适用于 Linux 的 10 个顶级开源人工智能工具

在这篇文章中，我们将介绍 Linux 生态系统的一些顶级开源人工智能 (AI) 工具。目前，人工智能是科学技术中不断发展的领域之一，主要重点是构建软件和硬件来解决医疗保健、教育、安全、制造等领域的日常生活挑战、银行业等等。

下面列出了一些为支持人工智能而设计和开发的平台，您可以在 Linux 和可能的许多其他操作系统上使用这些平台。请记住，此列表并未按照任何特定的兴趣顺序排列。

Deeplearning4j 是一个用于 Java 和 Scala 编程语言的商业级、开源、即插即用、分布式深度学习库。它专为业务相关应用程序而设计，并在分布式 CPU 和 GPU 之上与 Hadoop 和 Spark 集成。

DL4J在Apache 2.0许可下发布，为AWS上的扩展提供GPU支持，并适用于微服务架构。

Caffe 是一个基于速度的模块化且富有表现力的深度学习框架。它是根据 BSD 2-Clause 许可证发布的，并且已经支持视觉、语音和多媒体等领域的研究、启动原型和工业应用等多个社区项目。

H20 是一个开源、快速、可扩展的分布式机器学习框架，以及框架上配备的各种算法。它支持更智能的应用程序，例如深度学习、梯度提升、随机森林、广义线性建模（即逻辑回归、弹性网络）等等。

它是一种面向业务的人工智能工具，用于根据数据进行决策，它使用户能够使用更快、更好的预测建模从数据中获取见解。

MLlib 是一个开源、易于使用的高性能机器学习库，作为 Apache Spark 的一部分开发。它本质上易于部署，并且可以在现有 Hadoop 集群和数据上运行。

MLlib 还附带了一系列用于分类、回归、推荐、聚类、生存分析等的算法。重要的是，它可以在 Python、Java、Scala 和 R 编程语言中使用。

Apache Mahout 是一个开源框架，旨在构建可扩展的机器学习应用程序，它具有以下三个突出功能：

OpenNN也是一个用C++编写的深度学习开源类库，它用于启动神经网络。然而，它只适合经验丰富的 C++ 程序员和具有出色机器学习技能的人员。它的特点是深度架构和高性能。

TensorFlow 是一个开源机器学习框架，在人工智能 (AI) 和深度学习领域广受欢迎。

TensorFlow 由 Google 开发，已成为数据科学家和开发人员构建和部署机器学习模型的首选工具。

PyTorch 是一个尖端的开源深度学习框架，它彻底改变了人工智能和机器学习的世界。 PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究实验室开发，为数据科学家、研究人员和开发人员提供动态方法来构建和训练神经网络。

它的灵活性、稳健性以及与流行库的无缝集成使其成为人工智能项目的首选。 PyTorch 的动态计算图可实现快速实验和轻松调试，从而加速模型开发。

SystemDS 是一个开源机器学习平台，为执行和优化机器学习算法提供统一的界面。

SystemDS 由 IBM 开发，旨在解决跨大型数据集和分布式计算环境扩展和优化机器学习工作流程的挑战。

它利用声明式编程和自动优化技术来简化机器学习模型的开发和部署。借助SystemDS，用户可以在单台计算机上无缝运行代码或将其分布在集群中，从而实现高效且可扩展的执行。它的灵活性和可扩展性使其成为处理大规模机器学习任务的数据科学家和研究人员的宝贵工具

NuPIC 是一个基于新皮质理论分层临时记忆 (HTM) 的机器学习开源框架。

集成到 NuPIC 中的 HTM 程序用于分析实时流数据，它可以学习数据中存在的基于时间的模式，预测即将到来的值，并揭示任何违规行为。

其显着特点包括：

随着人工智能研究的兴起和不断进步，我们一定会看到更多工具的出现，帮助这一技术领域取得成功，特别是在解决日常科学挑战和教育目的方面。

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