10 เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์โอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับ Linux
ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพ่นซอร์ส (AI) ชั้นนำบางส่วนสำหรับระบบนิเวศ Linux ปัจจุบัน AI เป็นหนึ่งในสาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง โดยมุ่งเน้นที่การสร้างซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในชีวิตประจำวันในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การศึกษา ความปลอดภัย การผลิต การธนาคาร และอื่นๆ อีกมากมาย
ด้านล่างนี้คือรายการแพลตฟอร์มจำนวนหนึ่งที่ออกแบบและพัฒนาเพื่อรองรับ AI ซึ่งคุณสามารถใช้บน Linux และระบบปฏิบัติการอื่นๆ อีกมากมาย โปรดจำไว้ว่ารายการนี้ไม่ได้จัดเรียงตามความสนใจเป็นพิเศษ
1. การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับ Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายสำหรับภาษาโปรแกรม Java และ Scala แบบพลักแอนด์เพลย์แบบโอเพ่นซอร์สเชิงพาณิชย์ ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ และผสานรวมกับ Hadoop และ Spark นอกเหนือจาก CPU และ GPU แบบกระจาย
DL4J เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งให้การสนับสนุน GPU สำหรับการปรับขนาดบน AWS และได้รับการดัดแปลงสำหรับสถาปัตยกรรมบริการไมโคร
2. Caffe – กรอบการเรียนรู้เชิงลึก
Caffe เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบแยกส่วนและแสดงออกโดยอิงตามความเร็ว ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต BSD 2-Clause และได้สนับสนุนโครงการชุมชนหลายโครงการในด้านต่างๆ เช่น การวิจัย ต้นแบบสตาร์ทอัพ และการใช้งานทางอุตสาหกรรมในสาขาต่างๆ เช่น การมองเห็น คำพูด และมัลติมีเดีย
3. H20 – กรอบการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย
H20 เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์ส รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และกระจายตัว พร้อมด้วยอัลกอริธึมหลากหลายประเภทที่ติดตั้งบนเฟรมเวิร์ก รองรับแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาดกว่า เช่น การเรียนรู้เชิงลึก การเพิ่มการไล่ระดับสี ฟอเรสต์แบบสุ่ม การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (เช่น การถดถอยโลจิสติก, Elastic Net) และอื่นๆ อีกมากมาย
เป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เชิงธุรกิจสำหรับการตัดสินใจจากข้อมูล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนโดยใช้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่รวดเร็วและดียิ่งขึ้น
4. MLlib – ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง
MLlib เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์ส ใช้งานง่าย และมีประสิทธิภาพสูงซึ่งพัฒนาขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของ Apache Spark โดยพื้นฐานแล้วปรับใช้ได้ง่ายและสามารถทำงานบนคลัสเตอร์และข้อมูล Hadoop ที่มีอยู่ได้
MLlib ยังมาพร้อมกับชุดอัลกอริธึมสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การแนะนำ การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์การอยู่รอด และอื่นๆ อีกมากมาย ที่สำคัญสามารถใช้ได้ในภาษาโปรแกรม Python, Java, Scala และ R
5. อาปาเช่ ควาญช้าง
Apache Mahout เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้ โดยมีคุณสมบัติเด่นสามประการตามรายการด้านล่าง:
- ให้สถานที่ทำงานการเขียนโปรแกรมที่เรียบง่ายและขยายได้
- นำเสนออัลกอริธึมแบบแพ็กเกจล่วงหน้าที่หลากหลายสำหรับ Scala + Apache Spark, H20 รวมถึง Apache Flink
- รวมถึง Samaras ซึ่งเป็นสถานที่ทดลองคณิตศาสตร์แบบเวกเตอร์ที่มีไวยากรณ์คล้าย R
6. เปิดไลบรารีเครือข่ายประสาทเทียม (OpenNN)
OpenNN ยังเป็นไลบรารีคลาสโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย C++ เพื่อการเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้เพื่อกระตุ้นโครงข่ายประสาทเทียม อย่างไรก็ตาม เหมาะสำหรับโปรแกรมเมอร์ C++ ที่มีประสบการณ์และบุคคลที่มีทักษะการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมาก โดดเด่นด้วยสถาปัตยกรรมที่ล้ำลึกและประสิทธิภาพสูง
7. เทนเซอร์โฟลว์
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมอย่างมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้เชิงลึก
TensorFlow ซึ่งพัฒนาโดย Google ได้กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
8. ไพทอร์ช
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สที่ล้ำสมัย ซึ่งได้ปฏิวัติโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง PyTorch พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Facebook ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย และนักพัฒนาได้รับแนวทางแบบไดนามิกในการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม
ความยืดหยุ่น ความทนทาน และการบูรณาการอย่างราบรื่นกับไลบรารียอดนิยมทำให้เป็นตัวเลือกสำหรับโครงการ AI กราฟการคำนวณแบบไดนามิกของ PyTorch ช่วยให้สามารถทดลองได้อย่างรวดเร็วและแก้ไขจุดบกพร่องได้ง่าย ช่วยเร่งการพัฒนาแบบจำลอง
9. อาปาเช่ ซิสเต็มดีเอส
SystemDS เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่นำเสนออินเทอร์เฟซแบบรวมสำหรับการดำเนินการและเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
SystemDS พัฒนาโดย IBM มีเป้าหมายเพื่อจัดการกับความท้าทายในการปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบกระจาย
โดยใช้ประโยชน์จากการเขียนโปรแกรมแบบประกาศและเทคนิคการปรับให้เหมาะสมอัตโนมัติเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วย SystemDS ผู้ใช้สามารถเรียกใช้โค้ดของตนบนเครื่องเดียวหรือกระจายโค้ดข้ามคลัสเตอร์ได้อย่างราบรื่น ช่วยให้ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขยายได้ทำให้เป็นเครื่องมืออันมีค่าสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัยที่ทำงานกับงานแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่
10. นูพิค
NuPIC เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งอิงตาม หน่วยความจำชั่วคราวแบบลำดับชั้น (HTM) ซึ่งเป็นทฤษฎีนีโอคอร์เท็กซ์
โปรแกรม HTM ที่รวมอยู่ใน NuPIC ได้รับการนำไปใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์ โดยจะเรียนรู้รูปแบบตามเวลาที่มีอยู่ในข้อมูล ทำนายค่าที่ใกล้จะเกิดขึ้นเช่นกัน และเปิดเผย ความผิดปกติใดๆ
คุณสมบัติเด่น ได้แก่:
- การเรียนรู้ออนไลน์อย่างต่อเนื่อง
- รูปแบบชั่วคราวและเชิงพื้นที่
- ข้อมูลสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์
- การทำนายและการสร้างแบบจำลอง
- การตรวจจับความผิดปกติอันทรงพลัง
- หน่วยความจำชั่วคราวแบบลำดับชั้น
บทสรุป
ด้วยการวิจัยที่เพิ่มขึ้นและก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องใน AI เรามุ่งมั่นที่จะเห็นเครื่องมือต่างๆ ที่เกิดขึ้นเพื่อช่วยให้เทคโนโลยีสาขานี้ประสบความสำเร็จ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแก้ปัญหาความท้าทายทางวิทยาศาสตร์ในชีวิตประจำวันควบคู่ไปกับวัตถุประสงค์ทางการศึกษา
คุณสนใจ AI คุณว่าอย่างไร เสนอความคิด คำแนะนำ หรือข้อเสนอแนะที่มีประสิทธิผลเกี่ยวกับเรื่องนี้ผ่านทางส่วนความคิดเห็นด้านล่าง และเรายินดีที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมจากคุณ