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面向Linux的十大开源人工智能工具

本文摘要:目前,人工智能是科技界大大发展的领域之一,主要侧重于建构软硬件,以便在医疗、教育、安全性、生产、银行及其他众多领域解决问题日常生活中的挑战。我们在本文中将讲解几款面向Linux生态系统的顶尖开源人工智能工具。 下面所列了为反对人工智能设计和研发的诸多平台,你可以在Linux及其他许多操作系统上用于。切记:讲解顺序不分先后。

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目前,人工智能是科技界大大发展的领域之一,主要侧重于建构软硬件,以便在医疗、教育、安全性、生产、银行及其他众多领域解决问题日常生活中的挑战。我们在本文中将讲解几款面向Linux生态系统的顶尖开源人工智能工具。  下面所列了为反对人工智能设计和研发的诸多平台,你可以在Linux及其他许多操作系统上用于。切记:讲解顺序不分先后。

  1.DeepLearningForJava(Deeplearning4j)  Deeplearning4j是一种商用级、开源、即插即用的分布式深度自学库,面向Java和Scala编程语言。它是专门为商业涉及应用于设计的,并与分布式CPU和GPU上的Hadoop和Spark统合一起。

  DL4J使用Apache2.0许可证公布,它获取了GPU反对,以便在AWS上展开拓展,并且限于于微服务架构。  主页链接:http://deeplearning4j.org/  2.Caffe  是一种模块化、表达式的深度自学框架,以速度著称。它使用BSD2-Clause许可证公布,早已反对研究、初创公司原型以及视觉、速度和多媒体之类的工业应用于等领域的几个社区项目。  主页链接:http://caffe.berkeleyvision.org/  3.H20  是一种开源、较慢、可拓展的分布式机器学习框架,另外该框架还有各种各样的算法。

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它反对更加智能化的应用于,比如深度自学、梯度提高、随机森林、广义线性建模(比如逻辑重返和弹性网络)以及其他更加多。  这是一种面向企业的人工智能工具,用作利用数据做到决策,它让用户需要用于更加较慢、更加精确的预测建模,从数据提供洞察力。  主页链接:http://www.h2o.ai/  4.MLli  是一种开源、更容易用于、高性能的机器学习库,是作为ApacheSpark的一部分研发的。

它实质上更容易部署,可以在现有的Hadoop集群和数据上运营。  MLlib还随带一系列算法,可用作分类、重返、引荐、聚类、存活分析及更加多方面。最重要的是,它可以用在Python、Java、Scala和R等编程语言中。  主页链接:https://spark.apache.org/mllib/  5.ApacheMahout  Mahout是一种开源框架设计工具,用作建构可拓展的机器学习应用程序,它享有如下三大功能:  获取非常简单、可拓展的编程工作环境。

获取诸多预包装算法,反对Scala+ApacheSpark、H20以及ApacheFlink。还包括Samaras,这是一种向量数学试验型工作环境,享有类似于R的语法。  主页链接:http://mahout.apache.。


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