面向Linux的十大開(kāi)源人工智能工具

目前，人工智能是科技界不斷發(fā)展的領(lǐng)域之一，主要側重于構建軟硬件，以便在醫療、教育、安全、制造、銀行及其他眾多領(lǐng)域解決日常生活中的挑戰。我們在本文中將介紹幾款面向Linux生態(tài)系統的頂尖開(kāi)源人工智能工具。

下面列出了為支持人工智能設計和開(kāi)發(fā)的諸多平臺，你可以在Linux及其他許多操作系統上使用。切記：介紹順序不分先后。

1.DeepLearningForJava(Deeplearning4j)

Deeplearning4j是一種商用級、開(kāi)源、即插即用的分布式深度學(xué)習庫，面向Java和Scala編程語(yǔ)言。它是專(zhuān)門(mén)為商業(yè)相關(guān)應用設計的，并與分布式CPU和GPU上的Hadoop和Spark整合起來(lái)。

DL4J采用Apache2.0許可證發(fā)布，它提供了GPU支持，以便在A(yíng)WS上進(jìn)行擴展，并且適用于微服務(wù)架構。

主頁(yè)鏈接：http://deeplearning4j.org/

2.Caffe

是一種模塊化、表達式的深度學(xué)習框架，以速度見(jiàn)長(cháng)。它采用BSD2-Clause許可證發(fā)布，已經(jīng)支持研究、初創(chuàng )公司原型以及視覺(jué)、速度和多媒體之類(lèi)的工業(yè)應用等領(lǐng)域的幾個(gè)社區項目。

主頁(yè)鏈接：http://caffe.berkeleyvision.org/

3.H20

是一種開(kāi)源、快速、可擴展的分布式機器學(xué)習框架，另外該框架還有各種各樣的算法。它支持更智能化的應用，比如深度學(xué)習、梯度提升、隨機森林、廣義線(xiàn)性建模(比如邏輯回歸和彈性網(wǎng)絡(luò ))以及其他更多。

這是一種面向企業(yè)的人工智能工具，用于利用數據做決策，它讓用戶(hù)能夠使用更快速、更準確的預測建模，從數據獲取洞察力。

主頁(yè)鏈接：http://www.h2o.ai/

4.MLli

是一種開(kāi)源、易于使用、高性能的機器學(xué)習庫，是作為ApacheSpark的一部分開(kāi)發(fā)的。它實(shí)際上易于部署，可以在現有的Hadoop集群和數據上運行。

MLlib還隨帶一系列算法，可用于分類(lèi)、回歸、推薦、聚類(lèi)、生存分析及更多方面。重要的是，它可以用在Python、Java、Scala和R等編程語(yǔ)言中。

主頁(yè)鏈接：https://spark.apache.org/mllib/

5.ApacheMahout

Mahout是一種開(kāi)源框架設計工具，用于構建可擴展的機器學(xué)習應用程序，它擁有如下三大功能：

提供簡(jiǎn)單、可擴展的編程工作環(huán)境。提供諸多預包裝算法，支持Scala+ApacheSpark、H20以及ApacheFlink。包括Samaras，這是一種向量數學(xué)試驗型工作環(huán)境，擁有類(lèi)似R的語(yǔ)法。

主頁(yè)鏈接：http://mahout.apache.org/

6.開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )庫(OpenNN)

OpenNN也是一種用C++編寫(xiě)的開(kāi)源類(lèi)庫，面向深度學(xué)習，它用于構建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。然而，它最適合經(jīng)驗豐富的C++程序員以及機器學(xué)習技能出色的人員。它的特點(diǎn)就是擁有深度架構和高性能。

主頁(yè)鏈接：http://www.opennn.net/

7.Oryx2

Oryx2是最初的Oryx項目的延續，它是在A(yíng)pacheSpark和ApacheKafka上開(kāi)發(fā)的，重新設計了Lambda架構，不過(guò)專(zhuān)門(mén)面向實(shí)時(shí)機器學(xué)習。

這是個(gè)應用開(kāi)發(fā)平臺，還隨帶協(xié)作過(guò)濾、分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)等方面的某些應用程序。

主頁(yè)鏈接：http://oryx.io/

8.OpenCyc

OpenCyc是一種開(kāi)源門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，通向世界上最大、最全面的一般知識庫和常識推理引擎。它包括大量的Cyc術(shù)語(yǔ)，這些術(shù)語(yǔ)用一種精確設計的本體來(lái)排列，支持這些領(lǐng)域的應用：

豐富領(lǐng)域建模特定領(lǐng)域專(zhuān)家系統文本理解語(yǔ)言數據整合、人工智能游戲及其他

主頁(yè)鏈接：http://www.cyc.com/platform/opencyc/

9.Apache SystemML

SystemML是一種面向機器學(xué)習的開(kāi)源人工智能平臺，最適合大數據。主要功能特性：支持類(lèi)似R和Python的語(yǔ)法，專(zhuān)注于大數據，專(zhuān)門(mén)為高級數學(xué)設計。主頁(yè)上詳細解釋了其工作原理，包括視頻演示，作了明確的講解。

有幾個(gè)方法可以使用它，包括ApacheSpark、ApacheHadoop、Jupyter和ApacheZeppelin。一些重要的使用場(chǎng)合包括汽車(chē)、機場(chǎng)交通和社群金融。

主頁(yè)鏈接：http://systemml.apache.org/

10.NuPIC

NuPIC是一種機器學(xué)習開(kāi)源框架，基于分層時(shí)間記憶(HTM)，這是一種大腦皮層理論。用NuPIC集成的HTM程序是為分析實(shí)時(shí)流數據而實(shí)踐的，它能學(xué)習數據中基于時(shí)間的模式，預測當前值，并且發(fā)現任何不規則的地方。

它的重要功能特性包括如下：

持續在線(xiàn)學(xué)習時(shí)間和空間模式實(shí)時(shí)流數據預測和建模強大的異常檢測分層時(shí)間記憶

主頁(yè)鏈接：http://numenta.org/

由于人工智能領(lǐng)域的研究方興未艾，我們勢必會(huì )看到更多的工具涌現出來(lái)，有助于讓這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域大獲成功，尤其是用于克服日常的科學(xué)挑戰，并且滿(mǎn)足教學(xué)用途。