人工知能 (AI) のための 12 のオープンソースツール 2020

現在、人工知能 (AI) がトレンドになっています。これは、人々が生活をより簡単で価値のあるものにするテクノロジーを求めているためです。スマートフォンさえも人工知能に焦点を移しつつあります。 Google、Amazon、Facebook などの大企業はすでにそれに取り組んでおり、オープンソース AI ツールの形で貢献しています。たとえば、Facebook は AI 研究を加速するために、Torchnet と呼ばれるオープンソース AI プロジェクトを考案しました。同様に、Google のオープンソース AI プロジェクトは DeepMind Lab です。スタンフォード大学での最近の研究によると、AI (報告）今後数年間に大きな影響を与えるでしょう。そこで、今日この記事では、さまざまな便利な機能を紹介します。オープンソースの人工知能ソフトウェアAI プロジェクトの構築に役立ちます。

AI プロジェクト向けのトップオープンソース人工知能ツール

指定されたオープンソースツールはすべて、独自のツールを作成するために詳しく文書化されています。ぜひご覧ください。

カフェ

Caffe は、バークレービジョンアンドラーニングセンターによって開発されました。 Caffe は、オープンソースライセンスの下でリリースされ、表現、速度、モジュール性を念頭に置いて作成された深層学習フレームワークです。ソリューションに十分なパフォーマンスを確保するために、NVidia のグラフィックスプロセッサが使用されています。このソフトウェアはオープンソースシステムとして利用できます。 1 つの NVIDIA K40 GPU で 1 日あたり 6,000 万枚の画像を処理できます。

Caffe2 はニューラルネットワークに使用でき、スマートフォンでも動作します。このソフトウェアは、AR やソーシャルネットワークに取り組む人々にとって貴重な資産となる可能性があります。 AR と人工世界を組み合わせることで、現実世界と対話できる新しいタイプのプログラムが生まれます。

Caffe は、たとえば、音声認識、画像の認識と分類、または AI デバイスでの自然言語の開発に使用できます。以下のリンクを使用してデモを行うこともできます。

ウェブサイトのリンク:カフェバークレービジョン

Ubuntu にインストールするには、次のコマンドを使用します。

唯一のCPUの場合

sudo apt install caffe-cpu

Cudaのバージョンまたはグラフィックカード

sudo apt install caffe-cuda

テンソルフロー

Tensorflow は、数値計算インテリジェンスのためのオープンソースソフトウェアライブラリです。データフローグラフを使用して計算を実行します。非常に柔軟なアーキテクチャを備えており、単一の API を使用して複数の CPU または GPU に計算を展開できます。 IT は、Google のマシンインテリジェンス研究内の Google Brain チームによって開発されました。

ウェブサイトへのリンク:www.tensorflow.org

ディープラーニング4j

Deeplearning4j は、Deep Learning for Java が Java 仮想マシン (JVM) 用のオープンソースの深層学習ライブラリであることを意味します。 Hadoop や Apache Spark などのエンタープライズアプリケーションで実行できるように設計されています。

ウェブサイトのリンク:Deeplearning4j.org

H20: オープンソース AI プラットフォーム

H20 は、オープンソースの深層学習プラットフォームです。これはビジネス指向の人工知能ツールであり、データからの意思決定を支援し、ユーザーが洞察を引き出すことを可能にします。オープンソースバージョンは 2 つあり、1 つは標準の H2O で、もう 1 つは有料バージョンの Sparkling Water です。予測モデリング、リスクと不正行為の分析、保険分析、広告テクノロジー、ヘルスケア、顧客インテリジェンスに使用できます。

H2O は HDFS に直接アクセスできるだけでなく、ビッグデータ分析システムである Yarn や MapReduce のデータにもアクセスできます。 H2O は、Amazon AWS EC2 インスタンスで直接開始することもできます。 Java 経由で Hadoop と通信できますが、サポートされているすべてのパッケージを含め、Python、R、Scala も使用できます。

ウェブサイトのリンク: www.h2o.ai

MLlib – 機械学習ライブラリ

MLlibは、オープンソースの Spark のスケーラブルな機械学習ライブラリです。 Hadoop と簡単に統合でき、分類、回帰、デシジョンツリー、推奨、クラスタリング、トピックモデリング、特徴変換、モデル評価、ML パイプライン構築、ML 永続性および生存分析のための機械学習アルゴリズムのホストが含まれています。

ウェブサイトへのリンク:Spark.apache.org/mllib

象使い

Mahout はオープンソースの機械学習フレームワークであり、次の 3 つの主要な機能を提供します。スケーラブルなアルゴリズムを構築するためのプログラミング環境とフレームワーク、Scala + Apache Spark、H2O、Apache Flink、Samsara 用のさまざまな既成アルゴリズム、R- を使用したベクトル数学実験環境です。大規模に機能する構文のようなものです。

ウェブサイトのリンク:https://mahout.apache.org/

分散型機械学習ツールキット

これは、Microsoft が提供するオープンソースの人工知能ツールです。このツールキットは、ビッグデータアプリケーションで使用するように設計されています。トレーニング AI システムをより高速に実行するように設計されています。これは、DMTK フレームワーク、LightLDA トピックモデルアルゴリズム、および分散 (マルチセンス) 単語埋め込みアルゴリズムの 3 つの主要なコンポーネントで構成されています。

ウェブサイトのリンク:https://www.dmtk.io/

ニューピク

NuPIC は、階層的時間記憶と呼ばれる理論に基づいたオープンソースの人工知能プロジェクトです。名前は、史上最も重要な科学的課題の 1 つである新皮質のリバースエンジニアリングに取り組んでいます。

ウェブサイトのリンク: numenta.com

Scikit-learn – Python での機械学習

Scikit-learn は BSD ライセンスに基づいて提供されており、商用でも無料で使用できます。これを使用して、ボット、スパム検出、画像認識、音声アシスタントなどの人工知能ベースのアプリケーションを作成できます。さらに、Scikit-learn はデータマイニングやデータ分析にも使用できます。

SciPy Toolkit から派生した Scikit-learn ライブラリは、Python プログラミング言語に基づいています。 NumPy、SciPy、または Matplotlib などのパッケージは、Python で数学、科学、または統計プログラムを作成するために Scikit-learn によって使用されます。

Python ベースの機械学習と人工知能に取り組みたい場合は、Scikit 学習の可能性を検討する必要があります。

Webサイト

オープンニューラルネットワークライブラリ (OpenNN)

OpenNNこれは深層学習用に C++ で書かれたオープンソースのクラスライブラリでもあり、ニューラルネットワークを起動するために使用されます。 OpenNN は、C++ プログラミング言語で書かれたオープンソースのクラスライブラリです。機械学習研究の主要分野であるニューラルネットワークを実装します。深いアーキテクチャと高いパフォーマンスが特徴です。

ウェブサイトサイト:www.opennn.net

オリックス2

オリックス2Apache Spark と Apache Kafka で開発され、当初は Oryx プロジェクトと呼ばれていました。リアルタイムの大規模機械学習に特化しています。協調フィルタリング、分類、回帰、クラスタリング用のパッケージ化されたエンドツーエンドアプリケーションも含まれます。

ウェブサイトへのリンク:oryx.io

オープンサイク

オープンサイクはオープンソースのポータルであり、基本的には世界の一般的な知識ベースおよび常識推論エンジンです。リッチドメインモデリング、ドメイン固有のエキスパートシステム、テキスト理解、セマンティックデータ統合、AI ゲームなどを備えています。

ウェブサイトのリンク: www.cyc.com/platform/openc/

Apache システムML

Apache システムMLは、ビッグデータに最適な機械学習用のオープンソースの人工知能プラットフォームです。その主な特徴:

R Python に似た構文で実行
ビッグデータを中心に
高レベルの数学向けに特別に設計

ウェブサイトへのリンク:systemml.apache.org

ONNX - オープンニューラルネットワーク交換

ONNX は、ディープラーニングモデルを表すオープンフォーマットです。 AI 開発者が最先端のツール間でモデルを簡単に移動し、最適な組み合わせを選択できるようにします。 ONNX は、パートナーのコミュニティによって開発およびサポートされています。これは Facebook オープンソースプロジェクトの下にあり、Microsoft と Aws によってサポートされています。