«1. Введение
В этой статье мы рассмотрим библиотеки искусственного интеллекта (ИИ) в Java.
Поскольку эта статья посвящена библиотекам, мы не будем знакомиться с самим ИИ. Кроме того, для использования библиотек, представленных в этой статье, необходимы теоретические знания ИИ.
ИИ — очень обширная область, поэтому мы сосредоточимся на наиболее популярных сегодня областях, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, нейронные сети и другие. В конце мы упомянем несколько интересных задач ИИ, где вы сможете попрактиковаться в понимании ИИ.
2. Экспертные системы
2.1. Apache Jena
Apache Jena — это среда Java с открытым исходным кодом для создания приложений семантической сети и связанных данных из данных RDF. Официальный веб-сайт содержит подробное руководство по использованию этой структуры с кратким введением в спецификацию RDF.
2.2. PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System
PowerLoom — это платформа для создания интеллектуальных приложений, основанных на знаниях. Он предоставляет Java API с подробной документацией, которую можно найти по этой ссылке.
2.3. d3web
d3web — это механизм рассуждений с открытым исходным кодом для разработки, тестирования и применения знаний по решению проблем в заданной проблемной ситуации, в который уже включено множество алгоритмов. Официальный сайт предоставляет краткое введение в платформу с множеством примеров и документации.
2.4. Eye
Eye — это движок рассуждений с открытым исходным кодом для выполнения полуобратных рассуждений.
2.5. Tweety
Tweety — это набор фреймворков Java для логических аспектов ИИ и представления знаний. Официальный сайт предоставляет документацию и множество примеров.
3. Нейронные сети
3.1. Neuroph
Neuroph — это среда Java с открытым исходным кодом для создания нейронных сетей. Пользователи могут создавать сети с помощью предоставленного графического интерфейса пользователя или кода Java. Neuroph предоставляет документацию по API, которая также объясняет, что такое нейронная сеть и как она работает.
3.2. Deeplearning4j
Deeplearning4j — это библиотека глубокого обучения для JVM, но она также предоставляет API для создания нейронных сетей. На официальном сайте представлено множество руководств и простых теоретических объяснений по глубокому обучению и нейронным сетям.
4. Обработка естественного языка
4.1. Apache OpenNLP
Библиотека Apache OpenNLP — это набор инструментов на основе машинного обучения для обработки текста на естественном языке. Официальный сайт предоставляет документацию API с информацией о том, как использовать библиотеку. Вот введение в Apache OpenNLP.
4.2. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP — самая популярная платформа Java NLP, предоставляющая различные инструменты для выполнения задач NLP. Официальный веб-сайт предоставляет учебные пособия и документацию с информацией о том, как использовать эту структуру.
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. Официальный сайт предоставляет документацию по API с множеством примеров кода и руководств.
5.2. RapidMiner
RapidMiner — это платформа обработки данных, которая предоставляет различные алгоритмы машинного обучения через графический интерфейс и Java API. У него очень большое сообщество, множество доступных руководств и обширная документация.
5.3. Weka
Weka — это набор алгоритмов машинного обучения, которые можно применять непосредственно к набору данных через предоставленный графический интерфейс или вызывать через предоставленный API. Как и в случае с RapidMiner, сообщество очень большое, предоставляющее различные учебные пособия для Weka и самого машинного обучения.
5.4. Encog Machine Learning Framework
Encong — это среда машинного обучения Java, которая поддерживает множество алгоритмов машинного обучения. Он разработан Джеффом Хитоном из Heaton Research. Официальный сайт предоставляет документацию и множество примеров.
5.5. Глубокая библиотека Java (DJL)
«Deep Java Library — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная AWS Labs. Он предоставляет интуитивно понятный Java API, независимый от платформы, для обучения и тестирования моделей обучения. Документация и примеры доступны на GitHub.
6. Генетические алгоритмы
6.1. Jenetics
Jenetics — это продвинутый генетический алгоритм, написанный на Java. Он обеспечивает четкое разделение концепций генетического алгоритма. Официальный сайт предоставляет документацию и руководство пользователя для новых пользователей.
6.2. Watchmaker Framework
Watchmaker Framework — это фреймворк для реализации генетических алгоритмов на Java. Официальный сайт предоставляет документацию, примеры и дополнительную информацию о самом фреймворке.
6.3. ECJ 23
ECJ 23 — это исследовательская среда на основе Java с мощной алгоритмической поддержкой генетических алгоритмов. ECJ разработан в Лаборатории эволюционных вычислений ECLab Университета Джорджа Мейсона. Официальный сайт предоставляет обширную документацию и учебные пособия.
6.4. Пакет генетических алгоритмов Java (JGAP)
JGAP — это компонент генетического программирования, предоставляемый в виде среды Java. Официальный сайт предоставляет документацию и учебные пособия.
6.5. Eva
Eva — это простая платформа эволюционного алгоритма Java OOP.
7. Автоматическое программирование
7.1. Spring Roo
Spring Roo — это легкий инструмент разработчика от Spring. Он использует примеси AspectJ, чтобы обеспечить разделение проблем во время кругового обслуживания.
7.2. Acceleo
Acceleo — это генератор кода с открытым исходным кодом для Eclipse, который генерирует код из моделей EMF, определенных из любой метамодели (UML, SysML и т. д.).
8. Испытания
Поскольку искусственный интеллект — очень интересная и популярная тема, в Интернете проводится множество испытаний и соревнований. Это список некоторых интересных соревнований, где вы можете потренироваться и проверить свои навыки:
-
Kaggle Angry Birds AI Competition AI Games Battlecode Vindinum
9. Заключение
В этой статье мы представили различные Java AI-фреймворки, которые могут использоваться в повседневной работе.
Мы также увидели, что ИИ — это очень широкая область с множеством фреймворков и сервисов, каждый из которых может сделать ваши приложения лучше и инновационнее.