Linux için En İyi 10 Açık Kaynak Yapay Zeka Aracı


Bu yazıda, Linux ekosistemi için en iyi, açık kaynaklı yapay zeka (AI) araçlarından birkaçını ele alacağız. Şu anda AI bilim ve teknolojide sürekli gelişen alanlardan biridir ve sağlık, eğitim, güvenlik, üretim gibi alanlarda günlük yaşamdaki zorlukları çözmek için yazılım ve donanım oluşturmaya odaklanmaktadır. , bankacılık ve çok daha fazlası.

Aşağıda, Linux'ta ve muhtemelen diğer birçok işletim sisteminde kullanabileceğiniz, yapay zekayı desteklemek için tasarlanmış ve geliştirilmiş bir dizi platformun listesi bulunmaktadır. Bu listenin belirli bir ilgi sırasına göre düzenlenmediğini unutmayın.

1. Java İçin Derin Öğrenme (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, Java ve Scala programlama dilleri için ticari düzeyde, açık kaynaklı, tak ve çalıştır, dağıtılmış bir derin öğrenme kitaplığıdır. İşle ilgili uygulamalar için özel olarak tasarlanmıştır ve dağıtılmış CPU ve GPU'ların yanı sıra Hadoop ve Spark ile entegre edilmiştir.

Apache 2.0 lisansı altında yayımlanan DL4J, AWS'de ölçeklendirme için GPU desteği sağlar ve mikro hizmet mimarisine uyarlanmıştır.

2. Caffe – Derin Öğrenme Çerçevesi

Caffe, hıza dayalı modüler ve etkileyici bir derin öğrenme çerçevesidir. BSD 2-Clause lisansı altında yayınlandı ve hâlihazırda araştırma, başlangıç prototipleri ve görüntü, konuşma ve multimedya gibi alanlardaki endüstriyel uygulamalar gibi alanlarda birçok topluluk projesini destekliyor.

3. H20 – Dağıtılmış Makine Öğrenimi Çerçevesi

H20, açık kaynaklı, hızlı, ölçeklenebilir ve dağıtılmış bir makine öğrenimi çerçevesinin yanı sıra bu çerçeve üzerinde donatılmış çeşitli algoritmalardır. Derin öğrenme, degrade artırma, rastgele ormanlar, genelleştirilmiş doğrusal modelleme (ör. lojistik regresyon, Elastik Ağ) ve çok daha fazlası gibi daha akıllı uygulamaları destekler.

Verilerden karar almaya yönelik iş odaklı bir yapay zeka aracıdır ve kullanıcıların daha hızlı ve daha iyi tahmine dayalı modelleme kullanarak verilerinden içgörü elde etmelerini sağlar.

4. MLlib – Makine Öğrenimi Kütüphanesi

MLlib, Apache Spark'ın bir parçası olarak geliştirilen açık kaynaklı, kullanımı kolay ve yüksek performanslı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Dağıtımı aslında kolaydır ve mevcut Hadoop kümeleri ve verileri üzerinde çalışabilir.

MLlib ayrıca sınıflandırma, regresyon, öneri, kümeleme, hayatta kalma analizi ve çok daha fazlası için bir algoritma koleksiyonuyla birlikte gelir. Daha da önemlisi Python, Java, Scala ve R programlama dillerinde kullanılabilir.

5. Apaçi Mahout

Apache Mahout, ölçeklenebilir makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir ve aşağıda listelenen üç önemli özelliğe sahiptir:

  • Basit ve genişletilebilir bir programlama çalışma alanı sağlar.
  • Scala + Apache Spark, H20 ve Apache Flink için önceden paketlenmiş çeşitli algoritmalar sunar.
  • R benzeri sözdizimine sahip bir vektör matematik deneyi çalışma alanı olan Samaras'ı içerir.

6. Sinir Ağları Kütüphanesini açın (OpenNN)

OpenNN aynı zamanda derin öğrenme için C++ ile yazılmış açık kaynaklı bir sınıf kütüphanesidir ve sinir ağlarını teşvik etmek için kullanılır. Ancak bu yalnızca deneyimli C++ programcıları ve makine öğrenimi konusunda muazzam becerilere sahip kişiler için idealdir. Derin bir mimari ve yüksek performansla karakterize edilir.

7. TensorFlow

TensorFlow, yapay zeka (AI) ve derin öğrenme alanında büyük popülerlik kazanan açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir.

Google tarafından geliştirilen TensorFlow, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modelleri oluşturma ve dağıtma konusunda tercih ettiği araç olarak ortaya çıktı.

8. PyTorch

PyTorch, yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında devrim yaratan, son teknolojiye sahip, açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Facebook'un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen PyTorch, veri bilimcilerini, araştırmacılarını ve geliştiricilerini sinir ağları oluşturma ve eğitme konusunda dinamik bir yaklaşımla güçlendirir.

Esnekliği, sağlamlığı ve popüler kitaplıklarla kusursuz entegrasyonu, onu yapay zeka projeleri için tercih edilen bir seçenek haline getiriyor. PyTorch'un dinamik hesaplamalı grafiği, hızlı deneylere ve kolay hata ayıklamaya olanak tanıyarak model geliştirmeyi hızlandırır.

9. Apache SystemDS

SystemDS, makine öğrenimi algoritmalarını yürütmek ve optimize etmek için birleşik bir arayüz sunan açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur.

IBM tarafından geliştirilen SystemDS, büyük veri kümeleri ve dağıtılmış bilgi işlem ortamları genelinde makine öğrenimi iş akışlarının ölçeklendirilmesi ve optimize edilmesiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.

Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını basitleştirmek için bildirimsel programlama ve otomatik optimizasyon tekniklerinden yararlanır. SystemDS ile kullanıcılar, kodlarını tek bir makinede sorunsuz bir şekilde çalıştırabilir veya bir kümeye dağıtarak verimli ve ölçeklenebilir yürütmeye olanak tanır. Esnekliği ve ölçeklenebilirliği, onu büyük ölçekli makine öğrenimi görevleriyle çalışan veri bilimcileri ve araştırmacılar için değerli bir araç haline getiriyor

10. NuPIC

NuPIC, bir neokorteks teorisi olan Hiyerarşik Geçici Bellek'i (HTM) temel alan, makine öğrenimine yönelik açık kaynaklı bir çerçevedir.

NuPIC'e entegre edilen HTM programı, gerçek zamanlı akış verilerini analiz etmek için uygulanır; burada verilerde mevcut zamana dayalı kalıpları öğrenir, yakın değerleri de tahmin eder ve ortaya çıkarır herhangi bir düzensizlik.

Dikkate değer özellikleri şunları içerir:

  • Sürekli çevrimiçi öğrenme
  • Zamansal ve mekansal modeller
  • Gerçek zamanlı akış verileri
  • Tahmin ve modelleme
  • Güçlü anormallik tespiti
  • Hiyerarşik zamansal bellek

Çözüm

Yapay zeka'daki artış ve sürekli ilerleyen araştırmalarla birlikte, özellikle eğitim amaçlarının yanı sıra günlük bilimsel zorlukların çözümünde bu teknoloji alanını başarıya ulaştırmak için daha fazla aracın ortaya çıktığına tanık olacağız.

Yapay zeka ile ilgileniyor musunuz, ne düşünüyorsunuz? Aşağıdaki yorum bölümünü kullanarak bize düşüncelerinizi, önerilerinizi veya konuyla ilgili verimli geri bildirimlerinizi iletin; sizden daha fazlasını öğrenmekten mutluluk duyacağız.