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面向Linux的十大开源人工智能工具【LOL赛事竞猜】


lol投注app_目前人工智能是科技界长足发展的领域之一,主要侧重于硬件和软件的构建,在医疗、教育、安全性、生产、银行及其他许多领域解决问题在日常生活中的挑战。 下面介绍面向Linux生态系统的最先进的开源人工智能工具。 以下是反对人工智能设计和开发的许多平台。 适用于Linux和许多其他操作系统。

别忘了讲课的顺序是不分先后的。 1.deep learning 4j (deep learning 4j ) deep learning 4j是商用类、开源、即插即用的分布式深度自学库,面向Java和Scala的编程语言。

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专为与业务相关的应用程序设计,与分布式CPU和GPU上的Hadoop和Spark集成。 DL4J使用Apache2.0许可证发布,受到GPU的反对,在AWS上展开扩展,仅限于微服务体系结构。 主页链接: http://deep learning 4j.org/2.caffe是模块化表达式的深度自学框架,以速度闻名。

使用BSD2-Clause许可证发布,反对研究、第一家公司的原型、视觉、速度、多媒体等工业应用等领域的几个社区项目。 主页链接: 3358 caffe.Berkeley vision.org/3.H20是开源、低速、可扩展的分布式机器学习框架,此框架有多种算法。

我反对更智能的应用,包括深度自学、提高坡度、随机森林、逻辑回归和灵活网络等广义线性建模。 这是面向企业的人工智能工具,用于利用数据进行决策。

这要求用户从数据中提供洞察力,以便更慢、更准确的预测建模。 主页链接: http://www.h2o.ai/4.MLli是开源且易于使用、高性能的机器学习库,是作为ApacheSpark的一部分开发的。 实际上很容易部署,可以在现有的Hadoop群集和数据上运行。 MLlib还具有一系列算法,可以作为分类、恢复、介绍、聚类、生存分析和更多方面。

最重要的是,它可以用于Python、Java、Scala、R等编程语言。 主页链接: 3359 spark.Apache.org/ml lib/5.apachemahoutmahout是一个开源框架设计工具,用于构建可扩展的机器学习应用程序,非常简单和可扩展获取很多预包算法,反对Scala ApacheSpark、H20和ApacheFlink。

包括Samaras。 这是矢量数学实验型的工作环境,具有r这样的语法。 主页链接: http://mahout.apache。

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