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En esta publicación, cubriremos algunas de las mejores herramientas de inteligencia artificial ( IA ) de código abierto para el ecosistema Linux. Actualmente, la IA es uno de los campos de la ciencia y la tecnología que avanza constantemente, con un enfoque principal orientado a la creación de software y hardware para resolver los desafíos de la vida cotidiana en áreas como la atención médica, la educación, la seguridad, la fabricación, la banca y mucho más.

1. Deep Learning para Java (Deeplearning4j)

Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida, de código abierto, plug-and-play y de nivel comercial para los lenguajes de programación Java y Scala . Está diseñada específicamente para aplicaciones relacionadas con los negocios y se integra con Hadoop y Spark sobre CPU y GPU distribuidas.

DL4J se publica bajo la licencia Apache 2.0, proporciona soporte para GPU para escalar en AWS y está adaptado para la arquitectura de microservicios.

Deeplearning4j: Aprendizaje profundo para Java

2. Caffe: Marco de aprendizaje profundo

Caffe es un marco de aprendizaje profundo modular y expresivo basado en la velocidad. Se publica bajo la licencia BSD de 2 cláusulas y ya da soporte a varios proyectos comunitarios en áreas como la investigación, los prototipos de startups y las aplicaciones industriales en campos como la visión, el habla y el multimedia

Caffe – Marco de aprendizaje profundo

3. H2O – Marco de aprendizaje automático distribuido

H2O es un marco de aprendizaje automático de código abierto, rápido, escalable y distribuido, además de la variedad de algoritmos que incluye. Admite aplicaciones más inteligentes como aprendizaje profundo, potenciación de gradiente, bosques aleatorios, modelado lineal generalizado (por ejemplo, regresión logística, Elastic Net) y muchas más.

Es una herramienta de inteligencia artificial orientada a los negocios para la toma de decisiones a partir de datos; permite a los usuarios obtener información valiosa de sus datos mediante un modelado predictivo más rápido y mejor.

H2O – Marco de aprendizaje automático distribuido

4. MLlib – Biblioteca de aprendizaje automático

MLlib es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, fácil de usar y de alto rendimiento, desarrollada como parte de Apache Spark . Es esencialmente fácil de implementar y puede ejecutarse en clústeres y datos de Hadoop existentes

MLlib también incluye una colección de algoritmos para clasificación, regresión, recomendación, agrupación, análisis de supervivencia y mucho más. Es importante destacar que se puede usar en los lenguajes de programación Python, Java, Scala y R.

MLlib: Biblioteca de aprendizaje automático

5. Apache Mahout

Apache Mahout es un marco de código abierto diseñado para crear aplicaciones de aprendizaje automático escalables. Tiene tres características destacadas que se enumeran a continuación:

• Proporciona un entorno de programación simple y extensible.
• Ofrece una variedad de algoritmos preempaquetados para Scala + Apache Spark , H2O y Apache Flink .
• Incluye Samaras , un entorno de experimentación matemática vectorial con una sintaxis similar a la de R.

Apache Mahout: Biblioteca de aprendizaje automático

6. Biblioteca de redes neuronales abiertas (OpenNN)

OpenNN también es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C++ para aprendizaje profundo. Se utiliza para implementar redes neuronales. Sin embargo, solo es óptima para programadores de C++ experimentados y personas con grandes habilidades de aprendizaje automático. Se caracteriza por una arquitectura profunda y un alto rendimiento

OpenNN – Biblioteca de redes neuronales abiertas

7. TensorFlow

TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto que ha ganado una inmensa popularidad en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo

TensorFlow, desarrollado por Google , se ha convertido en la herramienta preferida de los científicos de datos y desarrolladores para crear e implementar modelos de aprendizaje automático.

TensorFlow: plataforma de aprendizaje automático

8. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto de vanguardia que ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Desarrollado por el laboratorio de investigación de IA de Facebook, PyTorch empodera a los científicos de datos, investigadores y desarrolladores con un enfoque dinámico para construir y entrenar redes neuronales.

Su flexibilidad, robustez e integración perfecta con bibliotecas populares lo convierten en una opción ideal para proyectos de IA. El gráfico computacional dinámico de PyTorch permite una experimentación rápida y una depuración sencilla, lo que acelera el desarrollo de modelos.

PyTorch: Marco de aprendizaje automático

9. Apache SystemDS

SystemDS es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que ofrece una interfaz unificada para ejecutar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático.

Desarrollado por IBM , SystemDS tiene como objetivo abordar los desafíos de escalar y optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos y entornos de computación distribuida

Aprovecha la programación declarativa y las técnicas de optimización automática para simplificar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Con SystemDS , los usuarios pueden ejecutar su código sin problemas en una sola máquina o distribuirlo en un clúster, lo que permite una ejecución eficiente y escalable. Su flexibilidad y escalabilidad lo convierten en una herramienta valiosa para científicos de datos e investigadores que trabajan con tareas de aprendizaje automático a gran escala.

Apache SystemDS: plataforma de aprendizaje automático

10. NuPIC

NuPIC es un marco de código abierto para el aprendizaje automático que se basa en la Memoria Temporal Jerárquica ( HTM ), una teoría de la neocorteza.

El programa HTM integrado en NuPIC está implementado para analizar datos de transmisión en tiempo real, donde aprende patrones temporales existentes en los datos, predice los valores inminentes y revela cualquier irregularidad.

Sus características notables incluyen:

• Aprendizaje continuo en línea
• Patrones temporales y espaciales
• Datos de transmisión en tiempo real
• Predicción y modelado
• Potente detección de anomalías
• Memoria temporal jerárquica

Conclusión

Con el auge y el constante avance de la investigación en IA , seguramente veremos surgir más herramientas que ayuden a que esta área de la tecnología sea un éxito, especialmente para resolver desafíos científicos cotidianos junto con fines educativos

¿Te interesa la IA ? ¿Qué opinas? Comparte tus ideas, sugerencias o comentarios constructivos sobre el tema en la sección de comentarios a continuación y estaremos encantados de saber más de ti.