streamalism.org

1. Úvod

V tomto článku budeme prejsť si prehľad knižníc umelej inteligencie (AI) v Jave.

Pretože tento článok je o knižniciach, nebudeme robiť nijaké úvod do samotnej AI. Ďalej je potrebné teoretické pozadie AI, aby bolo možné používať knižnice uvedené v tomto článku.

AI je veľmi široké pole, preto sa zameriame na najpopulárnejšie oblasti súčasnosti, ako je spracovanie prirodzeného jazyka, strojové učenie, neurónové siete a ďalšie. Na záver spomenieme niekoľko zaujímavých výziev týkajúcich sa umelej inteligencie, kde si môžete precvičiť svoje pochopenie umelej inteligencie.

2. Expertné systémy

2.1. Apache Jena

Apache Jena je otvorený zdrojový rámec Java pre vytváranie sémantického webu a prepojených dátových aplikácií z údajov RDF. Oficiálna webová stránka poskytuje podrobný návod, ako používať tento rámec, s rýchlym úvodom do špecifikácie RDF.

2.2. Systém reprezentácie a uvažovania znalostí PowerLoom

PowerLoom je platforma pre vytváranie inteligentných aplikácií založených na znalostiach. Poskytuje rozhranie Java API s podrobnou dokumentáciou, ktorú nájdete na tomto odkaze.

2.3. d3web

d3web je otvorený zdroj uvažovania pre vývoj, testovanie a aplikáciu poznatkov o riešení problémov na danú problémovú situáciu s mnohými algoritmami už zahrnutými. Oficiálna webová stránka poskytuje rýchly úvod do platformy s mnohými príkladmi a dokumentáciou.

2.4. Oko

Eye je otvorený zdroj uvažovania pre vykonávanie semi-spätného uvažovania.

2.5. Tweety

Tweety je kolekcia rámcov Java pre logické aspekty umelej inteligencie a reprezentácie znalostí. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu a veľa príkladov.

3. Neurónové siete

3.1. Neuroph

Neuroph je otvorený zdrojový rámec Java pre tvorbu neurónových sietí. Používatelia môžu vytvárať siete pomocou poskytnutého grafického používateľského rozhrania alebo kódu Java. Neuroph poskytuje dokumentáciu API, ktorá tiež vysvetľuje, čo neurónová sieť vlastne je a ako funguje.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j je knižnica hlbokého učenia pre JVM, ale poskytuje tiež API na vytváranie neurónových sietí. Oficiálna webová stránka poskytuje veľa návodov a jednoduchých teoretických vysvetlení hlbokého učenia a neurónových sietí.

4. Spracovanie prirodzeného jazyka

4.1. Apache OpenNLP

Knižnica Apache OpenNLP je sada nástrojov založená na strojovom učení na spracovanie textu v prirodzenom jazyku. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu API s informáciami o tom, ako používať knižnicu. Tu je úvod do Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP je najpopulárnejší rámec Java NLP, ktorý poskytuje rôzne nástroje na vykonávanie úloh NLP. Oficiálna webová stránka poskytuje návody a dokumentáciu s informáciami o tom, ako používať tento rámec.

5. Strojové učenie

5.1. Knižnica strojového učenia Java (Java-ML)

Java-ML je open source rámec Java, ktorý poskytuje rôzne algoritmy strojového učenia špeciálne pre programátorov. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu API s mnohými ukážkami kódu a návodmi.

5.2. RapidMiner

RapidMiner je platforma pre dátovú vedu, ktorá poskytuje rôzne algoritmy strojového učenia prostredníctvom grafického používateľského rozhrania a Java API. Má veľmi veľkú komunitu, veľa dostupných návodov a rozsiahlu dokumentáciu.

5.3. Weka

Weka je kolekcia algoritmov strojového učenia, ktoré je možné aplikovať priamo na množinu údajov prostredníctvom poskytnutého grafického používateľského rozhrania alebo pomocou vyvolaného API. Podobne ako v prípade RapidMiner je komunita veľmi veľká a poskytuje rôzne návody pre Weku a samotné strojové učenie.

5.4. Rámec Encog Machine Learning

Encong je rámec strojového učenia v jazyku Java, ktorý podporuje mnoho algoritmov strojového učenia. Vyvinul ho Jeff Heaton z firmy Heaton Research. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu a veľa príkladov.

5.5. Knižnica Deep Java (DJL)

Deep Java Library je open-source knižnica vyvinutá spoločnosťou AWS Labs. Poskytuje intuitívne nezávislé rozhranie Java API pre výcvik a testovanie učebných modelov. Dokumentácia a príklady sú k dispozícii na serveri GitHub.

6. Genetické algoritmy

6.1. Jenetics

Jenetics je pokročilý genetický algoritmus napísaný v jazyku Java. Poskytuje jasné oddelenie konceptov genetického algoritmu. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu a používateľskú príručku pre nových používateľov.

6.2. Hodinársky rámec

Watchmaker Framework je rámec na implementáciu genetických algoritmov v Jave. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu, príklady a ďalšie informácie o samotnom rámci.

6.3. ESD 23

ECJ 23 je výskumný rámec založený na prostredí Java so silnou algoritmickou podporou genetických algoritmov. ECJ je vyvíjaný na Laboratóriu evolučných výpočtov ECLab Univerzity Georga Masona. Oficiálna webová stránka poskytuje rozsiahlu dokumentáciu a návody.

6.4. Balík genetických algoritmov Java (JGAP)

JGAP je komponent genetického programovania poskytovaný ako rámec Java. Oficiálna webová stránka poskytuje dokumentáciu a návody.

6.5. Eva

Eva je jednoduchý rámec evolučného algoritmu Java OOP.

7. Automatické programovanie

7.1. Jarné roo

Spring Roo je ľahký vývojársky nástroj od spoločnosti Spring. Využíva mixovanie AspectJ na zabezpečenie oddelenia obáv počas údržby okolo spiatočky.

7.2. Acceleo

Acceleo je generátor otvoreného kódu pre Eclipse, ktorý generuje kód z modelov EMF definovaných z ľubovoľnej metamodely (UML, SysML atď.).

8. Výzvy

Pretože AI je veľmi zaujímavá a populárna téma, existuje veľa výziev a súťaží online. Toto je zoznam niektorých zaujímavých súťaží, kde môžete trénovať a testovať svoje schopnosti:

• Kaggle
• Súťaž AI Angry Birds
• Hry AI
• Bojový kód
• Vindinum

9. Záver

V tomto článku sme predstavili rôzne rámce Java AI, ktoré je možné použiť v každodennej práci.

Tiež sme videli, že AI je veľmi široká oblasť s mnohými rámcami a službami - vďaka ktorým môžu byť vaše aplikácie lepšie a inovatívnejšie.