你应该了解的 6 个开源 AI 工具
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> 让我们来看看几个任何人都能用的自由开源的 AI 工具。
在开源领域，不管你的想法是多少的新颖独到，先去看一下别人是否已经做成了这个概念，总是一个很明智的做法。对于有兴趣借助不断成长的人工智能（AI）的力量的组织和个人来说，许多优秀的工具不仅是自由开源的，而且在很多的情况下，它们都已经过测试和久经考验的。
在领先的公司和非盈利组织中，AI 的优先级都非常高，并且这些公司和组织都开源了很有价值的工具。下面的举例是任何人都可以使用的自由开源的 AI 工具。
### Acumos
[Acumos AI][1] 是一个平台和开源框架，使用它可以很容易地去构建、共享和分发 AI 应用。它规范了运行一个“开箱即用的”通用 AI 环境所需要的基础设施栈和组件。这使得数据科学家和模型训练者可以专注于它们的核心竞争力，而不用在无止境的定制、建模，以及训练一个 AI 实现上浪费时间。
Acumos 是 [LF 深度学习基金会][2] 的一部分，它是 Linux 基金会中的一个组织，它支持在人工智能、机器学习、以及深度学习方面的开源创新。它的目标是让这些重大的新技术可用于开发者和数据科学家，包括那些在深度学习和 AI 上经验有限的人。LF 深度学习基金会 [最近批准了一个项目生命周期和贡献流程][3]，并且它现在正接受项目贡献的建议。
### Facebook 的框架
Facebook [开源了][4] 其中心机器学习系统，它设计用于做一些大规模的人工智能任务，以及一系列其它的 AI 技术。这个工具是经过他们公司验证使用的平台的一部分。Facebook 也开源了一个叫 [Caffe2][5] 的深度学习和人工智能的框架。
### CaffeOnSpark
**说到 Caffe**。 Yahoo 也在开源许可证下发布了它自己的关键的 AI 软件。[CaffeOnSpark 工具][6] 是基于深度学习的，它是人工智能的一个分支，在帮助机器识别人类语言，或者照片、视频的内容方面非常有用。同样地，IBM 的机器学习程序 [SystemML][7] 可以通过 Apache 软件基金会自由地共享和修改。
### Google 的工具
Google 花费了几年的时间开发了它自己的 [TensorFlow][8] 软件框架，用于去支持它的 AI 软件和其它预测和分析程序。TensorFlow 是你可能都已经在使用的一些 Google 工具背后的引擎，包括 Google Photos 和在 Google app 中使用的语言识别。
Google 开源了两个 [AIY 套件][9]，它可以让个人很容易地使用人工智能，它们专注于计算机视觉和语音助理。这两个套件将用到的所有组件封装到一个盒子中。该套件目前在美国的 Target 中有售，并且它是基于开源的树莓派平台的 —— 有越来越多的证据表明，在开源和 AI 交集中将发生非常多的事情。
### H2O.ai
我 [以前介绍过][10] H2O.ai，它在机器学习和人工智能领域中占有一席之地，因为它的主要工具是自由开源的。你可以获取主要的 H2O 平台和 Sparkling Water，它与 Apache Spark 一起工作，只需要去 [下载][11] 它们即可。这些工具遵循 Apache 2.0 许可证，它是一个非常灵活的开源许可证，你甚至可以在 Amazon Web 服务（AWS）和其它的集群上运行它们，而这仅需要几百美元而已。
### Microsoft 入局
“我们的目标是让 AI 大众化，让每个人和组织获得更大的成就，“ Microsoft CEO 萨提亚·纳德拉 [说][12]。因此，微软持续迭代它的 [Microsoft Cognitive Toolkit][13]（CNTK）。它是一个能够与 TensorFlow 和 Caffe 去竞争的一个开源软件框架。Cognitive Toolkit 可以工作在 64 位的 Windows 和 Linux 平台上。
Cognitive Toolkit 团队的报告称，“Cognitive Toolkit 通过允许用户去创建、训练，以及评估他们自己的神经网络，以使企业级的、生产系统级的 AI 成为可能，这些神经网络可能跨多个 GPU 以及多个机器在大量的数据集中高效伸缩。”
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从来自 Linux 基金会的新电子书中学习更多的有关 AI 知识。Ibrahim Haddad 的 [开源 AI：项目、洞察和趋势][14] 调查了 16 个流行的开源 AI 项目—— 深入研究了他们的历史、代码库、以及 GitHub 的贡献。 [现在可以免费下载这个电子书][14]。
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via: https://www.linux.com/blog/2018/6/6-open-source-ai-tools-know
作者：[Sam Dean][a]
选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
译者：[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
校对：[pityonline](https://github.com/pityonline), [wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]:https://www.linux.com/users/sam-dean
[1]:https://www.acumos.org/
[2]:https://www.linuxfoundation.org/projects/deep-learning/
[3]:https://www.linuxfoundation.org/blog/lf-deep-learning-foundation-announces-project-contribution-process/
[4]:https://code.facebook.com/posts/1687861518126048/facebook-to-open-source-ai-hardware-design/
[5]:https://venturebeat.com/2017/04/18/facebook-open-sources-caffe2-a-new-deep-learning-framework/
[6]:http://yahoohadoop.tumblr.com/post/139916563586/caffeonspark-open-sourced-for-distributed-deep
[7]:https://systemml.apache.org/
[8]:https://www.tensorflow.org/
[9]:https://www.techradar.com/news/google-assistant-sweetens-raspberry-pi-with-ai-voice-control
[10]:https://www.linux.com/news/sparkling-water-bridging-open-source-machine-learning-and-apache-spark
[11]:http://www.h2o.ai/download
[12]:https://blogs.msdn.microsoft.com/uk_faculty_connection/2017/02/10/microsoft-cognitive-toolkit-cntk/
[13]:https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
[14]:https://www.linuxfoundation.org/publications/open-source-ai-projects-insights-and-trends/