«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.