Las 10 mejores herramientas de inteligencia artificial de código abierto para Linux
En esta publicación, cubriremos algunas de las principales herramientas de inteligencia artificial (IA) de código abierto para el ecosistema Linux. Actualmente, la IA es uno de los campos de la ciencia y la tecnología en constante avance, con un enfoque importante orientado a la creación de software y hardware para resolver los desafíos de la vida cotidiana en áreas como la atención médica, la educación, la seguridad y la fabricación. , banca y mucho más.
A continuación se muestra una lista de varias plataformas diseñadas y desarrolladas para admitir IA, que puede utilizar en Linux y posiblemente en muchos otros sistemas operativos. Recuerde que esta lista no está organizada en ningún orden de interés específico.
1. Aprendizaje profundo para Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida, plug-and-play, de código abierto y de calidad comercial para los lenguajes de programación Java y Scala. Está diseñado específicamente para aplicaciones relacionadas con los negocios y se integra con Hadoop y Spark además de CPU y GPU distribuidas.
DL4J se lanza bajo la licencia Apache 2.0, proporciona soporte de GPU para escalar en AWS y está adaptado para la arquitectura de microservicios.
2. Caffe: marco de aprendizaje profundo
Caffe es un marco de aprendizaje profundo modular y expresivo basado en la velocidad. Se lanza bajo la licencia BSD 2-Clause y ya respalda varios proyectos comunitarios en áreas como investigación, prototipos de startups y aplicaciones industriales en campos como la visión, el habla y multimedia.
3. H20: marco de aprendizaje automático distribuido
H20 es un marco de aprendizaje automático de código abierto, rápido, escalable y distribuido, además de la variedad de algoritmos equipados en el marco. Admite aplicaciones más inteligentes como aprendizaje profundo, aumento de gradiente, bosques aleatorios, modelado lineal generalizado (es decir, regresión logística, Elastic Net) y muchas más.
Es una herramienta de inteligencia artificial orientada a los negocios para la toma de decisiones a partir de datos, que permite a los usuarios extraer información de sus datos utilizando modelos predictivos mejores y más rápidos.
4. MLlib: biblioteca de aprendizaje automático
MLlib es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, fácil de usar y de alto rendimiento desarrollada como parte de Apache Spark. Es esencialmente fácil de implementar y puede ejecutarse en clústeres y datos de Hadoop existentes.
MLlib también incluye una colección de algoritmos para clasificación, regresión, recomendación, agrupamiento, análisis de supervivencia y mucho más. Es importante destacar que se puede utilizar en los lenguajes de programación Python, Java, Scala y R.
5. Mahut Apache
Apache Mahout es un marco de código abierto diseñado para crear aplicaciones escalables de aprendizaje automático; tiene tres características destacadas que se enumeran a continuación:
- Proporciona un lugar de trabajo de programación simple y extensible.
- Ofrece una variedad de algoritmos preempaquetados para Scala + Apache Spark, H20 así como Apache Flink.
- Incluye Samaras, un lugar de trabajo de experimentación matemática vectorial con sintaxis similar a R.
6. Biblioteca abierta de redes neuronales (OpenNN)
OpenNN también es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C++ para el aprendizaje profundo y se utiliza para activar redes neuronales. Sin embargo, sólo es óptimo para programadores experimentados en C++ y personas con tremendas habilidades de aprendizaje automático. Se caracteriza por una arquitectura profunda y un alto rendimiento.
7. TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto que ha ganado una inmensa popularidad en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo.
TensorFlow, desarrollado por Google, se ha convertido en la herramienta preferida de los científicos y desarrolladores de datos para crear e implementar modelos de aprendizaje automático.
8. PyTorch
PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto de vanguardia que ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Desarrollado por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook, PyTorch brinda a los científicos, investigadores y desarrolladores de datos un enfoque dinámico para construir y entrenar redes neuronales.
Su flexibilidad, solidez y perfecta integración con bibliotecas populares lo convierten en la opción ideal para proyectos de IA. El gráfico computacional dinámico de PyTorch permite una experimentación rápida y una depuración sencilla, lo que acelera el desarrollo de modelos.
9. Sistema ApacheDS
SystemDS es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que ofrece una interfaz unificada para ejecutar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático.
Desarrollado por IBM, SystemDS tiene como objetivo abordar los desafíos de escalar y optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos y entornos informáticos distribuidos.
Aprovecha la programación declarativa y las técnicas de optimización automática para simplificar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Con SystemDS, los usuarios pueden ejecutar su código sin problemas en una sola máquina o distribuirlo en un clúster, lo que permite una ejecución eficiente y escalable. Su flexibilidad y escalabilidad la convierten en una herramienta valiosa para los científicos e investigadores de datos que trabajan con tareas de aprendizaje automático a gran escala.
10. NuPIC
NuPIC es un marco de código abierto para el aprendizaje automático que se basa en la Memoria Temporal Jerárquica (HTM), una teoría del neocórtex.
El programa HTM integrado en NuPIC se implementa para analizar datos de transmisión en tiempo real, donde aprende patrones basados en el tiempo existentes en los datos, predice también los valores inminentes y revela cualquier irregularidad.
Sus características notables incluyen:
- Aprendizaje continuo en línea
- Patrones temporales y espaciales.
- Datos de transmisión en tiempo real
- Predicción y modelado.
- Potente detección de anomalías
- Memoria temporal jerárquica
Conclusión
Con el aumento y el constante avance de la investigación en IA, seremos testigos del surgimiento de más herramientas que ayudarán a que esta área de la tecnología sea un éxito, especialmente para resolver desafíos científicos diarios junto con fines educativos.
¿Estás interesado en la IA? ¿Qué opinas? Ofrézcanos sus pensamientos, sugerencias o cualquier comentario productivo sobre el tema a través de la sección de comentarios a continuación y estaremos encantados de saber más de usted.