Künstliche Intelligenz ist das boomende Paradigma. Die Technologie hat in den letzten Jahrzehnten eine massive und äußerst drastische Entwicklung erfahren. Künstliche Intelligenz hat fast in jedem Objekt um uns herum Einzug gehalten. Von Schalttafeln bis hin zu Armbanduhren ist dank des fortschreitenden Paradigmas der künstlichen Intelligenz jedes Objekt online gegangen. Daten sind die treibende Kraft jedes Unternehmens, jeder Gelegenheit und jedes Unterfangens. Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, die diese Daten genutzt und mit ihren Erfindungen bewiesen hat, wie Daten dazu beitragen können, ein Paradigma in unvorstellbare Höhen zu heben. In diesem Artikel diskutieren wir die Tools, die sich am besten für die Entwicklung von Softwarelösungen für künstliche Intelligenz eignen und die auch maßgeblich zu den Fortschritten des Paradigmas beigetragen haben. Die hier in diesem Artikel besprochenen Tools sind Open Source und eignen sich am besten für das Linux-Betriebssystem sowie einige andere führende Betriebssysteme.
Deeplearning4j
Deeplearning4j ist eine Open-Source-, Plug-and-Play- und verteilte Deep-Learning-Bibliothek für Scala- und Java-Programmiersprachen. Die Bibliothek wurde speziell entwickelt und erstellt, um Dienste und Lösungen für geschäftsbezogene Anwendungen bereitzustellen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die umfangreiche und erweiterte Bibliothek nicht für andere auf künstlicher Intelligenz basierende Softwarelösungen angepasst werden kann. Deeplearning4j ist in Spark und Hadoop mit verteilten GPUs und CPUs integriert.
Deeplearning4j steht unter der Apache 2.0-Lizenz und die Bibliothek bietet GPU-Unterstützung für die Skalierung auf AWS und ist für die Microservice-Architektur angepasst.
Erfahren Sie jetzt mehr Details unter https://deeplearning4j.org/
Kaffee
Caffe wurde von Berkeley AI Research (BAIR) und durch erweiterte Community-Unterstützung entwickelt und ist ein Deep-Learning-Framework, das auf Geschwindigkeit, Modularität und Ausdrucksprobleme ausgerichtet ist. Caffe ist ein renommiertes modulares und ausdrucksstarkes Deep-Learning-Framework. Caffe wurde unter der BSD 2-Clause-Lizenz veröffentlicht und unterstützt Programmierer mit seiner effizienten und ausdrucksstarken Architektur, dem erweiterbaren Code, der Geschwindigkeit und der großen und aktiven Community von Entwicklern. Caffe wurde angepasst, um viele Gemeinschaftsprojekte, Startup-Prototypen und industrielle Anwendungen auf der ganzen Welt zu entwickeln.
Greifen Sie jetzt über https://github.com/BVLC/caffe
darauf zuH2O.ai
H2O.ai ist ein schnelles, skalierbares, Open-Source- und verteiltes Framework für künstliche Intelligenz. Das Framework unterstützt eine Sammlung von Algorithmen, die die Erstellung intuitiver und höchst effizienter Anwendungen und Softwarelösungen für künstliche Intelligenz ermöglichen. H2O.ai ermöglicht es Programmierern, intelligente Anwendungen zu entwickeln, die Deep Learning, Random Forests, Gradient Boosting, logistische Regression, elastische Netze, verallgemeinerte lineare Modellierung und viele weitere erweiterte Listen von Algorithmen für künstliche Intelligenz verwenden.
Mit H2O.ai sind die Entwickler und Entscheidungsträger in der Lage, bessere Vorhersagen zu treffen und Analysen ihrer Daten durchzuführen, indem sie den fortschrittlichsten und fortschrittlichsten Vorhersagemodellierungsmechanismus verwenden, der im Framework bereitgestellt wird.
Starten Sie jetzt eine kostenlose Testversion unter https://www.h2o.ai/freetrial/
Apache Spark MLlib
MLlib wurde von Apache, den Giganten für Softwareentwicklungslösungen und Informationstechnologie, entwickelt und ist das Produkt von Apache Spark. Es ist mit dem besten Toolset ausgestattet, das erforderlich ist, um effiziente, auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen und Softwarelösungen zu erstellen. MLlib ist eine quelloffene, intuitivste und benutzerfreundlichste, effizienteste und stabilste Bibliothek für maschinelles Lernen. Das Framework wurde speziell für die Bereitstellung entwickelt und kann auf vorhandenen Hadoop-Clustern und -Daten ausgeführt werden.
Laden Sie es jetzt von https://spark.apache.org/downloads.html
herunterApache Mahout
Mahout, ein weiteres effizientes Open-Source-Framework für künstliche Intelligenz von Apache-Softwaregiganten, bietet die Algorithmen für maschinelles Lernen, um effiziente und skalierbare Softwarelösungen und Anwendungen für künstliche Intelligenz zu erstellen. Mahout bietet seinen Entwicklern einen einfachen, intuitiven und erweiterbaren Programmierarbeitsplatz. Es ist mit Algorithmen für Apache Spark, Apache Flink, H20 sowie Scala ausgestattet. Das Apache-Framework unterstützt auch Samaras, einen Arbeitsplatz zum Experimentieren mit Vektormathematik, der R-ähnliche Syntax unterstützt.
Laden Sie es jetzt von https://mahout.apache.org/general/downloads
herunteropenNN
OpenNN wurde in C++ geschrieben und ist eines der leistungsstärksten Frameworks für künstliche Intelligenz auf dem Markt. Die kostenlose und Open-Source-Plattform ist sehr empfehlenswert und stark angepasst für die Entwicklung von Deep-Learning-Softwarelösungen. OpenNN wird hauptsächlich verwendet, um neuronale Netze zu aktivieren und anzupassen. Obwohl das Paradigma nur von C++-Entwicklern und erfahrenen Experten für Maschinen und künstliche Intelligenz verwendet werden kann, ist es ein sehr leistungsfähiges und weit verbreitetes Framework für künstliche Intelligenz. Aufgrund der charakteristischen tiefen Architektur der Plattform gewährleistet und garantiert sie eine ultimative Hochleistung.
Hol es dir jetzt von https://github.com/Artelnics/OpenNN
Oryx 2
Als Fortsetzung des renommierten ersten Oryx-Projekts ist die Oryx 2 eine Weiterentwicklung der effizienten Oryx-Plattform. Oryx ist wieder ein weiteres Produkt der Apache-Experten. Apache Spark und Apache Kafka haben ein Produkt entwickelt, das die Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning verbessert, wobei die Experten gemeinsam an der Neugestaltung der Lambda-Architektur gearbeitet haben. Mit Oryx 2 können Entwickler Entwicklungserfahrungen mit maschinellem Lernen in Echtzeit durchführen. Die Plattform wird auch mit bestimmten Anwendungen für kooperative Klassifizierungs-, Regressions-, Filter- und Clustering-Zwecke ausgeliefert.
Hol es dir jetzt von https://github.com/OryxProject/oryx/releases
OpenCyc
OpenCyc ist ein Open-Source-Portal zur größten und umfassendsten allgemeinen Wissensdatenbank und vernünftigen Argumentationsmaschine der Welt. Es enthält viele Cyc-Begriffe, die in einer speziell entwickelten Ontologie für Anwendungen in Bereichen wie reichhaltige domänenspezifische Expertensysteme, Domänenmodellierung, Textverständnis, KI-Spiele plus, semantische Datenintegration und vieles mehr zusammengefügt sind.
Registrieren Sie jetzt ein Konto auf https://cyc.com/login/?redirect_to=https://cyc.com/documentation
SystemDS
SystemDS ist eine Open-Source-Plattform für künstliche Intelligenz für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Paradigmen und bekannt für die Unterstützung von Big Data. Seine Hauptmerkmale sind seine Fähigkeiten, mit Python-ähnlicher und R-Syntax ausgeführt zu werden, die sich auf Big Data konzentrieren und speziell für High-Level-Mathematik entwickelt wurden. Wie es funktioniert, ist auf der Homepage gut erklärt, einschließlich einer Videodemonstration zur klaren Veranschaulichung. Es gibt mehrere Möglichkeiten, es zu verwenden, darunter Apache Hadoop, Apache Spark, Jupyter und Apache Zeppelin. Einige der bemerkenswerten Anwendungsfälle umfassen Support- und Anwendungsentwicklungsumgebungen für die Gestaltung von Softwarelösungen für den Flughafenverkehr, Automobil- und Social-Banking.
Laden Sie es jetzt von https://systemds.apache.org/download.html
herunterNumenta
Numenta ist ein effizientes Open-Source-Framework für künstliche Intelligenz zur Entwicklung und Gestaltung von maschinellem Lernen, das auf der Neocortex-Theorie basiert, d. h. Hierarchical Temporary Memory (HTM). Das in Numenta integrierte HTM-Programm wurde entwickelt, um Echtzeit-Streaming-Daten zu bewerten, zu analysieren und zu berechnen, die in der Lage sind, die bevorstehenden Werte vorherzusagen und Unregelmäßigkeiten zu identifizieren. Außerdem lernt die Plattform zeitbasierte Muster, die parallel in Daten vorhanden sind. Einige der wesentlichen Merkmale des Frameworks umfassen zeitliche und räumliche Muster, Echtzeit-Streaming-Daten, kontinuierliches Online-Lernen, Vorhersage und Modellierung, hierarchisches zeitliches Gedächtnis, leistungsstarke Anomalieerkennung und die Liste geht weiter.
Weitere Details zur Lizenzierung erhalten Sie jetzt unter https://numenta.com/
Schlussbemerkungen
Künstliche Intelligenz hat uns umgeben. Von Universitätsprojekten bis hin zu den wichtigsten Softwarelösungen, die in den Softwareunternehmen entwickelt werden, alle zielen darauf ab, das neue Paradigma zu meistern. Maschinelles Lernen, Deep Learning und Datenwissenschaften sind heiße Themen in der Welt der Softwaretechnik, Computertechnik und Informationstechnologie. Der Artikel fasst die besten derzeit verfügbaren Open-Source-Frameworks für die Entwicklung künstlicher Intelligenz zusammen. Deeplearning4j, Caffe, H2O.ai, Apache Spark MLlib, Apache Mahout, openNN, Oryx 2, OpenCyc, System DS und Numenta sind die führenden, am meisten empfohlenen und hochgelobten Frameworks, die am besten unter Linux und anderen Betriebssystemen funktionieren.