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As 10 principais ferramentas de inteligência artificial de código aberto para Linux

Nesta postagem, abordaremos algumas das principais ferramentas de inteligência artificial (IA) de código aberto para o ecossistema Linux. Atualmente, a IA é um dos campos em constante avanço da ciência e da tecnologia, com foco principal voltado para a construção de software e hardware para resolver os desafios da vida cotidiana em áreas como saúde, educação, segurança, manufatura. , serviços bancários e muito mais.

Abaixo está uma lista de uma série de plataformas projetadas e desenvolvidas para oferecer suporte à IA, que você pode utilizar no Linux e possivelmente em muitos outros sistemas operacionais. Lembre-se de que esta lista não está organizada em nenhuma ordem específica de interesse.

1. Aprendizado profundo para Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j é uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída de nível comercial, de código aberto, plug-and-play, para linguagens de programação Java e Scala. Ele foi projetado especificamente para aplicativos relacionados a negócios e integrado ao Hadoop e ao Spark em CPUs e GPUs distribuídas.

DL4J é lançado sob a licença Apache 2.0 e fornece suporte de GPU para escalabilidade na AWS e é adaptado para arquitetura de microsserviços.

2. Caffe – Estrutura de aprendizagem profunda

Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda modular e expressiva baseada na velocidade. É lançado sob a licença BSD 2-Clause e já apoia vários projetos comunitários em áreas como pesquisa, protótipos de startups e aplicações industriais em áreas como visão, fala e multimídia.

3. H20 – Estrutura de Aprendizado de Máquina Distribuído

H20 é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, rápida, escalonável e distribuída, além de uma variedade de algoritmos equipados na estrutura. Ele oferece suporte a aplicativos mais inteligentes, como aprendizado profundo, aumento de gradiente, florestas aleatórias, modelagem linear generalizada (ou seja, regressão logística, Elastic Net) e muito mais.

É uma ferramenta de inteligência artificial orientada para negócios para tomada de decisões a partir de dados, que permite aos usuários extrair insights de seus dados usando modelagem preditiva melhor e mais rápida.

4. MLlib – Biblioteca de aprendizado de máquina

MLlib é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, fácil de usar e de alto desempenho desenvolvida como parte do Apache Spark. É essencialmente fácil de implantar e pode ser executado em clusters e dados Hadoop existentes.

MLlib também vem com uma coleção de algoritmos para classificação, regressão, recomendação, agrupamento, análise de sobrevivência e muito mais. É importante ressaltar que ele pode ser usado nas linguagens de programação Python, Java, Scala e R.

5. Apache Mahout

Apache Mahout é uma estrutura de código aberto projetada para construir aplicativos escalonáveis de aprendizado de máquina. Possui três recursos importantes listados abaixo:

  • Fornece um local de trabalho de programação simples e extensível.
  • Oferece uma variedade de algoritmos predefinidos para Scala + Apache Spark, H20 e também Apache Flink.
  • Inclui Samaras, um local de trabalho para experimentação matemática vetorial com sintaxe semelhante à R.

6. Biblioteca de Redes Neurais Abertas (OpenNN)

OpenNN também é uma biblioteca de classes de código aberto escrita em C++ para aprendizado profundo, usada para instigar redes neurais. No entanto, é ideal apenas para programadores C++ experientes e pessoas com tremendas habilidades em aprendizado de máquina. É caracterizado por uma arquitetura profunda e alto desempenho.

7. TensorFlow

TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto que ganhou imensa popularidade no campo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado profundo.

O TensorFlow, desenvolvido pelo Google, emergiu como a ferramenta preferida de cientistas de dados e desenvolvedores para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina.

8. PyTorch

PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto de ponta que revolucionou o mundo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Desenvolvido pelo laboratório de pesquisa de IA do Facebook, o PyTorch capacita cientistas de dados, pesquisadores e desenvolvedores com uma abordagem dinâmica para construir e treinar redes neurais.

Sua flexibilidade, robustez e integração perfeita com bibliotecas populares tornam-no uma escolha ideal para projetos de IA. O gráfico computacional dinâmico do PyTorch permite experimentação rápida e fácil depuração, acelerando o desenvolvimento do modelo.

9. Sistema ApacheDS

SystemDS é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que oferece uma interface unificada para executar e otimizar algoritmos de aprendizado de máquina.

Desenvolvido pela IBM, o SystemDS visa enfrentar os desafios de dimensionar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em grandes conjuntos de dados e ambientes de computação distribuídos.

Ele aproveita a programação declarativa e técnicas de otimização automática para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. Com o SystemDS, os usuários podem executar seu código perfeitamente em uma única máquina ou distribuí-lo em um cluster, permitindo uma execução eficiente e escalonável. Sua flexibilidade e escalabilidade fazem dele uma ferramenta valiosa para cientistas de dados e pesquisadores que trabalham com tarefas de aprendizado de máquina em larga escala.

10. NuPIC

NuPIC é uma estrutura de código aberto para aprendizado de máquina baseada na Memória Temporária Hierárquica (HTM), uma teoria do neocórtex.

O programa HTM integrado ao NuPIC é implementado para analisar dados de streaming em tempo real, onde aprende padrões baseados no tempo existentes nos dados, prevê também os valores iminentes e revela quaisquer irregularidades.

Seus recursos notáveis incluem:

  • Aprendizagem on-line contínua
  • Padrões temporais e espaciais
  • Dados de streaming em tempo real
  • Previsão e modelagem
  • Detecção poderosa de anomalias
  • Memória temporal hierárquica

Conclusão

Com o aumento e o avanço constante da investigação em IA, somos obrigados a testemunhar o surgimento de mais ferramentas para ajudar a tornar esta área da tecnologia um sucesso, especialmente para resolver desafios científicos diários juntamente com fins educacionais.

Você está interessado em IA, o que você acha? Ofereça-nos suas idéias, sugestões ou qualquer feedback produtivo sobre o assunto por meio da seção de comentários abaixo e teremos o maior prazer em saber mais de você.