Pregled AI knjižnica na Javi

1. Uvod

U ovom ćemo članku pregledati pregled knjižnica umjetne inteligencije (AI) na Javi.

Budući da je ovaj članak o knjižnicama, nećemo uvoditi sam AI. Uz to, teorijska je podloga AI potrebna kako bi se koristile knjižnice predstavljene u ovom članku.

AI je vrlo široko područje, pa ćemo se usredotočiti na najpopularnija područja danas kao što su Obrada prirodnog jezika, Strojno učenje, Neuronske mreže i još mnogo toga. Na kraju ćemo spomenuti nekoliko zanimljivih izazova s ​​umjetnom inteligencijom u kojima možete uvježbati svoje razumijevanje umjetne inteligencije.

2. Ekspertni sustavi

2.1. Apače Jena

Apache Jena je otvoreni izvor Java okvira za izgradnju semantičkih web i povezanih podatkovnih aplikacija iz RDF podataka. Službena web stranica pruža detaljan vodič o korištenju ovog okvira s brzim uvodom u RDF specifikaciju.

2.2. PowerLoom sustav za predstavljanje i obrazloženje znanja

PowerLoom je platforma za stvaranje inteligentnih aplikacija temeljenih na znanju. Pruža Java API detaljnu dokumentaciju koja se može naći na ovoj poveznici.

2.3. d3web

d3web je mehanizam za rasuđivanje otvorenog koda za razvijanje, testiranje i primjenu znanja za rješavanje problema na danu problemsku situaciju, s već uključenim mnogim algoritmima. Službena web stranica nudi brzi uvod u platformu s mnogim primjerima i dokumentacijom.

2.4. Oko

Oko je mehanizam za rasuđivanje otvorenog koda za izvođenje polu-unazad rezoniranja.

2.5. Tweety

Tweety je zbirka Java okvira za logičke aspekte AI i predstavljanja znanja. Službena web stranica nudi dokumentaciju i brojne primjere.

3. Neuronske mreže

3.1. Neuroph

Neuroph je otvoreni izvor Java okvira za stvaranje neuronske mreže. Korisnici mogu stvarati mreže putem ponuđenog GUI ili Java koda. Neuroph pruža API dokumentaciju koja također objašnjava što je zapravo neuronska mreža i kako ona funkcionira.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j je biblioteka dubokog učenja za JVM, ali također nudi API za stvaranje neuronske mreže. Službena web stranica nudi brojne vodiče i jednostavna teoretska objašnjenja za duboko učenje i neuronske mreže.

4. Obrada prirodnog jezika

4.1. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP knjižnica je set alata zasnovan na strojnom učenju za obradu teksta na prirodnom jeziku. Službena web stranica pruža API dokumentaciju s informacijama o načinu korištenja knjižnice. Evo uvoda u Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP najpopularniji je Java NLP okvir koji pruža razne alate za izvršavanje NLP zadataka. Službena web stranica nudi vodiče i dokumentaciju s informacijama o tome kako koristiti ovaj okvir.

5. Strojno učenje

5.1. Biblioteka strojnog učenja Java (Java-ML)

Java-ML je otvoreni izvor Java okvira koji pruža razne algoritme strojnog učenja posebno za programere. Službena web stranica nudi API dokumentaciju s mnogim uzorcima koda i vodičima.

5.2. RapidMiner

RapidMiner je platforma za znanost o podacima koja pruža različite algoritme strojnog učenja kroz GUI i Java API. Ima vrlo veliku zajednicu, mnogo dostupnih vodiča i opsežnu dokumentaciju.

5.3. Weka

Weka je zbirka algoritama strojnog učenja koja se može primijeniti izravno na skup podataka, putem priloženog GUI-a ili pozvati putem priloženog API-ja. Slično kao i za RapidMiner, zajednica je vrlo velika, pruža razne vodiče za Weku i samo strojno učenje.

5.4. Encog Okvir za strojno učenje

Encong je Java okvir za strojno učenje koji podržava mnoge algoritme strojnog učenja. Razvio ga je Jeff Heaton iz tvrtke Heaton Research. Službena web stranica nudi dokumentaciju i brojne primjere.

5.5. Biblioteka duboke Java (DJL)

Deep Java Library je biblioteka otvorenog koda koju je razvio AWS Labs. Pruža intuitivni Java API neovisni o okviru za obuku i testiranje modela učenja. Dokumentacija i primjeri dostupni su na GitHubu.

6. Genetski algoritmi

6.1. Jenetics

Jenetics je napredni genetski algoritam napisan na Javi. Pruža jasno razdvajanje koncepata genetskog algoritma. Službena web stranica nudi dokumentaciju i korisnički vodič za nove korisnike.

6.2. Časovnički okvir

Watchmaker Framework je okvir za implementaciju genetskih algoritama u Javi. Službena web stranica pruža dokumentaciju, primjere i dodatne informacije o samom okviru.

6.3. ESP 23

ECJ 23 je istraživački okvir zasnovan na Javi sa snažnom algoritamskom podrškom genetskim algoritmima. ECJ je razvijen u Laboratoriju za evolucijsko računanje ECLab na Sveučilištu George Mason. Službena web stranica nudi opsežnu dokumentaciju i vodiče.

6.4. Paket genetskih algoritama Java (JGAP)

JGAP je komponenta genetskog programiranja koja se pruža kao Java okvir. Službena web stranica nudi dokumentaciju i upute.

6.5. Eva

Eva je jednostavan okvir evolucijskog algoritma Java OOP.

7. Automatsko programiranje

7.1. Proljetni Roo

Spring Roo je lagani razvojni alat tvrtke Spring. Koristi kombinacije AspectJ kako bi osigurao razdvajanje problema tijekom održavanja povratnog putovanja.

7.2. Acceleo

Acceleo je generator otvorenog koda za Eclipse koji generira kôd iz EMF modela definiranih iz bilo kojeg metamodela (UML, SysML, itd.).

8. Izazovi

Budući da je AI vrlo zanimljiva i popularna tema, na mreži postoje mnogi izazovi i natjecanja. Ovo je popis nekoliko zanimljivih natjecanja na kojima možete trenirati i testirati svoje vještine:

  • Kaggle
  • Angry Birds AI natjecanje
  • AI igre
  • Bojni kod
  • Vindinum

9. Zaključak

U ovom smo članku predstavili različite Java AI okvire koji se mogu koristiti u svakodnevnom radu.

Također smo vidjeli da je AI vrlo široko područje s mnogo okvira i usluga - što sve vaše aplikacije može učiniti boljim i inovativnijim.