你應該了解的 6 個開源 AI 工具

你應該瞭解的 6 個開源 AI 工具

編譯自: https://www.linux.com/blog/2018/6/6-open-source-ai-tools-know

讓我們來看看幾個任何人都能用的自由開源的 AI 工具。

在開源領域,不管你的想法是多少的新穎獨到,先去看一下別人是否已經做成了這個概念,總是一個很明智的做法。對於有興趣藉助不斷成長的 人工智能(Artificial Intelligence)(AI)的力量的組織和個人來說,許多優秀的工具不僅是自由開源的,而且在很多的情況下,它們都已經過測試和久經考驗的。

在領先的公司和非盈利組織中,AI 的優先級都非常高,並且這些公司和組織都開源了很有價值的工具。下面的舉例是任何人都可以使用的自由開源的 AI 工具。

Acumos

Acumos AI 是一個平臺和開源框架,使用它可以很容易地去構建、共享和分發 AI 應用。它規範了運行一個“開箱即用的”通用 AI 環境所需要的 基礎設施棧(infrastructure stack)和組件。這使得數據科學家和模型訓練者可以專注於它們的核心競爭力,而不用在無止境的定製、建模,以及訓練一個 AI 實現上浪費時間。

Acumos 是 LF 深度學習基金會 的一部分,它是 Linux 基金會中的一個組織,它支持在人工智能、 機器學習(machine learning) 、以及 深度學習(deep learning)方面的開源創新。它的目標是讓這些重大的新技術可用於開發者和數據科學家,包括那些在深度學習和 AI 上經驗有限的人。LF 深度學習基金會 最近批准了一個項目生命週期和貢獻流程 ,並且它現在正接受項目貢獻的建議。

Facebook 的框架

Facebook 開源了 其中心機器學習系統,它設計用於做一些大規模的人工智能任務,以及一系列其它的 AI 技術。這個工具是經過他們公司驗證使用的平臺的一部分。Facebook 也開源了一個叫 Caffe2 的深度學習和人工智能的框架。

CaffeOnSpark

說到 Caffe。 Yahoo 也在開源許可證下發布了它自己的關鍵的 AI 軟件。 CaffeOnSpark 工具 是基於深度學習的,它是人工智能的一個分支,在幫助機器識別人類語言,或者照片、視頻的內容方面非常有用。同樣地,IBM 的機器學習程序 SystemML 可以通過 Apache 軟件基金會自由地共享和修改。

Google 的工具

Google 花費了幾年的時間開發了它自己的 TensorFlow 軟件框架,用於去支持它的 AI 軟件和其它預測和分析程序。TensorFlow 是你可能都已經在使用的一些 Google 工具背後的引擎,包括 Google Photos 和在 Google app 中使用的語言識別。

Google 開源了兩個 AIY 套件 ,它可以讓個人很容易地使用人工智能,它們專注於計算機視覺和語音助理。這兩個套件將用到的所有組件封裝到一個盒子中。該套件目前在美國的 Target 中有售,並且它是基於開源的樹莓派平臺的 —— 有越來越多的證據表明,在開源和 AI 交集中將發生非常多的事情。

H2O.ai

我 以前介紹過 H2O.ai,它在機器學習和人工智能領域中佔有一席之地,因為它的主要工具是自由開源的。你可以獲取主要的 H2O 平臺和 Sparkling Water,它與 Apache Spark 一起工作,只需要去 下載 它們即可。這些工具遵循 Apache 2.0 許可證,它是一個非常靈活的開源許可證,你甚至可以在 Amazon Web 服務(AWS)和其它的集群上運行它們,而這僅需要幾百美元而已。

Microsoft 入局

“我們的目標是讓 AI 大眾化,讓每個人和組織獲得更大的成就,“ Microsoft CEO 薩提亞·納德拉 說 。因此,微軟持續迭代它的 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。它是一個能夠與 TensorFlow 和 Caffe 去競爭的一個開源軟件框架。Cognitive Toolkit 可以工作在 64 位的 Windows 和 Linux 平臺上。

Cognitive Toolkit 團隊的報告稱,“Cognitive Toolkit 通過允許用戶去創建、訓練,以及評估他們自己的神經網絡,以使企業級的、生產系統級的 AI 成為可能,這些神經網絡可能跨多個 GPU 以及多個機器在大量的數據集中高效伸縮。”


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via: https://www.linux.com/blog/2018/6/6-open-source-ai-tools-know

作者: Sam Dean 選題: lujun9972 譯者: qhwdw 校對: pityonline , wxy

本文由 LCTT 原創編譯, Linux中國 榮譽推出


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