A TOP10 nyílt forráskódú AI eszköz Linux rendszerre

Ebben a bejegyzésben a Linux ökoszisztéma néhány legjobb, nyílt forráskódú AI eszközét mutatjuk be. Jelenleg a mesterséges intelligencia a tudomány és a technológia egyik folyamatosan fejlődő területe, amelynek fő iránya a mindennapi élet kihívásainak megoldására szolgáló szoftverek és hardverek építése olyan területeken, mint az egészségügy, az oktatás, a biztonság, a gyártás, a banki tevékenység és még sok más.

Az alábbiakban felsorolunk néhány, az AI, vagy mesterséges intelligencia támogatására tervezett és kifejlesztett platformot, amelyeket Linux rendszeren és esetleg sok más operációs rendszeren is használhatsz. Ne feledd, hogy ez a lista nem egy meghatározott sorrendbe van rendezve.

AI programok Linux rendszerre

#1. Apache SystemDS

A SystemDS egy nyílt forráskódú gépi tanulási platform, amely egységes felületet kínál a gépi tanulási algoritmusok végrehajtásához és optimalizálásához. Az IBM által kifejlesztett SystemDS célja, hogy megoldja a gépi tanulási munkafolyamatok skálázásának és optimalizálásának kihívásait nagy adathalmazokon és elosztott számítási környezetekben.

A rendszer a deklaratív programozás és az automatikus optimalizálási technikák segítségével egyszerűsíti a gépi tanulási modellek fejlesztését és telepítését. A SystemDS segítségével a felhasználók zökkenőmentesen futtathatják kódjukat egyetlen gépen, vagy szétoszthatják azt egy fürtön, lehetővé téve a hatékony és skálázható végrehajtást.

Rugalmassága és skálázhatósága értékes eszközzé teszi a nagyméretű gépi tanulási feladatokkal foglalkozó adattudósok és kutatók számára.

#2. Mélytanulás Java számára (Deeplearning4j)

A Deeplearning4j egy kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, plug-and-play, elosztott mélytanulási könyvtár Java és Scala programozási nyelvekhez.

Kifejezetten üzleti célú alkalmazásokhoz tervezték, és a Hadoop és a Spark segítségével integrálták elosztott CPU-k és GPU-k tetején. Az Apache 2.0 licenc alatt kiadott DL4J GPU-támogatást biztosít az AWS-en történő skálázáshoz, és mikroszolgáltatás-architektúrához igazodik.

#3. MLlib – Gépi tanulási könyvtár

Az MLlib egy nyílt forráskódú, könnyen használható és nagy teljesítményű gépi tanulási könyvtár, amelyet az Apache Spark részeként fejlesztettek ki. Alapvetően könnyen telepíthető, és a meglévő Hadoop fürtökön és adatokon is futtatható.

Az MLlib algoritmusok gyűjteményét is tartalmazza osztályozáshoz, regresszióhoz, ajánláshoz, klaszterezéshez, túlélési elemzéshez és még sok máshoz. Fontos, hogy Python, Java, Scala és R programozási nyelveken is használható.

#4. Nyílt neurális hálózatok könyvtára (OpenNN)

Az OpenNN szintén egy nyílt forráskódú, C++ nyelven írt osztálykönyvtár a mélytanuláshoz, neurális hálózatok indítására szolgál. Azonban csak tapasztalt C++ programozók és óriási gépi tanulási ismeretekkel rendelkező személyek számára optimális. Mély architektúra és nagy teljesítmény jellemzi.

#5. Caffe – Mélytanulási keretrendszer

A Caffe egy moduláris és kifejező mélytanulási keretrendszer, amely a sebességen alapul. A BSD 2-Clause licenc alatt jelent meg, és már számos közösségi projektet támogat olyan területeken, mint a kutatás, startup prototípusok és ipari alkalmazások, például a látás, a beszéd és a multimédia területén.

#6. Apache Mahout

Az Apache Mahout egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet skálázható gépi tanulási alkalmazások építésére terveztek, és az alábbiakban felsorolt három kiemelkedő funkcióval rendelkezik:

Egyszerű és bővíthető programozási munkaterületet biztosít.
Tartalmazza a Samaras-t, egy vektoros matematikai kísérletező munkahelyet R-szerű szintaxissal.
Számos előre csomagolt algoritmust kínál a Scala + Apache Spark, H20, valamint az Apache Flink számára.

#7. NuPIC

A NuPIC egy nyílt forráskódú keretrendszer gépi tanuláshoz, amely a hierarchikus ideiglenes memórián (Hierarchical Temporary Memory, HTM), a neokortex elméletén alapul.

A NuPIC-be integrált HTM program valós idejű streaming adatok elemzésére van implementálva, ahol megtanulja az adatokban meglévő időalapú mintákat, megjósolja a közelgő értékeket is, és feltárja az esetleges szabálytalanságokat. Figyelemre méltó jellemzői a következők:

Folyamatos online tanulás
Időbeli és térbeli minták
Valós idejű streaming adatok
Előrejelzés és modellezés
Hatékony anomália-felismerés
Hierarchikus időbeli memória

#8. TensorFlow

A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amely hatalmas népszerűségre tett szert a AI és a mélytanulás területén.

A Google által kifejlesztett TensorFlow az adattudósok és a fejlesztők kedvelt eszközévé vált a gépi tanulási modellek építéséhez és telepítéséhez.

#9. H20 – Elosztott gépi tanulási keretrendszer

A H20 egy nyílt forráskódú, gyors, skálázható és elosztott gépi tanulás keretrendszer, valamint a keretrendszerre felszerelt algoritmusok választéka. Olyan okosabb alkalmazásokat támogat, mint a mélytanulás, a gradiens boosting, a véletlen erdők, az általánosított lineáris modellezés (pl. logisztikus regresszió, Elastic Net) és még sok más.

Ez egy üzleti célú mesterséges intelligencia eszköz az adatokból történő döntéshozatalhoz, lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsabb és jobb előrejelző modellezéssel betekintést nyerjenek az adataikból.

#10. PyTorch

A PyTorch egy élvonalbeli nyílt forráskódú mélytanulási keretrendszer, amely forradalmasította a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világát. A Facebook AI Research laborja által kifejlesztett PyTorch az adattudósok, kutatók és fejlesztők számára dinamikus megközelítést biztosít a neurális hálózatok építéséhez és képzéséhez.

Rugalmassága, robusztussága és a népszerű könyvtárakkal való zökkenőmentes integrációja teszi az AI-projektek egyik legmegfelelőbb választásává. A PyTorch dinamikus számítási gráfja gyors kísérletezést és egyszerű hibakeresést tesz lehetővé, felgyorsítva a modellfejlesztést.

AI progik Linux rendszeren

A mesterséges intelligencia területén folytatott kutatások növekedésével és folyamatos fejlődésével biztosan több olyan eszköz megjelenésének lehetünk tanúi, amelyek segítik a technológia e területének sikerét, különösen a mindennapi tudományos kihívások megoldására, valamint oktatási célokra.