Linux 向けトップ 10 のオープンソース人工知能ツール

この投稿では、Linux エコシステム向けのトップのオープンソース人工知能 (AI) ツールをいくつか取り上げます。現在、AI は科学技術の進歩し続ける分野の 1 つであり、ヘルスケア、教育、セキュリティ、製造などの分野における日常生活の課題を解決するためのソフトウェアとハードウェアの構築に主な焦点が当てられています。、銀行業務など。

以下は、AI をサポートするために設計および開発された多数のプラットフォームのリストです。これらのプラットフォームは、Linux やその他の多くのオペレーティングシステムで利用できます。このリストは、関心のある特定の順序で並べられているわけではないことに注意してください。

1. Java 向けディープラーニング (Deeplearning4j)

Deeplearning4j は、Java および Scala プログラミング言語用の商用グレードのオープンソース、プラグアンドプレイの分散ディープラーニングライブラリです。ビジネス関連アプリケーション向けに特別に設計されており、分散型 CPU と GPU 上のHadoopとSparkと統合されています。

DL4J はApache 2.0 ライセンスに基づいてリリースされ、AWS でのスケーリングのための GPU サポートを提供し、マイクロサービスアーキテクチャに適応されています。

2. Caffe – 深層学習フレームワーク

Caffe は、速度に基づいたモジュール式の表現力豊かな深層学習フレームワークです。これは BSD 2 条項ライセンスに基づいてリリースされており、すでに研究、スタートアッププロトタイプ、視覚、音声、マルチメディアなどの分野の産業アプリケーションなどの分野でいくつかのコミュニティプロジェクトをサポートしています。

3. H20 – 分散型機械学習フレームワーク

H20 は、オープンソースの高速でスケーラブルな分散型機械学習フレームワークと、フレームワークに搭載されたさまざまなアルゴリズムです。ディープラーニング、勾配ブースティング、ランダムフォレスト、一般化線形モデリング (ロジスティック回帰、Elastic Net) などのよりスマートなアプリケーションをサポートします。

これは、データから意思決定を行うためのビジネス指向の人工知能ツールであり、ユーザーがより高速で優れた予測モデリングを使用してデータから洞察を引き出すことができます。

4. MLlib – 機械学習ライブラリ

MLlib は、Apache Spark の一部として開発された、オープンソースの使いやすく高性能な機械学習ライブラリです。基本的に導入が簡単で、既存の Hadoop クラスターとデータ上で実行できます。

MLlib には、分類、回帰、推奨、クラスタリング、生存分析などのためのアルゴリズムのコレクションも付属しています。重要なのは、Python、Java、Scala、R プログラミング言語で使用できることです。

5. アパッチの象使い

Apache Mahout は、スケーラブルな機械学習アプリケーションを構築するために設計されたオープンソースフレームワークであり、以下に示す 3 つの優れた機能を備えています。

シンプルで拡張可能なプログラミング作業場を提供します。
Scala + Apache Spark、H20、および Apache Flink 用のさまざまなパッケージ化されたアルゴリズムを提供します。
R のような構文を使用したベクトル数学実験ワークプレイスであるSamaras が含まれています。

6. オープンニューラルネットワークライブラリ(OpenNN)

OpenNN は、ディープラーニング用にC++ で書かれたオープンソースクラスライブラリでもあり、ニューラルネットワークを起動するために使用されます。ただし、これが最適なのは、経験豊富なC++ プログラマーや、優れた機械学習スキルを持つ人に限られます。奥深いアーキテクチャと高いパフォーマンスが特徴です。

7. TensorFlow

TensorFlow は、人工知能 (AI) と深層学習の分野で絶大な人気を得ているオープンソースの機械学習フレームワークです。

TensorFlow はGoogle によって開発され、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを構築および展開するための推奨ツールとして浮上しています。

8.パイトーチ

PyTorch は、人工知能と機械学習の世界に革命をもたらした、最先端のオープンソースの深層学習フレームワークです。 Facebook の AI Research lab によって開発された PyTorch は、データサイエンティスト、研究者、開発者にニューラルネットワークの構築とトレーニングに対する動的なアプローチを提供します。

その柔軟性、堅牢性、および一般的なライブラリとのシームレスな統合により、AI プロジェクトに最適な選択肢となっています。 PyTorch の動的な計算グラフにより、迅速な実験と簡単なデバッグが可能になり、モデル開発が加速されます。

9.ApacheシステムDS

SystemDS は、機械学習アルゴリズムを実行および最適化するための統合インターフェイスを提供するオープンソースの機械学習プラットフォームです。

IBM によって開発された SystemDS は、大規模なデータセットと分散コンピューティング環境にわたる機械学習ワークフローのスケーリングと最適化の課題に対処することを目的としています。

宣言型プログラミングと自動最適化技術を活用して、機械学習モデルの開発と展開を簡素化します。 SystemDS を使用すると、ユーザーは単一のマシン上でコードをシームレスに実行したり、クラスタ全体に分散したりすることができ、効率的かつスケーラブルな実行が可能になります。その柔軟性と拡張性により、大規模な機械学習タスクを扱うデータサイエンティストや研究者にとって貴重なツールになります。

10. ニューピク

NuPIC は、大脳新皮質理論である階層的一時記憶 (HTM) に基づいた機械学習用のオープンソースフレームワークです。

NuPIC に統合された HTM プログラムは、リアルタイムストリーミングデータを分析するために実装されており、データ内に存在する時間ベースのパターンを学習し、差し迫った値も予測し、次のことを明らかにします。あらゆる不正行為。

その注目すべき機能は次のとおりです。

継続的なオンライン学習
時間的および空間的パターン
リアルタイムストリーミングデータ
予測とモデリング
強力な異常検出
階層的時間記憶

結論

AI における研究の台頭と進歩により、特に教育目的とともに日常の科学的課題を解決するために、この技術分野の成功を支援するツールがさらに登場することになるでしょう。

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