontwikkeling wordt versneld.

9. Apache SysteemDS

SystemDS is een open-source machine learning-platform dat een uniforme interface biedt voor het uitvoeren en optimaliseren van machine learning-algoritmen.

SystemDS is ontwikkeld door IBM en heeft tot doel de uitdagingen aan te gaan van het schalen en optimaliseren van machine learning-workflows in grote datasets en gedistribueerde computeromgevingen.

Het maakt gebruik van declaratieve programmering en automatische optimalisatietechnieken om de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen te vereenvoudigen. Met SystemDS kunnen gebruikers hun code naadloos op één enkele machine uitvoeren of over een cluster distribueren, waardoor een efficiënte en schaalbare uitvoering mogelijk is. De flexibiliteit en schaalbaarheid maken het tot een waardevol hulpmiddel voor datawetenschappers en onderzoekers die werken met grootschalige machine learning-taken

10. NuPIC

NuPIC is een open-source raamwerk voor machinaal leren dat is gebaseerd op Hierarchical Temporary Memory (HTM), een neocortex-theorie.

Het HTM-programma dat is geïntegreerd in NuPIC wordt geïmplementeerd voor het analyseren van realtime streaminggegevens, waarbij het op tijd gebaseerde patronen leert die in de gegevens voorkomen, ook de op handen zijnde waarden voorspelt en onthult eventuele onregelmatigheden.

De opvallende kenmerken zijn onder meer:

• Continu online leren
• Tijdelijke en ruimtelijke patronen
• Realtime streaminggegevens
• Voorspelling en modellering
• Krachtige detectie van afwijkingen
• Hiërarchisch tijdelijk geheugen

Conclusie

Met de opkomst en het steeds voortschrijdende onderzoek op het gebied van AI zullen we ongetwijfeld getuige zijn van meer hulpmiddelen die dit technologiegebied tot een succes kunnen maken, vooral voor het oplossen van dagelijkse wetenschappelijke uitdagingen in combinatie met educatieve doeleinden.

Bent u geïnteresseerd in AI, wat zegt u daarvan? Bied ons uw mening, suggesties of productieve feedback over het onderwerp aan via het commentaargedeelte hieronder en we zullen graag meer van u weten.