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Linux용 최고의 오픈 소스 인공 지능 도구 10가지


이 게시물에서는 Linux 생태계를 위한 최고의 오픈 소스 인공 지능(AI) 도구 중 몇 가지를 다룰 것입니다. 현재 AI는 과학 및 기술에서 끊임없이 발전하는 분야 중 하나이며, 의료, 교육, 보안, 제조 등의 분야에서 일상생활의 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어 구축에 중점을 두고 있습니다. , 은행 업무 등이 있습니다.

다음은 Linux 및 기타 여러 운영 체제에서 활용할 수 있는 AI 지원을 위해 설계 및 개발된 여러 플랫폼 목록입니다. 이 목록은 관심 있는 특정 순서로 정렬되지 않았습니다.

1. 자바 딥러닝(Deeplearning4j)

Deeplearning4j는 JavaScala 프로그래밍 언어를 위한 상용급 오픈 소스 플러그 앤 플레이 분산 딥 러닝 라이브러리입니다. 비즈니스 관련 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며 분산형 CPU 및 GPU 위에 HadoopSpark와 통합되어 있습니다.

DL4JApache 2.0 라이선스에 따라 출시되어 AWS 확장을 위한 GPU 지원을 제공하고 마이크로서비스 아키텍처에 맞게 조정되었습니다.

2. Caffe – 딥러닝 프레임워크

Caffe는 속도를 기반으로 하는 모듈식이며 표현력이 풍부한 딥러닝 프레임워크입니다. BSD 2-Clause 라이센스에 따라 출시되었으며 비전, 음성, 멀티미디어 등의 분야에서 연구, 스타트업 프로토타입, 산업용 애플리케이션 등 여러 커뮤니티 프로젝트를 이미 지원하고 있습니다.

3. H20 – 분산 머신러닝 프레임워크

H20은 빠르고 확장 가능한 오픈 소스 분산 기계 학습 프레임워크이자 프레임워크에 탑재된 다양한 알고리즘입니다. 딥 러닝, 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 일반화된 선형 모델링(예: 로지스틱 회귀, Elastic Net) 등과 같은 더 스마트한 애플리케이션을 지원합니다.

데이터로부터 의사결정을 내리는 비즈니스 지향 인공지능 도구로, 사용자는 더 빠르고 더 나은 예측 모델링을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

4. MLlib - 기계 학습 라이브러리

MLlib는 Apache Spark의 일부로 개발된 사용하기 쉬운 오픈소스 고성능 머신러닝 라이브러리입니다. 기본적으로 배포가 쉽고 기존 Hadoop 클러스터 및 데이터에서 실행할 수 있습니다.

MLlib에는 분류, 회귀, 추천, 클러스터링, 생존 분석 등을 위한 알고리즘 모음도 함께 제공됩니다. 중요한 것은 Python, Java, Scala 및 R 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있다는 것입니다.

5. 아파치 마후트

Apache Mahout은 확장 가능한 기계 학습 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크로, 아래 나열된 세 가지 주요 기능을 갖추고 있습니다.

  • 간단하고 확장 가능한 프로그래밍 작업 공간을 제공합니다.
  • Scala + Apache Spark, H20Apache Flink를 위한 다양한 사전 패키지 알고리즘을 제공합니다.
  • R과 유사한 구문을 사용하는 벡터 수학 실험 작업장인 Samaras가 포함되어 있습니다.

6. 개방형 신경망 라이브러리(OpenNN)

OpenNN은 딥 러닝을 위해 C++로 작성된 오픈 소스 클래스 라이브러리이기도 하며 신경망을 활성화하는 데 사용됩니다. 그러나 숙련된 C++ 프로그래머와 뛰어난 기계 학습 기술을 갖춘 사람에게만 최적입니다. 심층적인 아키텍처와 고성능이 특징입니다.

7. 텐서플로우

TensorFlow는 인공지능(AI)과 딥러닝 분야에서 엄청난 인기를 얻은 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다.

Google에서 개발한 TensorFlow는 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 선호하는 도구로 떠올랐습니다.

8. 파이토치

PyTorch는 인공 지능과 기계 학습의 세계에 혁명을 일으킨 최첨단 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. Facebook의 AI 연구소에서 개발한 PyTorch는 데이터 과학자, 연구원, 개발자에게 신경망 구축 및 훈련에 대한 동적 접근 방식을 제공합니다.

유연성, 견고성 및 인기 라이브러리와의 원활한 통합으로 AI 프로젝트에 적합한 선택입니다. PyTorch의 동적 계산 그래프를 사용하면 신속한 실험과 손쉬운 디버깅이 가능해 모델 개발이 가속화됩니다.

9. 아파치 시스템DS

SystemDS는 기계 학습 알고리즘을 실행하고 최적화하기 위한 통합 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다.

IBM에서 개발한 SystemDS는 대규모 데이터세트와 분산 컴퓨팅 환경에서 기계 학습 워크플로를 확장하고 최적화하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

선언적 프로그래밍과 자동 최적화 기술을 활용하여 기계 학습 모델의 개발 및 배포를 단순화합니다. SystemDS를 사용하면 사용자는 단일 시스템에서 코드를 원활하게 실행하거나 클러스터 전체에 배포하여 효율적이고 확장 가능한 실행이 가능합니다. 유연성과 확장성으로 인해 대규모 기계 학습 작업을 수행하는 데이터 과학자 및 연구원에게 귀중한 도구입니다.

10. 누픽

NuPIC은 신피질 이론인 Hierarchical Temporary Memory(HTM)를 기반으로 하는 기계 학습을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.

NuPIC에 통합된 HTM 프로그램은 실시간 스트리밍 데이터 분석을 위해 구현되어 데이터에 존재하는 시간 기반 패턴을 학습하고 임박한 값도 예측하며 이를 공개합니다. 어떤 불규칙성.

주목할만한 기능은 다음과 같습니다.

  • 지속적인 온라인 학습
  • 시간적 및 공간적 패턴
  • 실시간 스트리밍 데이터
  • 예측 및 모델링
  • 강력한 이상 탐지
  • 계층적 시간 기억

결론

AI에 대한 연구가 증가하고 계속 발전함에 따라 우리는 특히 교육 목적과 함께 일상적인 과학적 과제를 해결하기 위해 이 기술 분야를 성공으로 이끄는 데 도움이 되는 더 많은 도구가 등장하는 것을 목격하게 될 것입니다.

AI에 관심이 있으신가요? 아래 댓글 섹션을 통해 해당 주제에 대한 귀하의 생각, 제안 또는 생산적인 피드백을 제공해 주시면 더 많은 정보를 제공해 드리겠습니다.