Linux 용 10 대 오픈 소스 인공 지능 도구

이 게시물에서는 Linux 생태계를위한 최고의 오픈 소스 인공 지능 (AI) 도구 몇 가지를 다룰 것입니다. 현재 AI는 과학 및 기술 분야에서 계속 발전하고있는 분야 중 하나이며, 의료, 교육, 보안, 제조, 은행 등의 분야에서 일상적인 문제를 해결하기위한 소프트웨어 및 하드웨어 구축에 중점을두고 있습니다.

다음은 Linux 및 기타 여러 운영 체제에서 활용할 수있는 AI 지원을 위해 설계 및 개발 된 여러 플랫폼 목록입니다. "이 목록은 특정 관심 순서로 정렬되어 있지 않습니다.

1. 자바 용 딥 러닝 (Deeplearning4j)

Deeplearning4j는 Java 및 Scala 프로그래밍 언어를위한 상용 등급, 오픈 소스, 플러그 앤 플레이 분산 딥 러닝 라이브러리입니다. 비즈니스 관련 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며 분산 CPU 및 GPU 위에 Hadoop 및 Spark와 통합됩니다.

DL4J는 Apache 2.0 라이선스로 출시되며 AWS에서 확장을위한 GPU 지원을 제공하며 마이크로 서비스 아키텍처에 맞게 조정됩니다.

홈페이지 방문 : http://deeplearning4j.org/

2. Caffe – 딥 러닝 프레임 워크

Caffe는 속도를 기반으로 한 모듈 식 표현형 딥 러닝 프레임 워크입니다. BSD 2-Clause 라이선스로 출시되었으며 이미 연구, 스타트 업 프로토 타입, 비전, 스피치 및 멀티미디어와 같은 분야의 산업 애플리케이션과 같은 영역에서 여러 커뮤니티 프로젝트를 지원하고 있습니다.

홈페이지 방문 : http://caffe.berkeleyvision.org/

3. H20 – 분산 머신 러닝 프레임 워크

H20은 오픈 소스의 빠르고 확장 가능하며 분산 된 머신 러닝 프레임 워크와 프레임 워크에 탑재 된 다양한 알고리즘입니다. 딥 러닝, 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 일반화 된 선형 모델링 (예 : 로지스틱 회귀, Elastic Net) 등과 같은 더 스마트 한 애플리케이션을 지원합니다.

데이터에서 의사 결정을 내리는 비즈니스 지향 인공 지능 도구로, 사용자가 더 빠르고 더 나은 예측 모델링을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

홈페이지 방문 : http://www.h2o.ai/

4. MLlib – 기계 학습 라이브러리

MLlib는 Apache Spark의 일부로 개발 된 오픈 소스의 사용하기 쉬운 고성능 기계 학습 라이브러리입니다. 기본적으로 배포가 쉽고 기존 Hadoop 클러스터 및 데이터에서 실행할 수 있습니다.

MLlib는 또한 분류, 회귀, 추천, 클러스터링, 생존 분석 등을위한 알고리즘 모음과 함께 제공됩니다. 중요한 것은 Python, Java, Scala 및 R 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있다는 것입니다.

홈페이지 방문 : https://spark.apache.org/mllib/

5. Apache Mahout

Mahout은 확장 가능한 기계 학습 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임 워크로, 아래에 나열된 세 가지 주요 기능이 있습니다.

  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

홈페이지 방문 : http://mahout.apache.org/

6. 개방 신경망 라이브러리 (OpenNN)

OpenNN은 또한 딥 러닝을 위해 C ++로 작성된 오픈 소스 클래스 라이브러리이며 신경망을 활성화하는 데 사용됩니다. 그러나 숙련 된 C ++ 프로그래머와 엄청난 기계 학습 기술을 가진 사람에게만 최적입니다. "깊이있는 아키텍처와 고성능이 특징입니다.

홈페이지 방문 : http://www.opennn.net/

7. 오릭스 2

Oryx 2는 초기 Oryx 프로젝트의 연속이며 Apache Spark 및 Apache Kafka에서 람다 아키텍처의 재 설계로 개발되었지만 실시간 머신 러닝 달성에 전념하고 있습니다.

애플리케이션 개발을위한 플랫폼이며 협업 필터링, 분류, 회귀 및 클러스터링 목적을 위해 특정 애플리케이션과 함께 제공됩니다.

홈페이지 방문 : http://oryx.io/

8. OpenCyc

OpenCyc는 세계에서 가장 크고 포괄적 인 일반 지식 기반 및 상식 추론 엔진에 대한 오픈 소스 포털입니다. 여기에는 다음과 같은 영역에 적용하기 위해 정밀하게 설계된 종양학으로 배열 된 많은 Cyc 용어가 포함됩니다.

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

홈페이지 방문 : http://www.cyc.com/platform/opencyc/

9. Apache SystemML

SystemML은 빅 데이터에 이상적인 머신 러닝을위한 오픈 소스 인공 지능 플랫폼입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. R 및 Python과 유사한 구문에서 실행되며, 빅 데이터에 중점을두고 특히 고급 수학을 위해 설계되었습니다. 작동 방식은 명확한 일러스트레이션을위한 비디오 데모를 포함하여 홈페이지에 잘 설명되어 있습니다.

Apache Spark, Apache Hadoop, Jupyter 및 Apache Zeppelin을 포함하여 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다. 주목할만한 사용 사례에는 자동차, 공항 교통 및 소셜 뱅킹이 포함됩니다.

홈페이지 방문 : http://systemml.apache.org/

10. NuPIC

NuPIC은 신피질 이론 인 HTM (Heirarchical Temporary Memory)을 기반으로하는 기계 학습을위한 오픈 소스 프레임 워크입니다. NuPIC에 통합 된 HTM 프로그램은 실시간 스트리밍 데이터 분석을 위해 구현되어 데이터에 존재하는 시간 기반 패턴을 학습하고 임박한 값을 예측하고 불규칙성을 드러냅니다.

주목할만한 기능은 다음과 같습니다.

  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

홈페이지 방문 : http://numenta.org/

AI에 대한 연구가 증가하고 발전함에 따라, 우리는 특히 교육 목적과 함께 일상적인 과학적 과제를 해결하기 위해이 기술 영역을 성공으로 이끄는 데 도움이되는 더 많은 도구가 생겨나게 될 것입니다.

AI에 관심이 있으신가요? "아래 댓글 섹션을 통해 주제에 대한 생각, 제안 또는 생산적인 피드백을 제공하면 더 많은 것을 알게되어 기쁩니다.