10 Ferramentas de inteligência artificial de código aberto de código aberto para Linux

Neste post, abordaremos alguns dos topos de inteligência artificial de código aberto (Ai) Ferramentas para o ecossistema Linux. Atualmente, Ai é um dos campos sempre avançados em ciência e tecnologia, com um foco importante voltado para a criação de software e hardware para resolver os desafios da vida cotidiana em áreas como assistência médica, educação, segurança, fabricação, bancos e muito mais.

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Abaixo está uma lista de várias plataformas projetadas e desenvolvidas para apoiar a IA, que você pode utilizar no Linux e possivelmente muitos outros sistemas operacionais. Lembre -se de que esta lista não está organizada em nenhuma ordem de interesse específica.

1. Aprendizagem profunda para Java (Deeplearning4J)

Deeplearning4J é uma biblioteca de graduação comercial, de código aberto, plug e play, distribuído de aprendizado profundo para linguagens de programação Java e Scala. Foi projetado especificamente para aplicativos relacionados aos negócios e integrados com Hadoop e Fagulha Além das CPUs e GPUs distribuídas.

DL4J é lançado sob o Apache 2.0 Licença e fornece suporte à GPU para dimensionar na AWS e é adaptado para arquitetura de micro-serviço.

Deeplearnning4J - Aprendizagem profunda para Java

Visite a página inicial: http: // deeplearning4j.org/

2. Caffe - Deep Learning Framework

Caffe é uma estrutura de aprendizado profunda modular e expressiva baseada na velocidade. Ele é lançado sob a licença da BSD 2-cláusula e já está apoiando vários projetos comunitários em áreas como pesquisa, protótipos de startups, aplicações industriais em campos como visão, fala e multimídia.

Caffe - Deep Learning Framework

Visite a página inicial: http: // cafe.BerkeleyVision.org/

3. H20 - Estrutura de aprendizado de máquina distribuído

H20 é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, rápido, escalável e distribuído, além da variedade de algoritmos equipados na estrutura. Ele suporta aplicação mais inteligente, como aprendizado profundo, reforço de gradiente, florestas aleatórias, modelagem linear generalizada (i.e regressão logística, rede elástica) e muito mais.

É uma ferramenta de inteligência artificial orientada para empresas para a tomada de decisões a partir de dados, permite que os usuários desenhem insights de seus dados usando modelagem mais rápida e melhor preditiva.

H2O - Estrutura de aprendizado de máquina distribuído

Visite a página inicial: http: // www.H2O.ai/

4. Mllib - Biblioteca de aprendizado de máquina

Mllib é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, fácil de usar e de alto desempenho desenvolvido como parte do Apache Spark. É essencialmente fácil de implantar e pode ser executado nos clusters e dados existentes do Hadoop.

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Mllib também é enviado com uma coleção de algoritmos para classificação, regressão, recomendação, agrupamento, análise de sobrevivência e muito mais. É importante ressaltar que pode ser usado em linguagens de programação Python, Java, Scala e R.

Mllib - Biblioteca de aprendizado de máquina

Visite a página inicial: https: // Spark.apache.org/mllib/

5. Apache Mahout

Mahout é uma estrutura de código aberto projetado para a construção de aplicativos de aprendizado de máquina escaláveis, possui três recursos proeminentes listados abaixo:

1. Fornece um local de trabalho de programação simples e extensível
2. Oferece uma variedade de algoritmos pré -embalados para Scala + Apache Spark, H20 e Apache Flink
3. Inclui samaras, um local de trabalho de experimentação matemática vetorial com sintaxe do tipo R

Apache Mahout

Visite a página inicial: http: // mahout.apache.org/

6. Biblioteca de redes neurais aberta (OpenNN)

Opennn também é uma biblioteca de classes de código aberto escrito em C ++ para aprendizado profundo, é usado para instigar redes neurais. No entanto, é ideal apenas para programadores e pessoas experientes em C ++ com tremendas habilidades de aprendizado de máquina. É caracterizado por uma arquitetura profunda e alto desempenho.

Opennn - Biblioteca de redes neurais abertas

Visite a página inicial: http: // www.Opennn.líquido/

7. Oryx 2

Oryx 2 é uma continuação do projeto Oryx inicial, ele é desenvolvido no Apache Spark e Apache Kafka como uma re-arquiteta da arquitetura Lambda, embora dedicada a alcançar o aprendizado de máquina em tempo real em tempo real.

É uma plataforma para desenvolvimento de aplicativos e envia com determinadas aplicações para fins de filtragem, classificação, regressão e agrupamento colaborativos.

Oryx2 - Arquitetura Lambda re -arquiteta

Visite a página inicial: http: // oryx.io/

8. OPENCECC

OPENCECC é um portal de código aberto para a maior e mais abrangente base de conhecimento geral e mecanismo de raciocínio do mundo. Inclui um grande número de termos de ciclo organizado em uma onologia de design com precisão para aplicação em áreas como:

1. Modelagem de domínio rico
2. Sistemas especializados específicos de domínio
3. Entendimento do texto
4. Integração semântica de dados, bem como jogos de IA, além de muito mais.

OPENCECC

Visite a página inicial: http: // www.Cyc.com/plataforma/opyncyc/

9. Apache SystemML

SystemMl é uma plataforma de inteligência artificial de código aberto para aprendizado de máquina ideal para big data. Suas principais características são-executa na sintaxe R e Python, focada em big data e projetada especificamente para matemática de alto nível. Como funciona é bem explicado na página inicial, incluindo uma demonstração de vídeo para ilustração clara.

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Existem várias maneiras de usá -lo, incluindo Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter e Apache Zeppelin. Alguns de seus casos de uso notáveis ​​incluem automotivos, tráfego aeroportuário e banco social.

Apache SystemML - Machine Learning Platform

Visite a página inicial: http: // systemml.apache.org/

10. Nupic

Nupic é uma estrutura de fonte aberta para o aprendizado de máquina baseado na memória temporária herárquica (HTM), uma teoria do neocórtex. O programa HTM integrado no NUPIC é implementado para analisar dados de streaming em tempo real, onde aprende padrões baseados no tempo existentes em dados, prevê os valores iminentes e revela quaisquer irregularidades.

Seus recursos notáveis ​​incluem:

1. Aprendizagem on -line contínua
2. Padrões temporais e espaciais
3. Dados de streaming em tempo real
4. Previsão e modelagem
5. Detecção de anomalia poderosa
6. Memória temporal hierárquica

Inteligência de máquina Nupic

Visite a página inicial: http: // numenta.org/

Com a ascensão e sempre avançando pesquisas em Ai, Temos o objetivo de testemunhar mais ferramentas surgirem para ajudar a tornar essa área da tecnologia um sucesso, especialmente para resolver desafios científicos diários, juntamente com os propósitos educacionais.

Você está interessado em Ai, qual é a sua opinião? Ofereça -nos seus pensamentos, sugestões ou qualquer feedback produtivo sobre o assunto através da seção de comentários abaixo e ficaremos encantados em saber mais de seu.