Selles postituses käsitleme mõnda tipp-avatud lähtekoodiga tehisintellekti (AI) tööriistad Linuxi ökosüsteemi jaoks. Praegu AI on üks teaduse ja tehnoloogia pidevalt arenevaid valdkondi, mille põhitähelepanu on suunatud tarkvara ja riistvara igapäevaelu probleemide lahendamiseks sellistes valdkondades nagu tervishoid, haridus, turvalisus, tootmine, pangandus jne palju rohkem.
Soovitatav lugemine:20 tasuta avatud lähtekoodiga tarkvara, mille leidsin aastal 2015
Allpool on loetelu mitmetest tehisintellekti toetamiseks loodud ja välja töötatud platvormidest, mida saate kasutada Linuxis ja võib -olla ka paljudes teistes operatsioonisüsteemides. Pidage meeles, et see nimekiri ei ole paigutatud mingisse kindlasse huvide järjekorda.
Deeplearning4j on kaubanduslik, avatud lähtekoodiga, plug and play, hajutatud süvaõppe teek Java ja Scala programmeerimiskeelte jaoks. See on loodud spetsiaalselt ettevõtlusega seotud rakenduste jaoks ja integreeritud Hadoop ja Säde jaotatud protsessorite ja GPU -de peale.
DL4J on välja antud Apache 2.0 litsentsi alusel ja pakub GPU tuge AWS-i skaleerimiseks ning on kohandatud mikroteenuste arhitektuuri jaoks.
Külastage kodulehte: http://deeplearning4j.org/
Kohvik on modulaarne ja väljendusrikas süvaõppe raamistik, mis põhineb kiirusel. See on välja antud BSD 2-klausli litsentsi alusel ja see toetab juba mitmeid kogukonna projekte sellistes valdkondades nagu uuringud, käivitamisprototüübid, tööstuslikud rakendused sellistes valdkondades nagu nägemine, kõne ja multimeedia.
Külastage kodulehte: http://caffe.berkeleyvision.org/
H20 on avatud lähtekoodiga, kiire, skaleeritav ja hajutatud masinõppe raamistik, millele lisandub ka raamistiku algoritmide valik. See toetab nutikamaid rakendusi, nagu sügav õppimine, gradiendi suurendamine, juhuslikud metsad, üldistatud lineaarne modelleerimine (st logistiline regressioon, elastne võrk) ja palju muud.
See on ettevõtetele orienteeritud tehisintellekti tööriist andmetest otsuste tegemiseks, see võimaldab kasutajatel kiirema ja parema ennustava modelleerimise abil oma andmetest teadmisi ammutada.
Külastage kodulehte: http://www.h2o.ai/
MLlib on avatud lähtekoodiga, hõlpsasti kasutatav ja suure jõudlusega masinõppe raamatukogu, mis on välja töötatud Apache Sparki osana. Seda on sisuliselt lihtne juurutada ja see võib töötada olemasolevate Hadoopi klastrite ja andmetega.
Soovitatav lugemine:12 parimat avatud lähtekoodiga tekstiredaktorit (GUI + CLI), mille leidsin 2015. aastal
MLlib pakub ka klassifikatsiooni, regressiooni, soovituste, rühmitamise, ellujäämisanalüüsi ja palju muu algoritmide kogumit. Oluline on see, et seda saab kasutada programmeerimiskeeltes Python, Java, Scala ja R.
Külastage kodulehte: https://spark.apache.org/mllib/
Mahout on avatud lähtekoodiga raamistik, mis on loodud mastaapsete masinõpperakenduste loomiseks, sellel on kolm allpool loetletud silmapaistvat funktsiooni:
Külastage kodulehte: http://mahout.apache.org/
OpenNN on ka avatud lähtekoodiga klassikogu, mis on kirjutatud C ++ keeles sügavaks õppimiseks, seda kasutatakse närvivõrkude õhutamiseks. Kuid see on optimaalne ainult kogenud C ++ programmeerijatele ja inimestele, kellel on tohutud masinõppeoskused. Seda iseloomustab sügav arhitektuur ja kõrge jõudlus.
Külastage kodulehte: http://www.opennn.net/
Oryx 2 on jätk esialgsele Oryxi projektile, see on välja töötatud Apache Sparkil ja Apache Kafkal ümber kujundada lambda arhitektuur, kuigi see on pühendatud reaalajas masina saavutamisele õppimine.
See on platvorm rakenduste arendamiseks ja tarnitakse koos teatud rakendustega, samuti filtreerimiseks, klassifitseerimiseks, regressiooniks ja rühmitamiseks.
Külastage kodulehte: http://oryx.io/
OpenCyc on avatud lähtekoodiga portaal maailma suurima ja kõige põhjalikuma üldiste teadmistebaasi ja mõistliku arutlusmootori jaoks. See sisaldab suurt hulka Cyc -termineid, mis on paigutatud täpselt kavandatud onoloogiasse kasutamiseks järgmistes valdkondades:
Külastage kodulehte: http://www.cyc.com/platform/opencyc/
SystemML on avatud lähtekoodiga tehisintellekti platvorm masinõppeks, mis sobib ideaalselt suurandmete jaoks. Selle põhijooned on-töötab R- ja Pythoni-laadsel süntaksil, keskendudes suurandmetele ja mõeldud spetsiaalselt kõrgetasemelisele matemaatikale. Kuidas see töötab, on kodulehel hästi selgitatud, sealhulgas selgeks illustratsiooniks video tutvustus.
Selle kasutamiseks on mitmeid viise, sealhulgas Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter ja Apache Zeppelin. Mõned selle märkimisväärsed kasutusjuhud hõlmavad autotööstust, lennujaamaliiklust ja sotsiaalpangandust.
Külastage kodulehte: http://systemml.apache.org/
NuPIC on avatud lähtekoodiga raamistik masinõppeks, mis põhineb neokorteksi teoorial Heirarchical Temporary Memory (HTM). NuPIC-i integreeritud HTM-programm on rakendatud reaalajas voogesituse andmete analüüsimiseks õpib andmetes eksisteerivaid ajapõhiseid mustreid, ennustab nii eelseisvaid väärtusi kui ka paljastab need ebakorrapärasused.
Selle märkimisväärsete omaduste hulka kuuluvad:
Külastage kodulehte: http://numenta.org/
Koos teadusuuringute tõusu ja edenemisega AI, oleme kindlasti tunnistajaks, et lisandub rohkem tööriistu, mis aitavad sellel tehnoloogiavaldkonnal edu saavutada, eriti igapäevaste teaduslike väljakutsete lahendamiseks koos hariduslikel eesmärkidel.
Kas olete AI -st huvitatud, mida ütlete? Pakkuge meile oma mõtteid, ettepanekuid või tootlikku tagasisidet selle teema kohta allpool oleva kommentaaride jaotise kaudu ja meil on hea meel teie kohta rohkem teada saada.