다음의 오픈 소스 인공지능 응용은 인공지능 연구의 최전선이다.
1. 커피
California University 버클리 분교에서 박사 학위를 공부할 때 발명된 것이다. Caffe 는 표현식 스키마와 확장 가능한 코드를 기반으로 하는 심도 있는 학습 프레임워크입니다. 그것을 유명하게 만드는 것은 그것의 속도이며, 이것은 연구자와 기업 사용자들에게 매우 인기가 있다. 해당 사이트에 따르면 NVIDIA K40 GPU 한 개만으로 하루에 6000 만 장 이상의 이미지를 처리할 수 있다고 한다. 버클리 시각 및 학습 센터 (BVLC) 에서 관리하며 NVIDIA, 아마존 등의 회사에서 지원합니다.
2.CNTK
컴퓨터 네트워킹 키트의 약어로, CNTK 는 마이크로소프트의 오픈 소스 인공지능 도구이다. 단일 CPU, 단일 GPU, 여러 GPU 또는 여러 GPU 가 있는 여러 시스템에서 뛰어난 성능을 제공합니다. Microsoft 는 주로 음성 인식 연구에 사용되지만 기계 번역, 이미지 인식, 이미지 자막, 텍스트 처리, 언어 이해, 언어 모델링 등에 잘 적용됩니다.
3. 심화 학습 4j
Deeplearning4j 는 JVM (Java virtual machine) 의 오픈 소스 심층 학습 라이브러리입니다. 분산 환경에서 실행되며 Hadoop 과 Apache Spark 에 통합되어 있습니다. 이를 통해 심도 있는 신경망을 구성할 수 있으며 Java, Scala 등의 JVM 언어와 호환됩니다.
4.DMTK
DMTK 분산 기계 학습 키트의 약어는 CNTK 와 마찬가지로 마이크로소프트의 오픈 소스 인공지능 도구이다. 큰 데이터를 위해 설계된 어플리케이션으로서 인공 지능 시스템을 더 빨리 훈련시키는 것이 목표입니다. 여기에는 DMTK 프레임워크, LightLDA 주제 모델 알고리즘, 분산 (다의어) 단어 포함 알고리즘의 세 가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다. 자신의 속도를 증명하기 위해 Microsoft 는 8 클러스터 시스템에서 "어휘량이 654.38+000 만 개 주제, 654.38+00 만 개 단어 (총 * * * 654.38+00 조 개 매개 변수) 인 주제 모델을 훈련시킬 수 있다고 주장합니다. 이 10% 는 다른 도구와 비교할 수 없는 것이다.
5.H20
H2O 는 과학 연구보다 기업 사용자를 위한 AI 서비스에 더 많은 관심을 기울이고 있기 때문에 H2O 에는 제 1 자본금융, 씨스코, 닐슨 카테리나, PayPal, 팬미 등 수많은 기업 고객이 있습니다. 누구나 기계 학습 및 예측 분석의 힘을 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있다고 주장합니다. 예측 모델링, 위험 및 사기 분석, 보험 분석, 광고 기술, 의료 및 고객 인텔리전스에 사용할 수 있습니다.
Apache Spark 에 통합된 표준판 H2O 와 스파크 워터 버전의 두 가지 오픈 소스 버전이 있습니다. 유료 기업 사용자 지원도 있습니다.
6. 코끼리 남편
아파치 재단 (Apache Foundation) 의 프로젝트입니다. 마후트 (Mahout) 는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 웹 사이트에 따르면 확장 가능한 알고리즘을 구축하는 프로그래밍 환경, Spark 및 H2O 와 같은 사전 제작 알고리즘 도구, Samsara 라는 벡터 수학 실험 환경 등 세 가지 주요 특징이 있습니다. Mahout 을 사용하는 회사는 Adobe, Essenzhe 컨설팅 회사, Foursquare, 인텔, LinkedIn, Twitter, Yahoo 및 기타 여러 회사입니다. 웹 사이트에는 타사 prosupport 가 나열되어 있습니다.
7.MLlib
속도가 빠르기 때문에 Apache Spark 는 이미 가장 인기 있는 대형 데이터 처리 도구가 되었다. MLlib 는 Spark 의 확장 가능한 기계 학습 라이브러리입니다. Hadoop 을 통합하여 분류, 회귀, 의사 결정 트리, 권장, 클러스터링, 주제 모델링, 함수 변환, 모델 평가, ML 파이프라인 아키텍처, ML 지속성, 생존 분석, 빈번 항목 세트 및 시퀀스 패턴 마이닝, 분산 선형 대수학, 통계 등을 포함한 NumPy 및 r 과 상호 운용할 수 있습니다
8. 누피크
NuPIC 는 Numenta 에 의해 관리되며 계층 적 임시 메모리 이론에 기반한 오픈 소스 인공 지능 프로젝트입니다. 본질적으로, HTM 은 인간의 대뇌피질을 모방하는 컴퓨터 시스템을 만들려고 합니다. 그들의 목표는' 많은 인지 임무에서 인간인지 능력에 접근하거나 능가하는 기계' 를 만드는 것이다.
오픈 소스 라이센스 외에도 Numenta 는 NuPic 에 대한 상업용 라이센스 계약을 제공하며 기술 특허 라이센스도 제공합니다.
9.OpenNN
개발자와 연구원을 위해 설계된 고급 이해 능력을 갖춘 인공지능인 OpenNN 은 신경망 알고리즘을 구현하는 c++ 프로그래밍 라이브러리입니다. 주요 기능으로는 심층 아키텍처와 빠른 성능이 있습니다. 신경 네트워크의 기본 사항을 설명하는 입문 자습서를 포함하여 웹 사이트에서 풍부한 문서를 찾을 수 있습니다.
10.OpenCyc
Cycorp 가 개발한 OpenCyc 는 Cyc 기술 자료 및 상식 추론 엔진에 대한 액세스를 제공합니다. 239,000 개 이상의 항목, 약 2,093,000 개의 삼원 그룹, 약 69,000 개의 owl 이 있습니다. 외부 의미 라이브러리에 연결되는 것과 유사한 네임스페이스입니다. 풍부한 분야 모델, 의미 데이터 통합, 텍스트 이해, 특정 분야 전문가 시스템, 게임 인공지능 등에서 잘 활용되고 있습니다. 이 회사는 또 다른 두 가지 버전의 Cyc 를 제공한다. 하나는 과학연구는 무료이지만 오픈소스는 아닌 반면, 다른 하나는 기업이 무료이지만 유료이다.
1 1. 영양 2
Apache Spark 와 Kafka 를 기반으로 구축된 Oryx 2 는 대규모 기계 학습을 위한 애플리케이션 개발 프레임워크입니다. 독특한 3 계층 λ 아키텍처를 사용합니다. 개발자는 Orys 2 를 사용하여 새 응용 프로그램을 만들 수 있으며 협업 필터링, 분류, 회귀 및 클러스터링과 같은 일반적인 대용량 데이터 작업에 사용할 수 있는 미리 작성된 응용 프로그램도 있습니다. 대형 데이터 툴 공급업체인 클라우드 에라는 초기 Oryx 1 프로젝트를 만들어 지속 가능한 발전에 적극적으로 참여해 왔습니다.
12. 예측
지난 2 월 Salesforce 는 PredictionIO 를 인수한 뒤 7 월 Apache Foundation 에 플랫폼과 상표를 기증했다. Apache foundation 은 이를 부화 계획으로 분류했다. 따라서 Salesforce 가 PredictionIO 기술을 사용하여 기계 학습 능력을 향상시킬 때 오픈 소스 버전에도 효과가 나타납니다. 실시간 동적 쿼리를 수행할 수 있는 웹 서비스를 배포하기 위한 기계 학습 기능을 갖춘 예측 엔진을 만드는 데 도움이 됩니다.
13.SystemML
SystemML 은 원래 IBM 이 개발했으며 현재는 Apache 빅 데이터 프로젝트입니다. 고급 수학 연산을 위한 확장성이 뛰어난 플랫폼을 제공합니다. 이 알고리즘은 R 또는 python 과 같은 구문으로 작성되었습니다. 기업들은 자동차 수리에 대한 고객 서비스를 추적하고, 공항 교통을 계획하고, 소셜 미디어 데이터를 은행 고객과 연결하는 데 사용하고 있습니다. Spark 또는 Hadoop 에서 실행할 수 있습니다.
14. 텐서 흐름
TensorFlow 는 구글의 오픈 소스 인공지능 도구이다. 데이터 흐름 그래프를 사용하여 숫자 계산을 수행하는 라이브러리를 제공합니다. 단일 또는 다중 CPU 및 GPU 가 있는 여러 다른 시스템에서 실행할 수 있으며 모바일 장치에서도 실행할 수 있습니다. 뛰어난 유연성, 진정한 이식성, 자동 차동 기능, 파이썬 및 c++ 를 지원합니다. 웹 사이트에는 개발자와 연구원이 기능을 사용하거나 확장하는 데 도움이 되는 매우 자세한 자습서 목록이 있습니다.
15. 불
Torch 는 자신을 "GPU 기반 기계 학습 알고리즘을 광범위하게 지원하는 과학 컴퓨팅 프레임워크" 로 묘사하며 유연성과 속도를 특징으로 합니다. 또한 소프트웨어 패키지를 통해 기계 학습, 컴퓨터 시각, 신호 처리, 병렬 처리, 이미지, 비디오, 오디오 및 네트워크에 쉽게 사용할 수 있습니다. 루아 지그 (LuaJIT) 라는 스크립팅 언어에 의존하는데, 이 언어는 루아 (Lua) 를 기반으로 합니다.
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