Linux用の10のトップ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)ツールのいくつかを取り上げます。現在、AIは科学技術の分野で常に進歩している分野の1つであり、ヘルスケア、教育、セキュリティ、製造、銀行などの分野で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重点を置いています。

以下は、AIをサポートするために設計および開発された、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るプラットフォームのリストです。このリストは、特定の関心のある順序で配置されていないことに注意してください。

1. Javaの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向けの商用グレードのオープンソースのプラグアンドプレイ分散型ディープラーニングライブラリです。これは、ビジネス関連のアプリケーション向けに特別に設計されており、分散CPUおよびGPU上でHadoopおよびSparkと統合されています。

DL4JはApache2.0ライセンスの下でリリースされ、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合しています。

ホームページにアクセス:http://deeplearning4j.org/

2. Caffe –ディープラーニングフレームワーク

Caffeは、速度に基づいたモジュール式で表現力豊かなディープラーニングフレームワークです。 BSD 2-Clauseライセンスの下でリリースされており、研究、スタートアッププロトタイプ、ビジョン、スピーチ、マルチメディアなどの分野の産業用アプリケーションなどの分野で、すでに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。

ホームページにアクセス:http://caffe.berkeleyvision.org/

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に加えて、フレームワークに搭載されている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、エラスティックネット)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、ユーザーは、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。

ホームページにアクセス:http://www.h2o.ai/

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、オープンソースで使いやすく高性能な機械学習ライブラリです。デプロイは基本的に簡単で、既存のHadoopクラスターとデータで実行できます。

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。

ホームページにアクセス:https://spark.apache.org/mllib/

5. Apache Mahout

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。

  1. Provides simple and extensible programming workplace
  2. Offers a variety of prepackaged algorithms for Scala + Apache Spark, H20 as well as Apache Flink
  3. Includes Samaras, a vector math experimentation workplace with R-like syntax

ホームページにアクセス:http://mahout.apache.org/

6.ニューラルネットワークライブラリ(OpenNN)を開きます

OpenNNは、ディープラーニング用にC ++で記述されたオープンソースのクラスライブラリでもあり、ニューラルネットワークを扇動するために使用されます。ただし、これは経験豊富なC ++プログラマーと驚異的な機械学習スキルを持つ人にのみ最適です。深いアーキテクチャと高性能が特徴です。

ホームページにアクセス:http://www.opennn.net/

7.オリックス2

Oryx 2は、最初のOryxプロジェクトの続きであり、リアルタイムの機械学習の実現に専念していますが、ラムダアーキテクチャの再構築としてApacheSparkとApacheKafkaで開発されました。

これはアプリケーション開発用のプラットフォームであり、協調フィルタリング、分類、回帰、およびクラスタリングの目的で、特定のアプリケーションとともに出荷されます。

ホームページにアクセス:http://oryx.io/

8. OpenCyc

OpenCycは、世界最大かつ最も包括的な一般知識ベースと常識的な推論エンジンへのオープンソースポータルです。これには、次のような分野での適用のために正確に設計されたオノロジーに配置された多数のCyc用語が含まれています。

  1. Rich domain modeling
  2. Domain-specific expert systems
  3. Text understanding
  4. Semantic data integration as well as AI games plus many more.

ホームページにアクセス:http://www.cyc.com/platform/opencyc/

9. Apache SystemML

SystemMLは、ビッグデータに最適な機械学習用のオープンソースの人工知能プラットフォームです。その主な機能は次のとおりです– RおよびPythonのような構文で実行され、ビッグデータに焦点を合わせ、高レベルの数学用に特別に設計されています。それがどのように機能するかは、明確な説明のためのビデオデモンストレーションを含めて、ホームページでよく説明されています。

Apache Spark、Apache Hadoop、Jupyter、Apache Zeppelinなど、いくつかの使用方法があります。その注目すべきユースケースには、自動車、空港交通、ソーシャルバンキングなどがあります。

ホームページにアクセス:http://systemml.apache.org/

10.NuPIC

NuPICは、新皮質理論であるHeirarchical Temporary Memory(HTM)に基づく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、データに存在する時間ベースのパターンを学習し、差し迫った値を予測し、不規則性を明らかにします。

その注目すべき機能は次のとおりです。

  1. Continuous online learning
  2. Temporal and spatial patterns
  3. Real-time streaming data
  4. Prediction and modeling
  5. Powerful anomaly detection
  6. Hierarchical temporal memory

ホームページにアクセス:http://numenta.org/

AIの研究が台頭し、ますます進歩するにつれて、特に教育目的とともに日々の科学的課題を解決するために、この技術分野を成功させるのに役立つツールがさらに出現するのを目の当たりにするはずです。

AIに興味がありますか?以下のコメントセクションを介して、主題に関するあなたの考え、提案、または生産的なフィードバックを提供してください。私たちはあなたからより多くを知ることを嬉しく思います。