Oversikt over AI-biblioteker i Java

1. Introduksjon

I denne artikkelen vil vi gå over en oversikt over kunstig intelligens (AI) biblioteker i Java.

Siden denne artikkelen handler om biblioteker, tar vi ingen introduksjon til AI selv. I tillegg er teoretisk bakgrunn av AI nødvendig for å bruke biblioteker som er presentert i denne artikkelen.

AI er et veldig bredt felt, så vi vil fokusere på de mest populære feltene i dag som Natural Language Processing, Machine Learning, Neural Networks og mer. Til slutt vil vi nevne noen interessante AI-utfordringer der du kan øve på forståelsen av AI.

2. Ekspertsystemer

2.1. Apache Jena

Apache Jena er et open source Java-rammeverk for å bygge semantisk nett og tilknyttede dataprogrammer fra RDF-data. Det offisielle nettstedet gir en detaljert veiledning om hvordan du bruker dette rammeverket med en rask introduksjon til RDF-spesifikasjonen.

2.2. PowerLoom kunnskapsrepresentasjon og resonneringssystem

PowerLoom er en plattform for opprettelse av intelligente, kunnskapsbaserte applikasjoner. Det gir Java API detaljert dokumentasjon som du finner på denne lenken.

2.3. d3web

d3web er en resirkuleringsmotor med åpen kildekode for utvikling, testing og anvendelse av problemløsende kunnskap på en gitt problemstilling, med mange algoritmer som allerede er inkludert. Det offisielle nettstedet gir en rask introduksjon til plattformen med mange eksempler og dokumentasjon.

2.4. Øye

Eye er en åpen kildekode-resonneringsmotor for å utføre semi-bakover resonnement.

2.5. Tweety

Tweety er en samling av Java-rammer for logiske aspekter av AI og kunnskapsrepresentasjon. Den offisielle nettsiden inneholder dokumentasjon og mange eksempler.

3. Nevrale nettverk

3.1. Neuroph

Neuroph er et open source Java-rammeverk for oppretting av nevrale nettverk. Brukere kan opprette nettverk gjennom gitt GUI eller Java-kode. Neuroph gir API-dokumentasjon som også forklarer hva nevrale nettverk faktisk er og hvordan det fungerer.

3.2. Avlæring4j

Deeplearning4j er et dyp læringsbibliotek for JVM, men det gir også API for oppretting av nevrale nettverk. Det offisielle nettstedet gir mange opplæringsprogrammer og enkle teoretiske forklaringer for dyp læring og nevrale nettverk.

4. Naturlig språkbehandling

4.1. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP-bibliotek er et maskinlæringsbasert verktøysett for behandling av naturlig språktekst. Det offisielle nettstedet gir API-dokumentasjon med informasjon om hvordan du bruker biblioteket. Her er en introduksjon til Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP er det mest populære Java NLP-rammeverket som gir forskjellige verktøy for å utføre NLP-oppgaver. Det offisielle nettstedet gir veiledninger og dokumentasjon med informasjon om hvordan du bruker dette rammeverket.

5. Maskinlæring

5.1. Java Machine Learning Library (Java-ML)

Java-ML er et open source Java-rammeverk som gir forskjellige maskinlæringsalgoritmer spesielt for programmerere. Det offisielle nettstedet gir API-dokumentasjon med mange kodeeksempler og opplæringsprogrammer.

5.2. RapidMiner

RapidMiner er en datavitenskapelig plattform som gir forskjellige maskinlæringsalgoritmer gjennom GUI og Java API. Det har et veldig stort fellesskap, mange tilgjengelige opplæringsprogrammer og en omfattende dokumentasjon.

5.3. Weka

Weka er en samling maskinlæringsalgoritmer som kan brukes direkte på datasettet, gjennom den medfølgende GUI eller ringes gjennom den medfølgende API. På samme måte som for RapidMiner, er et samfunn veldig stort, og tilbyr forskjellige opplæringsprogrammer for Weka og maskinlæring selv.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong er et Java maskinlæringsrammeverk som støtter mange maskinlæringsalgoritmer. Den er utviklet av Jeff Heaton fra Heaton Research. Den offisielle nettsiden inneholder dokumentasjon og mange eksempler.

5.5. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library er et open source-bibliotek utviklet av AWS Labs. Det gir et intuitivt rammeverk uavhengig Java API for opplæring og testing av læringsmodeller. Dokumentasjon og eksempler er tilgjengelig på GitHub.

6. Genetiske algoritmer

6.1. Jenetics

Jenetics er en avansert genetisk algoritme skrevet i Java. Det gir en klar separasjon av de genetiske algoritmebegrepene. Det offisielle nettstedet inneholder dokumentasjon og en brukerhåndbok for nye brukere.

6.2. Urmaker Framework

Watchmaker Framework er et rammeverk for implementering av genetiske algoritmer i Java. Det offisielle nettstedet gir dokumentasjon, eksempler og tilleggsinformasjon om selve rammeverket.

6.3. EU-domstol 23

ECJ 23 er et Java-basert forskningsrammeverk med sterk algoritmisk støtte for genetiske algoritmer. ECJ er utviklet ved George Mason Universitys ECLab Evolutionary Computation Laboratory. Den offisielle nettsiden inneholder omfattende dokumentasjon og opplæringsprogrammer.

6.4. Java Genetic Algorithms Package (JGAP)

JGAP er en genetisk programmeringskomponent gitt som et Java-rammeverk. Den offisielle nettsiden inneholder dokumentasjon og veiledninger.

6.5. Eva

Eva er et enkelt Java OOP evolusjonært algoritmerammeverk.

7. Automatisk programmering

7.1. Spring Roo

Spring Roo er et lett utviklerverktøy fra Spring. Den bruker AspectJ mixins for å skille bekymringer under vedlikehold tur-retur.

7.2. Acceleo

Acceleo er en åpen kildekodegenerator for Eclipse som genererer kode fra EMF-modeller definert fra hvilken som helst metamodell (UML, SysML, etc.).

8. Utfordringer

Siden AI er veldig interessant og populært tema, er det mange utfordringer og konkurranser på nettet. Dette er en liste over noen interessante konkurranser der du kan trene og teste ferdighetene dine:

  • Kaggle
  • Angry Birds AI-konkurranse
  • AI-spill
  • Battlecode
  • Vindinum

9. Konklusjon

I denne artikkelen presenterte vi forskjellige Java AI-rammer som kan brukes i arbeidshverdagen.

Vi så også at AI er et veldig bredt felt med mange rammer og tjenester - som alle kan gjøre applikasjonene dine bedre og mer innovative.