10 herramientas de inteligencia artificiales de código abierto para Linux

En esta publicación, cubriremos algunos de los mejores de inteligencia artificial de código abierto (AI) Herramientas para el ecosistema de Linux. Actualmente, AI es uno de los campos cada vez más avanzados en ciencia y tecnología, con un enfoque importante orientado a la construcción de software y hardware para resolver los desafíos de la vida cotidiana en áreas como la atención médica, la educación, la seguridad, la fabricación, la banca y mucho más.

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A continuación se muestra una lista de una serie de plataformas diseñadas y desarrolladas para soportar la IA, que puede utilizar en Linux y posiblemente en muchos otros sistemas operativos. Recuerde que esta lista no está organizada en ningún orden de interés específico.

1. Aprendizaje profundo para Java (Deeplearning4J)

Deeplearning4J es una biblioteca de aprendizaje profundo de grado abierto, de código abierto, plug and play, para lenguajes de programación de Java y Scala. Está diseñado específicamente para la aplicación relacionada con el negocio e integrado con Hadoop y Chispa - chispear Además de las CPU y GPU distribuidas.

DL4J se lanza bajo el Apache 2.0 Licencia y proporciona soporte de GPU para escalar en AWS y está adaptado para la arquitectura de micro-servicio.

Deeplearning4J - Aprendizaje profundo para Java

Visite la página de inicio: http: // Deeplearning4j.org/

2. Caffe - Marco de aprendizaje profundo

Cafetería es un marco de aprendizaje profundo modular y expresivo basado en la velocidad. Se lanza bajo la licencia BSD 2 Cláusula, y ya está apoyando varios proyectos comunitarios en áreas como investigación, prototipos de inicio, aplicaciones industriales en campos como visión, habla y multimedia.

Caffe - Marco de aprendizaje profundo

Visite la página de inicio: http: // cafe.berkeleyvision.org/

3. H20 - Marco de aprendizaje automático distribuido

H20 es un marco de aprendizaje automático de código abierto, rápido, escalable y distribuido, además de la variedad de algoritmos equipados en el marco. Admite una aplicación más inteligente, como el aprendizaje profundo, el impulso de gradiente, los bosques aleatorios, el modelado lineal generalizado (i.e regresión logística, red elástica) y muchos más.

Es una herramienta de inteligencia artificial orientada a las empresas para la toma de decisiones de los datos, permite a los usuarios obtener información de sus datos utilizando un modelado predictivo más rápido y mejor.

H2O - Marco de aprendizaje automático distribuido

Visite la página de inicio: http: // www.H2O.ai/

4. Mllib - Biblioteca de aprendizaje automático

Mllib es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, fácil de usar y de alto rendimiento desarrollado como parte de Apache Spark. Es esencialmente fácil de implementar y puede ejecutarse en los grupos y datos existentes de Hadoop.

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Mllib también se envía con una colección de algoritmos para clasificación, regresión, recomendación, agrupación, análisis de supervivencia y mucho más. Es importante destacar que se puede usar en lenguajes de programación de Python, Java, Scala y R.

Mllib - Biblioteca de aprendizaje automático

Visite la página de inicio: https: // chispa.apache.org/mllib/

5. Apache mahout

Cuidador de elefantes es un marco de código abierto diseñado para construir aplicaciones de aprendizaje automático escalable, tiene tres características destacadas que se enumeran a continuación:

1. Proporciona un lugar de trabajo de programación simple y extensible
2. Ofrece una variedad de algoritmos preempaquetados para Scala + Apache Spark, H20 y Apache Flink
3. Incluye Samaras, un lugar de trabajo de experimentación matemática vectorial con sintaxis tipo R

Apache mahout

Visite la página de inicio: http: // mahout.apache.org/

6. Open Neural Networks Library (OpenNN)

Abierto También es una biblioteca de clase de código abierto escrita en C ++ para el aprendizaje profundo, se utiliza para instigar redes neuronales. Sin embargo, solo es óptimo para programadores y personas con experiencia en C ++ con tremendas habilidades de aprendizaje automático. Se caracteriza por una arquitectura profunda y un alto rendimiento.

OpenNN - Biblioteca de redes neuronales Open

Visite la página de inicio: http: // www.abierto.neto/

7. Oryx 2

Oryx 2 es una continuación del proyecto Oryx inicial, se desarrolla en Apache Spark y Apache Kafka como una rearquitección de la arquitectura Lambda, aunque dedicada a lograr el aprendizaje automático en tiempo real.

Es una plataforma para el desarrollo de aplicaciones y se envía también con ciertas aplicaciones para fines de filtrado, clasificación, regresión y agrupación de colaboración.

ORYX2 - Arquitectura de lambda rearquitectante

Visite la página de inicio: http: // oryx.IO/

8. Opencia

Opencia es un portal de código abierto al motor de razonamiento general más grande y integral de conocimiento general y de razonamiento de sentido común del mundo. Incluye una gran cantidad de términos CYC organizados en una onología diseñada con precisión para la aplicación en áreas como:

1. Modelado de dominio rico
2. Sistemas expertos específicos del dominio
3. Comprensión de texto
4. Integración semántica de datos, así como los juegos de IA, además de muchos más.

Opencia

Visite la página de inicio: http: // www.cyc.com/plataforma/opencec/

9. Apache systemml

Sistema Es la plataforma de inteligencia artificial de código abierto para el aprendizaje automático ideal para grandes datos. Sus características principales son: se ejecuta en la sintaxis similar a R y Python, centrada en Big Data y diseñado específicamente para matemáticas de alto nivel. Cómo funciona se explica bien en la página de inicio, incluida una demostración de video para una ilustración clara.

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Hay varias formas de usarlo, incluidos Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter y Apache Zeppelin. Algunos de sus casos de uso notables incluyen automóviles, tráfico de aeropuerto y banca social.

Apache Systemml - Plataforma de aprendizaje automático

Visite la página de inicio: http: // systemml.apache.org/

10. Nupic

Nupic es un marco de código abierto para el aprendizaje automático que se basa en la memoria temporal heirárquica (HTM), una teoría de la neocorteza. El programa HTM integrado en NUPIC se implementa para analizar los datos de transmisión en tiempo real, donde aprende patrones basados ​​en el tiempo existentes en los datos, predice los valores inminentes y revela cualquier irregularidad.

Sus características notables incluyen:

1. Aprendizaje continuo en línea
2. Patrones temporales y espaciales
3. Datos de transmisión en tiempo real
4. Predicción y modelado
5. Detección de anomalías potentes
6. Memoria temporal jerárquica

Inteligencia a máquina Nupic

Visite la página de inicio: http: // numenta.org/

Con el ascenso y la investigación siempre avanzada en AI, Estamos obligados a presenciar más herramientas para ayudar a que esta área de la tecnología sea un éxito, especialmente para resolver desafíos científicos diarios junto con fines educativos.

¿Estás interesado en la IA? ¿Cuál es tu opinión?? Ofréntanos sus pensamientos, sugerencias o cualquier retroalimentación productiva sobre el tema a través de la sección de comentarios a continuación y estaremos encantados de saber más de su.