15个顶级的开源人工智能工具

标签: 开源 人工智能 工具 | 发表时间:2016-10-08 22:32 | 作者:
出处:http://news.cnblogs.com/

artificial intelligence(AI)是科技研究中最热门的方向之一。像 IBM、谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。考虑到人们对此感兴趣的程度,我们将不会惊讶于斯坦福的专家在 人工智能报告中得出的结论:“越来越强大的人工智能应用,可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响,这将出现在从现在到 2030 年的时间段里。”

在最近的一篇 文章中,我们概述了 45 个十分有趣或有前途的人工智能项目。在本文中,我们将聚焦于开源的人工智能工具,详细的了解下最著名的 15 个开源人工智能项目。

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

1. Caffe

它是由 贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的, Caffe 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度,这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言,它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心(BVLC)管理的,并且由 NVIDIA 和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

2. CNTK

它是计算网络工具包 Computational Network Toolkit 的缩写, CNTK 是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个 CPU、单个 GPU、多个 GPU 或是拥有多个 GPU 的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究,但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

3. Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一个 java 虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在 Hadoop 和 Apache Spark 中。这使它可以配置深度神经网络,并且它与 Java、Scala 和其他 JVM 语言兼容。

这个项目是由一个叫做 Skymind 的商业公司管理的,它为这个项目提供支持、培训和一个企业的发行版。

4. DMTK

DMTK 是分布式机器学习工具 Distributed Machine Learning Toolkit 的缩写,和 CNTK 一样,是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序,它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件:DMTK 框架、LightLDA 主题模型算法和分布式(多义)字嵌入算法。为了证明它的速度,微软声称在一个八集群的机器上,它能够“用 100 万个主题和 1000 万个单词的词汇表(总共 10 万亿参数)训练一个主题模型,在一个文档中收集 1000 亿个符号,”。这一成绩是别的工具无法比拟的。

5. H20

相比起科研, H2O 更注重将 AI 服务于企业用户,因此 H2O 有着大量的公司客户,比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal 和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本:标准版 H2O 和 Sparking Water 版,它被集成在 Apache Spark 中。也有付费的企业用户支持。

6. Mahout

它是 Apache 基金会项目, Mahout 是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言,它有着三个主要的特性:一个构建可扩展算法的编程环境、像 Spark 和 H2O 一样的预制算法工具和一个叫 Samsara 的矢量数学实验环境。使用 Mahout 的公司有 Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7. MLlib

由于其速度,Apache Spark 成为一个最流行的大数据处理工具。 MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库。它集成了 Hadoop 并可以与 NumPy 和 R 进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML 管道架构、ML 持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8. NuPIC

由  Numenta 公司管理的  NuPIC 是一个基于分层暂时记忆 Hierarchical Temporal Memory,HTM 理论的开源人工智能项目。从本质上讲,HTM 试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个 “在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力” 的机器。

除了开源许可,Numenta 还提供 NuPic 的商业许可协议,并且它还提供技术专利的许可证。

9. OpenNN

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能, OpenNN 是一个实现 神经网络算法的 c++ 编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档,包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程。OpenNN 的付费支持由一家从事预测分析的西班牙公司  Artelnics 提供。

10. OpenCyc

由 Cycorp 公司开发的  OpenCyc 提供了对 Cyc 知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过 239,000 个条目,大约 2,093,000 个三元组和大约 69,000 owl:这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI 中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的 Cyc:一个可免费的用于科研但是不开源,和一个提供给企业的但是需要付费。

11. Oryx 2

构建在 Apache Spark 和 Kafka 之上的  Oryx 2 是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层 λ 架构。开发者可以使用 Orys 2 创建新的应用程序,另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商 Cloudera 创造了最初的 Oryx 1 项目并且一直积极参与持续发展。

12. PredictionIO

今年的二月,Salesforce 收购了  PredictionIO,接着在七月,它将该平台和商标贡献给 Apache 基金会,Apache 基金会将其列为孵育计划。所以当 Salesforce 利用 PredictionIO 技术来提升它的机器学习能力时,成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎,这可用于部署能够实时动态查询的 Web 服务。

13. SystemML

最初由 IBM 开发,  SystemML 现在是一个 Apache 大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台,可以实现高等数学运算,并且它的算法用 R 或一种类似 python 的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在 Spark 或 Hadoop 上运行。

14. TensorFlow

TensorFlow 是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多 CPU 和 GPU 的系统,甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能,并且支持 Python 和 c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15. Torch

Torch 将自己描述为:“一个优先使用 GPU 的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架”,它的特点是灵活性和速度。此外,它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做 LuaJIT 的脚本语言,而 LuaJIT 是基于 Lua 的。

本文链接

相关 [开源 人工智能 工具] 推荐:

15个顶级的开源人工智能工具

- - 博客园_新闻
artificial intelligence(AI)是科技研究中最热门的方向之一. 像 IBM、谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司. 考虑到人们对此感兴趣的程度,我们将不会惊讶于斯坦福的专家在 人工智能报告中得出的结论:“越来越强大的人工智能应用,可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响,这将出现在从现在到 2030 年的时间段里.

Google 人工智能系统 TensorFlow 开源背后

- - TECH2IPO
Google 周一发布人工智能系统 TensorFlow 并宣布开源,TensorFlow 是 Google 耗费心血开发出了第二代人工智能系统,Google 此举并不像表面看来那么简单. 尽管 Google 宣布 TensorFlow 开源,人人皆可使用,但是 Google 掌握着使其成功的大部分因素:大数据、运行软件的高性能的计算机网络和强大的人工智能专家团队.

10个关于人工智能和机器学习的有趣开源项目

- - 极客521 | 极客521
本文简要介绍了10款    Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目. GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架. GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序.

10款人工智能和机器学习领域方面的开源项目

- - 灯火阑珊
GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架. GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序.

Java开源建站工具

- Amom - 阮一峰的网络日志
美国程序员Jon Scott Stevens,公布了他的创业公司所使用的开发工具清单. 他的语言平台是Java,开发项目是一个网站(还未上线). 所用到的工具都是开源的,可以免费得到. 在目前的创业者之中,用Java作为网站开发语言的人似乎很少. 这当然不是没有原因的,Java看上去确实不像是最便捷的网站开发工具,给人的感觉是用起来麻烦又费事.

推荐系统开源工具 – SVDFeature

- Roger - Resys China
SVDFeature是我们(上海交大Apex实验室)在参加KDDCUP 2011期间开发的. 通过这个工具,我们和港科大(HKUST)的联合小组InnerPeace在KDDCUP 2011中获得Track 1第三名,并创造单模型最好成绩. 在此分享给大家,并希望和大家有更多的交流. (1)基于feature的可扩展性 —— SVDFeature实现了我们的基础模型feature-based matrix factorization.

Last.fm 开源其 C++ 工具库

- - 博客园_新闻
Last.fm 的音乐信息检索团队近日开源了 moost 工具,这是该团队在产品开发过程中使用的 C++ 实用程序的集合. Last.fm 是 Audioscrobbler 音乐引擎设计团队的旗舰产品,是世界上最大的音乐社交平台,该平台充分利用集体的智慧,通过每个用户的音乐收听情况为其提供个性化推荐、联系品味相近的用户、提供定制的电台广播及更多其他服务.

开源的 Flash swf 反编译工具

- - 鲁塔弗的博客
为了自定义腾讯自选股的flash K线图. 我想弄清楚它如何传输数据的,看起来不想是通过flashvar传入,所以把swf文件download下来,反编译看看代码 ,一目了然啊.. 网上找了一圈swf反编译工具,如下这个可以用. JPEXS Free Flash Decompiler, 百度网盘下载,这是用java开发的开源软件,运行需要先安装jre环境.

开源的数据挖掘工具

- - CSDN博客云计算推荐文章
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文(Open-Source Tools for Data Mining). 我仅仅选择其中的要点和大家共享,同时加入一些个人的点评意见. 此外,对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下 OSDM09这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题.