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Die 10 besten Open-Source-Tools für künstliche Intelligenz für Linux


In diesem Beitrag werden wir einige der besten Open-Source-Tools für künstliche Intelligenz (KI) für das Linux-Ökosystem behandeln. Derzeit ist KI eines der sich ständig weiterentwickelnden Bereiche in Wissenschaft und Technologie, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung von Software und Hardware zur Lösung alltäglicher Herausforderungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung, Sicherheit und Fertigung liegt , Bankgeschäfte und vieles mehr.

Nachfolgend finden Sie eine Liste einer Reihe von Plattformen, die zur Unterstützung von KI konzipiert und entwickelt wurden und die Sie unter Linux und möglicherweise vielen anderen Betriebssystemen verwenden können. Denken Sie daran, dass diese Liste nicht in einer bestimmten Reihenfolge nach Interesse geordnet ist.

1. Deep Learning für Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j ist eine kommerzielle, Open-Source-Plug-and-Play-verteilte Deep-Learning-Bibliothek für die Programmiersprachen Java und Scala. Es wurde speziell für geschäftsbezogene Anwendungen entwickelt und ist zusätzlich zu verteilten CPUs und GPUs in Hadoop und Spark integriert.

DL4J wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, bietet GPU-Unterstützung für die Skalierung auf AWS und ist für die Microservice-Architektur angepasst.

2. Caffe – Deep Learning Framework

Caffe ist ein modulares und ausdrucksstarkes Deep-Learning-Framework, das auf Geschwindigkeit basiert. Es wird unter der BSD 2-Clause-Lizenz veröffentlicht und unterstützt bereits mehrere Community-Projekte in Bereichen wie Forschung, Startup-Prototypen und industriellen Anwendungen in Bereichen wie Vision, Sprache und Multimedia.

3. H20 – Framework für verteiltes maschinelles Lernen

H20 ist ein Open-Source-Framework für schnelles, skalierbares und verteiltes maschinelles Lernen sowie die darin enthaltenen Algorithmen. Es unterstützt intelligentere Anwendungen wie Deep Learning, Gradient Boosting, Random Forests, verallgemeinerte lineare Modellierung (z. B. logistische Regression, Elastic Net) und viele mehr.

Es handelt sich um ein geschäftsorientiertes Tool für künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten. Es ermöglicht Benutzern, mithilfe schnellerer und besserer Vorhersagemodelle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

4. MLlib – Bibliothek für maschinelles Lernen

MLlib ist eine Open-Source-, benutzerfreundliche und leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, die als Teil von Apache Spark entwickelt wurde. Es ist grundsätzlich einfach bereitzustellen und kann auf vorhandenen Hadoop-Clustern und -Daten ausgeführt werden.

MLlib wird außerdem mit einer Sammlung von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Empfehlung, Clustering, Überlebensanalyse und vieles mehr geliefert. Wichtig ist, dass es in den Programmiersprachen Python, Java, Scala und R verwendet werden kann.

5. Apache Mahout

Apache Mahout ist ein Open-Source-Framework, das zum Erstellen skalierbarer Anwendungen für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Es verfügt über drei herausragende Funktionen, die unten aufgeführt sind:

  • Bietet einen einfachen und erweiterbaren Programmierarbeitsplatz.
  • Bietet eine Vielzahl vorgefertigter Algorithmen für Scala + Apache Spark, H20 sowie Apache Flink.
  • Enthält Samaras, einen Vektor-Mathe-Experimentierplatz mit R-ähnlicher Syntax.

6. Offene Bibliothek für neuronale Netze (OpenNN)

OpenNN ist auch eine in C++ geschriebene Open-Source-Klassenbibliothek für Deep Learning, die zum Anstoßen neuronaler Netze verwendet wird. Allerdings ist es nur für erfahrene C++-Programmierer und Personen mit enormen maschinellen Lernfähigkeiten optimal. Es zeichnet sich durch eine tiefe Architektur und hohe Leistung aus.

7. TensorFlow

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning enorme Popularität erlangt hat.

TensorFlow, entwickelt von Google, hat sich zum bevorzugten Tool für Datenwissenschaftler und Entwickler für die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen entwickelt.

8. PyTorch

PyTorch ist ein hochmodernes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens revolutioniert hat. PyTorch wurde vom AI Research Lab von Facebook entwickelt und bietet Datenwissenschaftlern, Forschern und Entwicklern einen dynamischen Ansatz zum Aufbau und Training neuronaler Netze.

Seine Flexibilität, Robustheit und nahtlose Integration mit gängigen Bibliotheken machen es zur ersten Wahl für KI-Projekte. Der dynamische Rechengraph von PyTorch ermöglicht schnelles Experimentieren und einfaches Debuggen und beschleunigt so die Modellentwicklung.

9. Apache SystemDS

SystemDS ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die eine einheitliche Schnittstelle zum Ausführen und Optimieren von Algorithmen für maschinelles Lernen bietet.

SystemDS wurde von IBM entwickelt und zielt darauf ab, die Herausforderungen der Skalierung und Optimierung von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen über große Datensätze und verteilte Computerumgebungen hinweg zu bewältigen.

Es nutzt deklarative Programmierung und automatische Optimierungstechniken, um die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu vereinfachen. Mit SystemDS können Benutzer ihren Code nahtlos auf einem einzelnen Computer ausführen oder ihn über einen Cluster verteilen, was eine effiziente und skalierbare Ausführung ermöglicht. Seine Flexibilität und Skalierbarkeit machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler und Forscher, die mit umfangreichen maschinellen Lernaufgaben arbeiten

10. NuPIC

NuPIC ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das auf Hierarchical Temporary Memory (HTM) basiert, einer Neocortex-Theorie.

Das in NuPIC integrierte HTM-Programm ist für die Analyse von Echtzeit-Streaming-Daten implementiert, wo es in den Daten vorhandene zeitbasierte Muster lernt, auch die bevorstehenden Werte vorhersagt und aufdeckt etwaige Unregelmäßigkeiten.

Zu seinen bemerkenswerten Merkmalen gehören:

  • Kontinuierliches Online-Lernen
  • Zeitliche und räumliche Muster
  • Echtzeit-Streaming-Daten
  • Vorhersage und Modellierung
  • Leistungsstarke Anomalieerkennung
  • Hierarchisches zeitliches Gedächtnis

Abschluss

Mit dem Aufschwung und der immer weiter voranschreitenden Forschung im Bereich KI werden wir mit Sicherheit erleben, wie immer mehr Tools auf den Markt kommen, die zum Erfolg dieses Technologiebereichs beitragen, insbesondere zur Lösung alltäglicher wissenschaftlicher Herausforderungen und für Bildungszwecke.

Interessieren Sie sich für KI, was sagen Sie dazu? Teilen Sie uns Ihre Gedanken, Vorschläge oder produktives Feedback zum Thema über den Kommentarbereich unten mit und wir freuen uns, mehr von Ihnen zu erfahren.