15款顶级开源人工智能工具推荐

忘是亡心i 2022-07-16 13:23 292阅读 0赞

人工智能是技术研究领域最炙手可热的领域之一。IBM、谷歌、微软、Facebook和亚马逊等公司正投入巨资进行研发，并纷纷收购在机器学习、神经网络、神经语言和图像处理等领域取得进展的初创公司。考虑到人工智能如此受关注，斯坦福大学的专家最近撰写的一份智能研究报告得出结论：“现在到2030年人工智能可能会出现越来越有用的应用，有可能给我们的社会和经济带来深远的积极影响，”也就不足为奇了。

我们在本文中专注于开源人工智能工具，着重介绍15个知名度最大的开源人工智能项目。

**1. [Caffe][]**

[Caffe][]是加州大学伯克利分校攻读博士学位者的杰作，这是一种深度学习框架，基于表达式架构和可扩展代码。速度快是它赖以成名的特点，因而在研究人员和企业用户当中都备受欢迎。据官方网站声称，仅仅使用一个英伟达K40 GPU，它在短短一天内就能够处理6000多万个图像。它由伯克利视觉和学习中心(BVLC)管理，英伟达和亚马逊等公司提供了拨款，支持它的发展。

更多详情：[https://www.oschina.net/p/caffe][Caffe]

**2. [CNTK][]**

[CNTK][]的全称是计算网络工具包，它是微软的开源人工智能工具之一。它声称拥有出众的性能，无论在只有CPU的系统上运行，在只有一个CPU的系统上运行，在拥有多个GPU的系统上运行，还是在拥有多个GPU的多台机器上运行，都是如此。微软主要用它来研究语音识别，但是它同样适用于其他应用领域，比如机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模。

相关链接：[https://www.cntk.ai][https_www.cntk.ai]

**3. [Deeplearning4j][]**

[Deeplearning4j][]是一种面向Java虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它在分布式环境中运行，可与Hadoop和Apache Spark整合起来。它让用户可以配置深度神经网络，与Java、Scala及其他JVM语言兼容。

该项目由一家名为Skymind的商业公司管理，该公司提供收费的支持、培训和Deeplearning4j的企业发行版。

相关链接：[http://deeplearning4j.org][http_deeplearning4j.org]

**4. [DMTK][]**

与CNTK一样，分布式机器学习工具包([DMTK][])是微软的开源人工智能工具之一。它是为大数据应用领域设计，旨在更快地训练人工智能系统。它包括三大部分：DMTK框架、LightLDA主题模型算法以及分布式(Multisense)单词嵌入算法。微软声称，在8个集群机器上，它能够“针对拥有1000多亿个权标的文档集合，训练拥有100万个主题和1000万个单词词汇表(共有10万亿个参数)的主题模型，”这个成绩是其他工具无法比拟的，这也证明了DMTK的速度有多快。

相关链接：[http://www.dmtk.io][http_www.dmtk.io]

**5. [H2O][]**

[H2O][]更加专注于人工智能在企业领域的应用，而不是在研究领域的应用，它的用户包括诸多大公司：第一资本、思科、尼尔森Catalina、贝宝及Transamerica。它声称让任何人都可以使用机器学习和预测分析的强大功能，解决业务问题。它可用于预测建模、风险及欺诈分析、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：标准的H2O和Sparkling Water，后者与Apache Spark集成起来。它还提供收费的企业支持。

相关链接：[http://www.h2o.ai][http_www.h2o.ai]

**6. [Mahout][]**

[Mahout][]是Apache基金会下面的一个项目，是一种开源机器学习框架。据官方网站声称，它提供三种主要的特性：用于构建可扩展算法的编程环境、面向Spark和H2O等工具的预制算法，以及名为Samsara的向量数学试验环境。使用Mahout的公司包括：Adobe、埃森哲、Foursquare、英特尔、领英、推特、雅虎及其他许多公司。可通过官方网站上所列的第三方获得专业支持。

相关链接：[http://mahout.apache.org][http_mahout.apache.org]

**7. MLlib**

Apache Spark以速度快著称，它已成为最流行的大数据处理工具之一。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它与Hadoop整合起来，可与NumPy和R协同操作。它包括一大批机器学习算法，可用于分类、回归、决策树、推荐、聚类、主题建模、特性转换、模型评估、机器学习管道构建、机器学习持久性、生存分析、频繁项集、顺序模式挖掘、分布式线性代数和统计。

相关链接：[https://spark.apache.org/mllib][https_spark.apache.org_mllib]

**8. [NuPIC][]**

NuPIC由一家名为Numenta的公司管理，这是一种开源人工智能项目，基于一种名为分层式即时记忆(即HTM)的理论。实际上，HTM试图建立一种模仿人类大脑新皮层而建的计算机系统。目的在于制造“处理许多认知任务时接近或胜过人类表现”的机器。

除了开源许可证外，Numenta还提供采用商业许可证的NuPic，它还提供作为它技术底层的专利方面的许可证。

相关链接：[http://numenta.org][http_numenta.org]

**9. OpenNN**

OpenNN为深入了解人工智能的研究人员和开发人员而设计，这是一种用于实现神经网络的C++编程库。主要特性包括：深度架构和卓越性能。官方网站上有全面的说明文档，包括解释神经网络基础知识的入门教程。可通过Artelnics获得OpenNN的收费支持，总部位于西班牙的这家公司主攻预测分析。

相关链接：[http://www.opennn.net][http_www.opennn.net]

**10. OpenCyc**

OpenCyc由一家名为Cycorp的公司开发，它让用户可以访问Cyc知识库和常识推理引擎。它包括239000多个术语、约2093000个三元组以及大约69000个owl:sameAs链接(指向外部语义数据命名空间)。它用于丰富域名建模、语义数据整合、文本理解、特定领域专家系统和游戏人工智能。这家公司还提供Cyc的另外两个版本：一个是非开源免费版本，面向研究人员;另一个面向企业用户，需要收费。

相关链接：[http://www.cyc.com/platform/opencyc][http_www.cyc.com_platform_opencyc]

**11. [Oryx 2][]**

[Oryx 2][]建立在Apache Spark和Kafka上，这是一种专门的应用开发框架，面向大规模的机器学习。它使用了一种独特的lambda架构，有三个层次。开发人员可使用Oryx 2来构建新的应用程序，它还包括一些预制应用程序，处理常见的大数据任务，比如协作过滤、分类、回归和聚类。大数据工具厂商Cloudera建立了最初的Oryx 1项目，一直大力参与持续开发工作。

相关链接：[http://oryx.io][http_oryx.io]

**12. [PredictionIO][]**

今年2月份，Salesforce收购了[PredictionIO][PredictionIO 1]，后来在7月份，它把该平台连同商标一起捐献给了Apache基金会，该基金会将它列为孵化器项目。所以，虽然Salesforce使用PredictionIO技术来完善自己的机器学习功能，但是开源版本方面的工作也会继续下去。它可帮助用户构建拥有机器学习功能的预测引擎，这些功能可用来部署实时响应动态查询的Web服务。

相关链接：[https://prediction.io][https_prediction.io]

**13. [SystemML][]**

[SystemML][]最初由IBM开发，现在它是Apache旗下的一个大数据项目。它提供了一种高度可扩展的平台，可以实施用R或类似Python的语法编写的高级运算和算法。企业已经在用它来跟踪汽车维修方面的客户服务，引导机场客流量，或者将社交媒体数据与银行客户联系起来。它可以在Spark或Hadoop上运行。

相关链接：[http://systemml.apache.org][http_systemml.apache.org]

**14. [TensorFlow][]**

[TensorFlow][]是谷歌的开源人工智能工具之一。它提供了用于数字计算的库，使用数据流图。它可以在众多不同的搭载单一或多个CPU和GPU的系统上运行，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深度灵活性、真正的可移植性、自动差分功能，并支持Python和C++。官方网站上列有非常丰富的教程和实用文章，可供有兴趣使用或扩展其功能的开发人员或研究人员使用。

相关链接：[https://www.tensorflow.org][https_www.tensorflow.org]

**15. [Torch][]**

[Torch][]自称是“一种科学计算框架，广泛支持把GPU放在首位的机器学习算法。”这里的重点在于灵活性和速度。此外，很容易与众多方面的软件包结合使用：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。它依赖一种名为LuaJIT的脚本语言，这种语言基于Lua。

[Caffe]: https://www.oschina.net/p/caffe
[CNTK]: https://www.oschina.net/p/cntk
[https_www.cntk.ai]: https://www.cntk.ai/
[Deeplearning4j]: https://www.oschina.net/p/deeplearning4j
[http_deeplearning4j.org]: http://deeplearning4j.org/
[DMTK]: https://www.oschina.net/p/dmtk
[http_www.dmtk.io]: http://www.dmtk.io/
[H2O]: https://www.oschina.net/p/h2o
[http_www.h2o.ai]: http://www.h2o.ai/
[Mahout]: https://www.oschina.net/p/apache+mahout
[http_mahout.apache.org]: http://mahout.apache.org/
[https_spark.apache.org_mllib]: https://spark.apache.org/mllib/
[NuPIC]: https://www.oschina.net/p/nupic
[http_numenta.org]: http://numenta.org/
[http_www.opennn.net]: http://www.opennn.net/
[http_www.cyc.com_platform_opencyc]: http://www.cyc.com/platform/opencyc/
[Oryx 2]: https://www.oschina.net/p/oryx
[http_oryx.io]: http://oryx.io/
[PredictionIO]: https://www.oschina.net/p/prediction
[PredictionIO 1]: http://www.oschina.net/p/prediction
[https_prediction.io]: https://prediction.io/
[SystemML]: https://www.oschina.net/p/systemml
[http_systemml.apache.org]: http://systemml.apache.org/
[TensorFlow]: https://www.oschina.net/p/tensorflow
[https_www.tensorflow.org]: https://www.tensorflow.org/
[Torch]: https://www.oschina.net/p/torch7