1. Pengenalan
Dalam artikel ini, kita akan membahas gambaran keseluruhan perpustakaan Artificial Intelligence (AI) di Jawa .
Oleh kerana artikel ini adalah mengenai perpustakaan, kami tidak akan membuat pengenalan mengenai AI itu sendiri. Selain itu, latar belakang teori AI diperlukan untuk menggunakan perpustakaan yang disajikan dalam artikel ini.
AI adalah bidang yang sangat luas, jadi kami akan memberi tumpuan kepada bidang yang paling popular hari ini seperti Pemprosesan Bahasa Asli, Pembelajaran Mesin, Rangkaian Neural dan banyak lagi. Pada akhirnya, kami akan menyebutkan beberapa cabaran AI yang menarik di mana anda dapat mempraktikkan pemahaman anda mengenai AI.
2. Sistem Pakar
2.1. Apache Jena
Apache Jena adalah kerangka kerja Java sumber terbuka untuk membangun web semantik dan aplikasi data terpaut dari data RDF. Laman web rasmi menyediakan tutorial terperinci mengenai bagaimana menggunakan kerangka ini dengan pengenalan cepat mengenai spesifikasi RDF.
2.2. Sistem Perwakilan dan Penalaran Pengetahuan PowerLoom
PowerLoom adalah platform untuk penciptaan aplikasi berasaskan pengetahuan yang pintar. Ini menyediakan Java API dengan dokumentasi terperinci yang terdapat di pautan ini.
2.3. d3web
d3web adalah mesin penaakulan sumber terbuka untuk mengembangkan, menguji dan menerapkan pengetahuan penyelesaian masalah ke situasi masalah tertentu, dengan banyak algoritma sudah disertakan. Laman web rasmi memberikan pengenalan pantas ke platform dengan banyak contoh dan dokumentasi.
2.4. Mata
Eye adalah mesin penaakulan sumber terbuka untuk melakukan penaakulan semi-mundur.
2.5. Tweety
Tweety adalah kumpulan kerangka Java untuk aspek logik AI dan perwakilan pengetahuan. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi dan banyak contoh.
3. Rangkaian Neural
3.1. Neurof
Neuroph adalah kerangka Java sumber terbuka untuk penciptaan rangkaian neural. Pengguna dapat membuat jaringan melalui kode GUI atau Java yang disediakan. Neuroph menyediakan dokumentasi API yang juga menjelaskan apa sebenarnya rangkaian saraf dan bagaimana ia berfungsi.
3.2. Deeplearning4j
Deeplearning4j adalah perpustakaan pembelajaran mendalam untuk JVM tetapi juga menyediakan API untuk pembuatan rangkaian saraf. Laman web rasmi menyediakan banyak tutorial dan penjelasan teori mudah untuk pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf.
4. Pemprosesan Bahasa Semula Jadi
4.1. Apache OpenNLP
Perpustakaan Apache OpenNLP adalah kit alat berasaskan pembelajaran mesin untuk memproses teks bahasa semula jadi. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi API dengan maklumat mengenai cara menggunakan perpustakaan. Berikut adalah Pengenalan kepada Apache OpenNLP.
4.2. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP adalah kerangka NLP Java yang paling popular yang menyediakan pelbagai alat untuk melaksanakan tugas NLP. Laman web rasmi menyediakan tutorial dan dokumentasi dengan maklumat mengenai cara menggunakan rangka kerja ini.
5. Pembelajaran Mesin
5.1. Perpustakaan Pembelajaran Mesin Java (Java-ML)
Java-ML adalah kerangka kerja Java sumber terbuka yang menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin khusus untuk pengaturcara. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi API dengan banyak contoh kod dan tutorial.
5.2. RapidMiner
RapidMiner adalah platform sains data yang menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin melalui GUI dan Java API. Ia mempunyai komuniti yang sangat besar, banyak tutorial yang tersedia, dan dokumentasi yang luas.
5.3. Weka
Weka adalah kumpulan algoritma pembelajaran mesin yang dapat diterapkan secara langsung ke set data, melalui GUI yang disediakan atau dipanggil melalui API yang disediakan. Sama seperti RapidMiner, komuniti sangat besar, menyediakan pelbagai tutorial untuk Weka dan pembelajaran mesin itu sendiri.
5.4. Kerangka Pembelajaran Mesin Encog
Encong adalah kerangka pembelajaran mesin Java yang menyokong banyak algoritma pembelajaran mesin. Ia dikembangkan oleh Jeff Heaton dari Heaton Research. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi dan banyak contoh.
5.5. Perpustakaan Java Dalam (DJL)
Deep Java Library adalah perpustakaan sumber terbuka yang dikembangkan oleh AWS Labs. Ini menyediakan kerangka intuitif Java API yang bebas untuk latihan dan pengujian model pembelajaran. Dokumentasi dan contoh boleh didapati di GitHub.
6. Algoritma Genetik
6.1. Jenetik
Jenetics adalah algoritma genetik maju yang ditulis di Jawa. Ia memberikan pemisahan konsep algoritma genetik yang jelas. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi dan panduan pengguna untuk pengguna baru.
6.2. Rangka Kerja Pembuat Jam
Watchmaker Framework adalah kerangka kerja untuk menerapkan algoritma genetik di Java. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi, contoh, dan maklumat tambahan mengenai kerangka itu sendiri.
6.3. ECJ 23
ECJ 23 adalah kerangka penyelidikan berasaskan Java dengan sokongan algoritma yang kuat untuk algoritma genetik. ECJ dibangunkan di Laboratorium Pengiraan Evolusioner ECLab Universiti George Mason. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi dan tutorial yang luas.
6.4. Pakej Algoritma Genetik Java (JGAP)
JGAP adalah komponen pengaturcaraan genetik yang disediakan sebagai kerangka Java. Laman web rasmi menyediakan dokumentasi dan tutorial.
6.5. Eva
Eva adalah kerangka algoritma evolusi Java OOP yang ringkas.
7. Pengaturcaraan Automatik
7.1. Spring Roo
Spring Roo adalah alat pemaju ringan dari Spring. Ia menggunakan mixin AspectJ untuk memberikan masalah yang berbeza-beza semasa penyelenggaraan perjalanan pergi balik.
7.2. Acceleo
Acceleo adalah penjana kod sumber terbuka untuk Eclipse yang menghasilkan kod dari model EMF yang ditentukan dari mana-mana metamodel (UML, SysML, dll.).
8. Cabaran
Oleh kerana AI adalah topik yang sangat menarik dan popular, terdapat banyak cabaran dan pertandingan dalam talian. Ini adalah senarai beberapa pertandingan menarik di mana anda boleh melatih dan menguji kemahiran anda:
- Kaggle
- Pertandingan AI Angry Birds
- Permainan AI
- Kod pertempuran
- Vindinum
9. Kesimpulannya
Dalam artikel ini, kami memaparkan berbagai kerangka kerja Java Java yang dapat digunakan dalam pekerjaan sehari-hari.
Kami juga melihat bahawa AI adalah bidang yang sangat luas dengan banyak kerangka kerja dan perkhidmatan - semuanya dapat menjadikan aplikasi anda lebih baik dan lebih inovatif.