Ebben a bejegyzésben a legfontosabb, nyílt forráskódú mesterséges intelligenciával foglalkozunk (AI) eszközök a Linux ökoszisztéma számára. Jelenleg, AI a tudomány és a technológia egyik folyamatosan fejlődő területe, nagy hangsúlyt fektetve a szoftverek és hardver a mindennapi élet kihívásainak megoldására olyan területeken, mint az egészségügy, oktatás, biztonság, gyártás, banki tevékenység és így tovább sokkal több.
Javasolt olvasmány:20 ingyenes nyílt forráskódú szoftver, amelyet 2015 -ben találtam
Az alábbiakban felsoroljuk az AI támogatására tervezett és kifejlesztett platformokat, amelyeket Linuxon és esetleg sok más operációs rendszeren is használhat. Ne feledje, hogy ez a lista nincs meghatározott érdeklődési sorrendben.
Deeplearning4j egy kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, plug and play, elosztott mélytanuló könyvtár Java és Scala programozási nyelvekhez. Kifejezetten üzleti célú alkalmazásokhoz készült, és integrálva van Hadoop és Szikra az elosztott CPU -k és GPU -k tetején.
A DL4J az Apache 2.0 licenc alatt jelenik meg, és GPU támogatást nyújt az AWS-en történő méretezéshez, és a mikroszolgáltatás-architektúrához igazodik.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://deeplearning4j.org/
Kávézó moduláris és kifejező mély tanulási keretrendszer, amely a sebességre épül. A BSD 2-Clause licenc alatt jelenik meg, és már számos közösségi projektet támogat olyan területeken, mint a kutatás, az indítási prototípusok, az ipari alkalmazások olyan területeken, mint a látás, a beszéd és multimédia.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://caffe.berkeleyvision.org/
H20 egy nyílt forráskódú, gyors, skálázható és elosztott gépi tanulási keretrendszer, valamint a keretrendszerre felszerelt algoritmusok választéka. Támogatja az intelligensebb alkalmazásokat, például a mély tanulást, a gradiens növelést, a véletlenszerű erdőket, az általánosított lineáris modellezést (pl. Logisztikai regresszió, rugalmas háló) és még sok mást.
Ez egy vállalkozásorientált mesterséges intelligencia eszköz az adatokból történő döntéshozatalhoz, lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsabb és jobb prediktív modellezés segítségével következtetéseket vonjanak le adataikból.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://www.h2o.ai/
MLlib egy nyílt forráskódú, könnyen használható és nagy teljesítményű gépi tanulási könyvtár, amelyet az Apache Spark részeként fejlesztettek ki. Lényegében könnyen telepíthető, és meglévő Hadoop -fürtökön és adatokon is futtatható.
Javasolt olvasmány:12 legjobb nyílt forráskódú szövegszerkesztő (GUI + CLI), amelyeket 2015 -ben találtam
Az MLlib algoritmusgyűjteményt is kínál a besoroláshoz, a regresszióhoz, az ajánláshoz, a csoportosításhoz, a túlélési elemzéshez és még sok máshoz. Fontos, hogy Python, Java, Scala és R programozási nyelveken használható.
Látogassa meg a kezdőlapot: https://spark.apache.org/mllib/
Elefántápoló egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet skálázható gépi tanulási alkalmazások létrehozására terveztek, három kiemelkedő jellemzője van az alábbiakban felsorolva:
Látogassa meg a kezdőlapot: http://mahout.apache.org/
OpenNN szintén nyílt forráskódú osztálykönyvtár, amely C ++ nyelven íródott a mély tanuláshoz, neurális hálózatok ösztönzésére szolgál. Ez azonban csak a tapasztalt C ++ programozók és a gépi tanulási képességekkel rendelkező személyek számára optimális. Mély építészet és nagy teljesítmény jellemzi.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://www.opennn.net/
Oryx 2 az eredeti Oryx projekt folytatása, amelyet az Apache Spark és az Apache Kafka rendszeren fejlesztettek ki a lambda architektúra újjáépítése, bár elkötelezett a valós idejű gép elérése iránt tanulás.
Ez egy platform az alkalmazások fejlesztéséhez és bizonyos alkalmazásokhoz, valamint együttműködési szűrési, osztályozási, regressziós és klaszterezési célokra.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://oryx.io/
OpenCyc egy nyílt forráskódú portál a világ legnagyobb és legátfogóbb általános tudásbázisához és józan észérveinek motorjához. Nagyszámú Cyc kifejezést tartalmaz pontosan megtervezett onológiában, az alábbi területeken való alkalmazásra:
Látogassa meg a kezdőlapot: http://www.cyc.com/platform/opencyc/
SystemML egy nyílt forráskódú mesterséges intelligencia platform a gépi tanuláshoz, ideális a nagy adatokhoz. Főbb jellemzői a következők:-R és Python-szerű szintaxison fut, nagy adatokra összpontosítva, és kifejezetten magas szintű matematikához készült. Hogyan működik, jól el van magyarázva a honlapon, beleértve egy videó bemutatót is a világos szemléltetés érdekében.
Számos módja van annak használatára, köztük az Apache Spark, az Apache Hadoop, a Jupyter és az Apache Zeppelin. Néhány figyelemre méltó használati esete az autóipar, a repülőtéri forgalom és a szociális banki szolgáltatások.
Látogassa meg a kezdőlapot: http://systemml.apache.org/
NuPIC egy nyílt forráskódú keretrendszer a gépi tanuláshoz, amely a Heirarchical Temporary Memory (HTM), egy neokortex elméleten alapul. A NuPIC-be integrált HTM program valós idejű adatfolyam-adatok elemzésére van megvalósítva megtanulja az adatokban meglévő időalapú mintákat, megjósolja a küszöbön álló értékeket, valamint felfedi azokat szabálytalanságok.
Figyelemre méltó jellemzői a következők:
Látogassa meg a kezdőlapot: http://numenta.org/
A növekvő és folyamatosan fejlődő kutatásokkal AI, tanúi lehetünk annak, hogy újabb eszközök jelennek meg, amelyek segítik a technológia ezen területének sikerét, különösen a napi tudományos kihívások megoldása és az oktatási célok mellett.
Érdekli az AI, mit mond? Mutasd meg nekünk gondolataidat, javaslataidat vagy bármilyen produktív visszajelzést a témával kapcsolatban az alábbi megjegyzés rovatban, és örömmel értesítünk többet.