streamalism.org

1. Introduktion

I denne artikel vil vi gå over en oversigt over kunstige intelligens (AI) biblioteker i Java.

Da denne artikel handler om biblioteker, foretager vi ingen introduktion til AI selv. Derudover er teoretisk baggrund for AI nødvendig for at bruge biblioteker, der præsenteres i denne artikel.

AI er et meget bredt felt, så vi vil fokusere på de mest populære felter i dag som Natural Language Processing, Machine Learning, Neural Networks og mere. I sidste ende vil vi nævne nogle få interessante AI-udfordringer, hvor du kan øve din forståelse af AI.

2. Ekspertsystemer

2.1. Apache Jena

Apache Jena er en open source Java-ramme til opbygning af semantisk web og tilknyttede dataprogrammer fra RDF-data. Den officielle hjemmeside giver en detaljeret vejledning i, hvordan man bruger denne ramme med en hurtig introduktion til RDF-specifikation.

2.2. PowerLoom-vidensrepræsentations- og resonnementsystem

PowerLoom er en platform til oprettelse af intelligente, videnbaserede applikationer. Det giver Java API detaljeret dokumentation, som kan findes på dette link.

2.3. d3web

d3web er en open source-resonnementsmotor til udvikling, test og anvendelse af problemløsende viden på en given problematik, hvor mange algoritmer allerede er inkluderet. Den officielle hjemmeside giver en hurtig introduktion til platformen med mange eksempler og dokumentation.

2.4. Øje

Eye er en open source-ræsonnementsmotor til at udføre semi-bagud ræsonnement.

2.5. Tweety

Tweety er en samling af Java-rammer til logiske aspekter af AI og videnrepræsentation. Den officielle hjemmeside indeholder dokumentation og mange eksempler.

3. Neurale netværk

3.1. Neuroph

Neuroph er en open source Java-ramme til oprettelse af neurale netværk. Brugere kan oprette netværk via den leverede GUI- eller Java-kode. Neuroph leverer API-dokumentation, som også forklarer, hvad neuralt netværk faktisk er, og hvordan det fungerer.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j er et dybt læringsbibliotek til JVM, men det giver også API til oprettelse af neurale netværk. Den officielle hjemmeside indeholder mange tutorials og enkle teoretiske forklaringer til dyb læring og neurale netværk.

4. Naturlig sprogbehandling

4.1. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP-bibliotek er et værktøjssæt baseret på maskinindlæring til behandling af naturlig sprogtekst. Det officielle websted indeholder API-dokumentation med oplysninger om, hvordan du bruger biblioteket. Her er en introduktion til Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP er den mest populære Java NLP-ramme, der giver forskellige værktøjer til at udføre NLP-opgaver. Det officielle websted indeholder vejledninger og dokumentation med information om, hvordan man bruger denne ramme.

5. Maskinindlæring

5.1. Java Machine Learning Library (Java-ML)

Java-ML er en open source Java-ramme, der giver forskellige maskinlæringsalgoritmer specifikt til programmører. Det officielle websted indeholder API-dokumentation med mange kodeeksempler og tutorials.

5.2. RapidMiner

RapidMiner er en datavidenskabsplatform, der leverer forskellige maskinlæringsalgoritmer gennem GUI og Java API. Det har et meget stort samfund, mange tilgængelige tutorials og en omfattende dokumentation.

5.3. Weka

Weka er en samling af maskinlæringsalgoritmer, som kan anvendes direkte på datasættet via den medfølgende GUI eller kaldes via den medfølgende API. På samme måde som RapidMiner er et samfund meget stort og leverer forskellige tutorials til Weka og machine learning selv.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong er en Java-maskinindlæringsramme, der understøtter mange maskinindlæringsalgoritmer. Det er udviklet af Jeff Heaton fra Heaton Research. Den officielle hjemmeside indeholder dokumentation og mange eksempler.

5.5. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library er et open source-bibliotek udviklet af AWS Labs. Det giver en intuitiv rammeuafhængig Java API til træning og test af læringsmodeller. Dokumentation og eksempler er tilgængelige på GitHub.

6. Genetiske algoritmer

6.1. Jenetics

Jenetics er en avanceret genetisk algoritme skrevet i Java. Det giver en klar adskillelse af de genetiske algoritmebegreber. Det officielle websted indeholder dokumentation og en brugervejledning til nye brugere.

6.2. Urmager Framework

Watchmaker Framework er en ramme til implementering af genetiske algoritmer i Java. Det officielle websted indeholder dokumentation, eksempler og yderligere oplysninger om selve rammen.

6.3. Domstol 23

ECJ 23 er en Java-baseret forskningsramme med stærk algoritmisk understøttelse af genetiske algoritmer. ECJ er udviklet ved George Mason Universitys ECLab Evolutionary Computation Laboratory. Den officielle hjemmeside indeholder omfattende dokumentation og tutorials.

6.4. Java Genetic Algorithms Package (JGAP)

JGAP er en genetisk programmeringskomponent, der leveres som en Java-ramme. Den officielle hjemmeside indeholder dokumentation og tutorials.

6.5. Eva

Eva er en simpel Java OOP evolutionær algoritmeramme.

7. Automatisk programmering

7.1. Spring Roo

Spring Roo er et let udviklerværktøj fra Spring. Det bruger AspectJ mixins til at adskille bekymringer under vedligeholdelse.

7.2. Acceleo

Acceleo er en open source-kodegenerator til Eclipse, der genererer kode fra EMF-modeller defineret fra enhver metamodel (UML, SysML osv.).

8. Udfordringer

Da AI er meget interessant og populært emne, er der mange udfordringer og konkurrencer online. Dette er en liste over nogle interessante konkurrencer, hvor du kan træne og teste dine færdigheder:

• Kaggle
• Angry Birds AI-konkurrence
• AI-spil
• Battlecode
• Vindinum

9. Konklusion

I denne artikel præsenterede vi forskellige Java AI-rammer, som kan bruges i det daglige arbejde.

Vi så også, at AI er et meget bredt felt med mange rammer og tjenester - som alle kan gøre dine applikationer bedre og mere innovative.