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15个开源的顶级人工智能工具

2016-10-16不详佚名

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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

本文来源:不详 作者:佚名

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