Vue d’ensemble des bibliothèques AI en Java

Vue d'ensemble des bibliothèques AI en Java

1. introduction

Dans cet article, nous allonsgo over an overview of Artificial Intelligence (AI) libraries in Java.

Étant donné que cet article concerne les bibliothèques, nous ne ferons aucune introduction à l'IA elle-même. De plus, une connaissance théorique de l'IA est nécessaire pour utiliser les bibliothèques présentées dans cet article.

L’intelligence artificielle est un domaine très vaste, nous allons donc nous concentrer sur les domaines les plus populaires tels que le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones et plus encore. En fin de compte, nous mentionnerons quelques défis intéressants en matière d'IA où vous pourrez mettre en pratique votre compréhension de l'IA.

2. Systèmes experts

2.1. Apache Jena

Apache Jena est un framework Java open source pour la création d'applications Web sémantique et de données liées à partir de données RDF. Le site officiel fournit un didacticiel détaillé sur l'utilisation de ce cadre avec une introduction rapide à la spécification RDF.

2.2. Système de représentation et de raisonnement des connaissances PowerLoom

PowerLoom est une plate-forme pour la création d'applications intelligentes basées sur la connaissance. Il fournit à l'API Java une documentation détaillée qui peut être trouvée sur celink.

2.3. d3web

d3web est un moteur de raisonnement open source pour développer, tester et appliquer des connaissances de résolution de problèmes sur une situation de problème donnée, avec de nombreux algorithmes déjà inclus. Le site officiel fournit une introduction rapide à la plate-forme avec de nombreux exemples et de la documentation.

2.4. Eye

Eye est un moteur de raisonnement open source pour effectuer un raisonnement semi-arrière.

2.5. Tweety

Tweety est une collection de frameworks Java pour les aspects logiques de l'IA et la représentation des connaissances. Le site officiel fournit de la documentation et de nombreux exemples.

3. Les réseaux de neurones

3.1. Neuroph

Neuroph est un framework Java open source pour la création de réseaux neuronaux. Les utilisateurs peuvent créer des réseaux à l'aide du code Java ou d'une interface graphique fournie. Neuroph fournit une documentation sur l'API qui explique également le réseau de neurones et son fonctionnement.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur pour JVM, mais elle fournit également une API pour la création de réseaux neuronaux. Le site officiel propose de nombreux tutoriels et explications théoriques simples sur l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.

4. Traitement du langage naturel

4.1. Apache OpenNLP

La bibliothèqueApache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement de texte en langage naturel. Le site Web officiel fournit à la documentation de l'API des informations sur l'utilisation de la bibliothèque. Voici unIntroduction to Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP est le framework Java NLP le plus populaire qui fournit divers outils pour effectuer des tâches NLP. Le site Web officiel fournit des tutoriels et de la documentation avec des informations sur l’utilisation de ce cadre.

5. Apprentissage machine

5.1. Bibliothèque Java Machine Learning (Java-ML)

Java-ML est un framework Java open source qui fournit divers algorithmes d'apprentissage automatique spécifiquement pour les programmeurs. Le site officiel fournit une documentation sur l'API avec de nombreux exemples de code et tutoriels.

5.2. RapidMiner

RapidMiner est une plate-forme de science des données qui fournit divers algorithmes d'apprentissage automatique via l'interface graphique et l'API Java. Il a une très grande communauté, de nombreux tutoriels disponibles et une documentation complète.

5.3. Weka

Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être appliqués directement à l'ensemble de données, via l'interface graphique fournie ou appelés via l'API fournie. De même que pour RapidMiner, une communauté est très grande et fournit divers tutoriels pour Weka et l’apprentissage automatique.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong est un framework d'apprentissage automatique Java qui prend en charge de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Il est développé par Jeff Heaton de Heaton Research. Le site officiel fournit de la documentation et de nombreux exemples.

6. Algorithmes génétiques

6.1. Jénétique

Jenetics est un algorithme génétique avancé écrit en Java. Il fournit une séparation claire des concepts d'algorithme génétique. Le site officiel fournit une documentation et un guide de l'utilisateur pour les nouveaux utilisateurs.

6.2. Cadre horloger

Watchmaker Framework est un framework pour implémenter des algorithmes génétiques en Java. Le site Web officiel fournit de la documentation, des exemples et des informations supplémentaires sur le cadre proprement dit.

6.3. CJCE 23

ECJ 23 est un cadre de recherche basé sur Java avec un support algorithmique solide pour les algorithmes génétiques. ECJ est développé au laboratoire de calcul évolutif ECLab de l'Université George Mason. Le site officiel fournit une documentation complète et des tutoriels.

6.4. Package d'algorithmes génétiques Java (JGAP)

JGAP est un composant de programmation génétique fourni sous forme de framework Java. Le site officiel fournit de la documentation et des tutoriels.

6.5. Eva

Eva est un simple framework d'algorithme évolutif Java OOP.

7. Programmation automatique

7.1. Spring Roo

Spring Roo est un outil de développement léger de Spring. Il utilise des mixins AspectJ pour séparer les problèmes lors de la maintenance aller-retour.

7.2. Acceleo

Acceleo est un générateur de code open source pour Eclipse qui génère du code à partir de modèles EMF définis à partir de n'importe quel métamodèle (UML, SysML, etc.).

8. Défis

L’intelligence artificielle étant un sujet très intéressant et populaire, les défis et les compétitions sont nombreux en ligne. Voici une liste de compétitions intéressantes dans lesquelles vous pouvez vous entraîner et tester vos compétences:

9. Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté divers frameworks Java AI pouvant être utilisés dans le travail quotidien.

Nous avons également constaté que l'intelligence artificielle est un domaine très vaste comprenant de nombreux frameworks et services, qui peuvent tous améliorer vos applications et les rendre plus innovantes.