1. Введение
В этой статье мы рассмотрим обзор библиотек искусственного интеллекта (ИИ) в Java.
Некоторое теоретическое знание ИИ было бы полезно для понимания использования этих библиотек.
ИИ — очень широкая область, поэтому мы сосредоточимся на некоторых из самых популярных сегодня областей, таких как обработка естественного языка, машинное обучение и нейронные сети . В конце мы увидим несколько интересных задач ИИ, где мы сможем попрактиковаться в понимании ИИ.
2. Экспертные системы
2.1. Апач Йена
Apache Jena — это платформа Java с открытым исходным кодом для создания приложений семантической сети и связанных данных из данных RDF. Он предоставляет API для извлечения данных из графиков RDF и записи в них.
2.2. Система представления знаний и рассуждений PowerLoom
PowerLoom — это платформа для создания интеллектуальных приложений, основанных на знаниях. Он предоставляет Java API с подробной документацией.
2.3. d3web
d3web — это механизм рассуждений с открытым исходным кодом для разработки, тестирования и применения знаний о решении проблем в заданной проблемной ситуации, в который уже включено множество алгоритмов.
2.4. Глаз
Eye — это механизм рассуждений с открытым исходным кодом для выполнения полуобратных рассуждений.
2.5. Твити
Tweety — это набор фреймворков Java для логических аспектов ИИ и представления знаний.
2.6. ОптаПланнер
OptaPlanner — это программа для решения ограничений на основе Java. Он может служить для ряда вариантов использования, таких как маршрутизация транспортных средств, составление списков сотрудников, планирование технического обслуживания и школьных расписаний, и это лишь некоторые из них.
3. Нейронные сети
3.1. Невроф
Neuroph — это легкая среда Java для создания нейронных сетей. Он поставляется с библиотекой Java с открытым исходным кодом и редактором графического интерфейса для быстрого создания компонентов нейронной сети Java.
3.2. Глубокое обучение4j
Deeplearning4j — это библиотека глубокого обучения для JVM, которая также предоставляет API для создания нейронных сетей.
4. Обработка естественного языка
4.1. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP — это библиотека Java для обработки естественного языка с открытым исходным кодом. Он имеет API для таких вариантов использования, как распознавание именованных объектов, обнаружение предложений, тегирование POS и токенизация.
4.2. Стэнфордское ядроНЛП
Stanford CoreNLP — это популярная платформа Java NLP, предоставляющая различные инструменты для выполнения задач NLP.
5. Машинное обучение
5.1. Библиотека машинного обучения Java (Java-ML)
Java-ML — это платформа Java с открытым исходным кодом, которая предоставляет различные алгоритмы машинного обучения специально для программистов.
5.2. РапидМайнер
RapidMiner — это платформа для обработки данных, которая предоставляет различные алгоритмы машинного обучения через графический интерфейс и Java API. У него большое сообщество с множеством руководств и обширной документацией.
5.3. Weka
Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Он предоставляет инструменты для ряда вариантов использования, таких как кластеризация данных и визуализация интеллектуального анализа правил ассоциации.
5.4. Инфраструктура машинного обучения Encog
Encong — это среда машинного обучения Java, которая поддерживает множество алгоритмов машинного обучения. Он разработан Джеффом Хитоном из Heaton Research.
5.5. Глубокая библиотека Java (DJL)
Deep Java Library — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная AWS Labs. Он предоставляет интуитивно понятный, независимый от фреймворка Java API для обучения и тестирования моделей обучения.
6. Генетические алгоритмы
6.1. Дженетикс
Jenetics — это продвинутый генетический алгоритм, написанный на Java. Он обеспечивает четкое разделение концепций генетического алгоритма.
6.2. Часовщик Фреймворк
Watchmaker Framework — это фреймворк для реализации генетических алгоритмов на Java.
6.3. ECJ 23
ECJ 23 — это исследовательская среда на основе Java с мощной алгоритмической поддержкой генетических алгоритмов. Он очень гибкий, и большинство настроек динамически определяются во время выполнения.
6.4. Пакет генетических алгоритмов Java (JGAP)
JGAP — это компонент генетического программирования, предоставляемый в виде фреймворка Java.
6.5. Ева
Eva — это простая платформа эволюционного алгоритма Java OOP.
7. Автоматическое программирование
7.1. Спринг Ру
Spring Roo — это инструмент быстрой разработки приложений (RAD) для разработчиков Java. Это позволяет нам генерировать шаблонный код и структуру проекта для приложений Spring с помощью простых в использовании команд.
7.2. Акселео
Acceleo — это генератор кода с открытым исходным кодом для Eclipse, который генерирует код из моделей EMF, определенных из любой метамодели (UML, SysML и других).
8. Проблемы
Мы можем найти множество онлайн-задач и соревнований, связанных с ИИ. Вот список некоторых соревнований, где мы можем потренироваться и проверить свои навыки:
9. Заключение
ИИ — это очень широкая область, которая развивается быстрыми темпами. В этой статье мы представили различные фреймворки Java AI, которые могут сделать наши приложения лучше и инновационнее.