В этой статье мы рассмотрим несколько лучших инструментов искусственного интеллекта (AI) с открытым исходным кодом для экосистемы Linux. В настоящее время AI – это одна из постоянно развивающихся областей науки и техники, в которой основное внимание уделяется созданию программного и аппаратного обеспечения для решения повседневных жизненных задач в таких областях, как здравоохранение, образование, безопасность, производство, банковское дело и многое другое.
Ниже представлен список ряда платформ, разработанных для поддержки искусственного интеллекта, которые можно использовать в Linux и, возможно, во многих других операционных системах. Помните, что этот список не расположен в каком-либо определенном порядке.
1. Deep Learning For Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j – это коммерческая библиотека распределенного глубокого обучения коммерческого уровня с открытым исходным кодом для языков программирования Java и Scala. Она разработана специально для бизнес-приложений и интегрирована с Hadoop и Spark на базе распределенных CPU и GPU.
DL4J выпускается под лицензией Apache 2.0, обеспечивает поддержку GPU для масштабирования на AWS и адаптирована для микросервисной архитектуры.
2. Caffe – Deep Learning Framework
Caffe – модульный и выразительный фреймворк глубокого обучения, основанный на скорости. Он выпускается под лицензией BSD 2-Clause и уже поддерживает несколько проектов сообщества в таких областях, как исследования, прототипы для стартапов и промышленные приложения в таких областях, как зрение, речь и мультимедиа.
3. H20 – распределенный фреймворк машинного обучения
H20 – это быстрый, масштабируемый и распределенный фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, а также набор алгоритмов, реализованных на его основе. Он поддерживает такие интеллектуальные приложения, как глубокое обучение, градиентное усиление, случайные леса, обобщенное линейное моделирование (например, логистическая регрессия, Elastic Net) и многие другие.
Это бизнес-ориентированный инструмент искусственного интеллекта для принятия решений на основе данных, он позволяет пользователям извлекать выводы из своих данных с помощью более быстрого и качественного прогностического моделирования.
4. MLlib – Machine Learning Library
MLlib – простая в использовании, высокопроизводительная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная как часть Apache Spark. Она очень проста в развертывании и может работать на существующих кластерах Hadoop и данных.
MLlib также поставляется с набором алгоритмов для классификации, регрессии, рекомендаций, кластеризации, анализа выживаемости и многого другого. Важно отметить, что он может быть использован в языках программирования Python, Java, Scala и R.
5. Apache Mahout
Apache Mahout – это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для создания масштабируемых приложений машинного обучения. Он имеет три основные особенности, перечисленные ниже:
- Обеспечивает простое и расширяемое рабочее место программиста.
- Предлагает множество готовых алгоритмов для Scala Apache Spark, H20, а также Apache Flink.
- Включает Samaras, рабочее место для экспериментов с векторной математикой с R-подобным синтаксисом.
6. Open Neural Networks Library (OpenNN)
OpenNN – это также библиотека классов с открытым исходным кодом, написанная на C для глубокого обучения, она используется для создания нейронных сетей. Однако она оптимальна только для опытных C программистов и людей с огромными навыками машинного обучения. Она отличается глубокой архитектурой и высокой производительностью.
7. TensorFlow
TensorFlow – фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, получивший огромную популярность в области искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения.
TensorFlow, разработанный Google, стал предпочтительным инструментом для построения и развертывания моделей машинного обучения для специалистов по обработке данных и разработчиков.
8. PyTorch
PyTorch – передовой фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, который произвел революцию в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Разработанный исследовательской лабораторией Facebook AI Research, PyTorch позволяет ученым, занимающимся изучением данных, исследователям и разработчикам применять динамический подход к построению и обучению нейронных сетей. Гибкость, надежность и простая интеграция с популярными библиотеками делают его лучшим выбором для проектов в области искусственного интеллекта. Динамический вычислительный граф PyTorch обеспечивает быстрое проведение экспериментов и легкую отладку, ускоряя разработку моделей.
9. Apache SystemDS
SystemDS – платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, предоставляющая унифицированный интерфейс для выполнения и оптимизации алгоритмов машинного обучения.
Разработанная компанией IBM система SystemDS призвана решить проблемы масштабирования и оптимизации рабочих процессов машинного обучения на больших массивах данных и в распределенных вычислительных средах.
Она использует методы декларативного программирования и автоматической оптимизации для упрощения разработки и развертывания моделей машинного обучения. С помощью SystemDS пользователи могут выполнять свой код как на одной машине, так и распределять его по кластеру, обеспечивая эффективное и масштабируемое выполнение. Гибкость и масштабируемость системы делают ее ценным инструментом для специалистов по обработке данных и исследователей, работающих с крупномасштабными задачами машинного обучения
10. NuPIC
NuPIC – фреймворк с открытым исходным кодом для машинного обучения, основанный на теории неокортекса Hierarchical Temporary Memory (HTM).
Программа HTM, интегрированная в NuPIC, предназначена для анализа потоковых данных в реальном времени, где она изучает закономерности, существующие в данных, предсказывает предстоящие значения, а также выявляет любые нарушения.
Ее отличительные особенности включают:
- Непрерывное онлайн-обучение
- Темпоральные и пространственные паттерны
- Потоковые данные в реальном времени
- Прогнозирование и моделирование
- Мощное обнаружение аномалий
- Иерархическая временная память
Заключение
С ростом и постоянным развитием исследований в области AI мы наверняка станем свидетелями появления новых инструментов, которые помогут сделать эту область технологий успешной, особенно для решения повседневных научных задач и образовательных целей.
