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10 meilleurs outils d'intelligence artificielle open source pour Linux

Dans cet article, nous aborderons quelques-uns des meilleurs outils d'intelligence artificielle (IA) open source pour l'écosystème Linux. Actuellement, l'IA est l'un des domaines scientifiques et technologiques en constante évolution, avec un objectif majeur axé sur la création de logiciels et de matériels pour résoudre les défis de la vie quotidienne dans des domaines tels que les soins de santé, l'éducation, la sécurité, la fabrication. , les services bancaires et bien plus encore.

Vous trouverez ci-dessous une liste d'un certain nombre de plates-formes conçues et développées pour prendre en charge l'IA, que vous pouvez utiliser sous Linux et éventuellement sur de nombreux autres systèmes d'exploitation. N'oubliez pas que cette liste n'est pas organisée selon un ordre d'intérêt spécifique.

1. Apprentissage profond pour Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage profond distribuée, open source, plug-and-play et de qualité commerciale pour les langages de programmation Java et Scala. Il est conçu spécifiquement pour les applications professionnelles et intégré à Hadoop et Spark en plus des CPU et GPU distribués.

DL4J est publié sous la licence Apache 2.0 et offre une prise en charge GPU pour la mise à l'échelle sur AWS et est adapté à l'architecture de microservices.

2. Caffe – Cadre d'apprentissage profond

Caffe est un framework d'apprentissage en profondeur modulaire et expressif basé sur la vitesse. Il est publié sous la licence BSD 2-Clause et prend déjà en charge plusieurs projets communautaires dans des domaines tels que la recherche, les prototypes de startups et les applications industrielles dans des domaines tels que la vision, la parole et le multimédia.

3. H20 – Cadre d'apprentissage automatique distribué

H20 est un framework d'apprentissage automatique open source, rapide, évolutif et distribué, ainsi que l'assortiment d'algorithmes équipés sur le framework. Il prend en charge des applications plus intelligentes telles que l'apprentissage en profondeur, l'augmentation de gradient, les forêts aléatoires, la modélisation linéaire généralisée (c'est-à-dire la régression logistique, Elastic Net) et bien d'autres.

Il s'agit d'un outil d'intelligence artificielle orienté business pour la prise de décision à partir de données, il permet aux utilisateurs de tirer des informations de leurs données en utilisant une modélisation prédictive plus rapide et meilleure.

4. MLlib – Bibliothèque d'apprentissage automatique

MLlib est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source, facile à utiliser et hautes performances développée dans le cadre d'Apache Spark. Il est essentiellement facile à déployer et peut s'exécuter sur des clusters et des données Hadoop existants.

MLlib est également livré avec une collection d'algorithmes pour la classification, la régression, la recommandation, le clustering, l'analyse de survie et bien plus encore. Surtout, il peut être utilisé dans les langages de programmation Python, Java, Scala et R.

5. Mahout Apache

Apache Mahout est un framework open source conçu pour créer des applications d'apprentissage automatique évolutives. Il possède trois fonctionnalités importantes répertoriées ci-dessous :

  • Fournit un lieu de travail de programmation simple et extensible.
  • Offre une variété d'algorithmes préemballés pour Scala + Apache Spark, H20 ainsi que Apache Flink.
  • Comprend Samaras, un espace de travail d'expérimentation mathématique vectorielle avec une syntaxe de type R.

6. Bibliothèque ouverte de réseaux de neurones (OpenNN)

OpenNN est également une bibliothèque de classes open source écrite en C++ pour l'apprentissage profond, elle est utilisée pour lancer des réseaux de neurones. Cependant, il n'est optimal que pour les programmeurs C++ expérimentés et les personnes possédant d'énormes compétences en apprentissage automatique. Il se caractérise par une architecture profonde et des performances élevées.

7. TensorFlow

TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source qui a acquis une immense popularité dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond.

TensorFlow, développé par Google, s'est imposé comme l'outil préféré des data scientists et des développeurs pour créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

8. PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage profond open source de pointe qui a révolutionné le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook, PyTorch permet aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux développeurs d'adopter une approche dynamique pour créer et former des réseaux de neurones.

Sa flexibilité, sa robustesse et son intégration transparente avec les bibliothèques populaires en font un choix incontournable pour les projets d'IA. Le graphique informatique dynamique de PyTorch permet une expérimentation rapide et un débogage facile, accélérant ainsi le développement de modèles.

9. Apache SystemDS

SystemDS est une plateforme d'apprentissage automatique open source qui offre une interface unifiée pour exécuter et optimiser des algorithmes d'apprentissage automatique.

Développé par IBM, SystemDS vise à relever les défis liés à la mise à l'échelle et à l'optimisation des flux de travail d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données et des environnements informatiques distribués.

Il exploite la programmation déclarative et les techniques d'optimisation automatique pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Avec SystemDS, les utilisateurs peuvent exécuter leur code de manière transparente sur une seule machine ou le distribuer sur un cluster, permettant une exécution efficace et évolutive. Sa flexibilité et son évolutivité en font un outil précieux pour les data scientists et les chercheurs travaillant sur des tâches d'apprentissage automatique à grande échelle.

10. NuPIC

NuPIC est un framework open source pour l'apprentissage automatique basé sur la Mémoire temporaire hiérarchique (HTM), une théorie du néocortex.

Le programme HTM intégré à NuPIC est mis en œuvre pour analyser les données en streaming en temps réel, où il apprend les modèles temporels existants dans les données, prédit également les valeurs imminentes et révèle toute irrégularité.

Ses caractéristiques notables incluent :

  • Apprentissage continu en ligne
  • Modèles temporels et spatiaux
  • Données en streaming en temps réel
  • Prédiction et modélisation
  • Détection d'anomalies puissante
  • Mémoire temporelle hiérarchique

Conclusion

Avec l'essor et les progrès constants de la recherche dans le domaine de l'IA, nous verrons forcément apparaître davantage d'outils pour contribuer au succès de ce domaine technologique, en particulier pour résoudre les défis scientifiques quotidiens ainsi qu'à des fins éducatives.

Etes-vous intéressé par l'IA, qu'en pensez-vous ? Offrez-nous vos réflexions, suggestions ou tout commentaire productif sur le sujet via la section commentaires ci-dessous et nous serons ravis d'en savoir plus sur vous.