JavaのAIライブラリの概要

JavaのAIライブラリの概要

1. 前書き

この記事では、go over an overview of Artificial Intelligence (AI) libraries in Javaを使用します。

この記事は図書館に関するものなので、AI自体については紹介しません。 さらに、この記事で紹介するライブラリを使用するには、AIの理論的背景が必要です。

AIは非常に幅広い分野であるため、自然言語処理、機械学習、ニューラルネットワークなど、今日最も人気のある分野に焦点を当てます。 最後に、AIの理解を実践できるいくつかの興味深いAIの課題について説明します。

2. エキスパートシステム

2.1. Apacheイエナ

Apache Jenaは、RDFデータからセマンティックWebおよびリンクトデータアプリケーションを構築するためのオープンソースのJavaフレームワークです。 公式Webサイトでは、RDF仕様の簡単な紹介とともに、このフレームワークの使用方法に関する詳細なチュートリアルを提供しています。

2.2. PowerLoom知識表現および推論システム

PowerLoomは、インテリジェントな知識ベースのアプリケーションを作成するためのプラットフォームです。 これは、このlinkにある詳細なドキュメントをJavaAPIに提供します。

2.3. d3web

d3webは、問題解決の知識を開発、テストし、特定の問題状況に適用するためのオープンソースの推論エンジンであり、多くのアルゴリズムがすでに含まれています。 公式Webサイトでは、多くの例とドキュメントとともにプラットフォームの簡単な紹介を提供しています。

2.4. Eye

Eyeは、半後向き推論を実行するためのオープンソースの推論エンジンです。

2.5. トゥイーティー

Tweetyは、AIと知識表現の論理的側面のためのJavaフレームワークのコレクションです。 公式Webサイトでは、ドキュメントと多くの例が提供されています。

3. ニューラルネットワーク

3.1. ニューロフ

Neurophは、ニューラルネットワークを作成するためのオープンソースのJavaフレームワークです。 ユーザーは、提供されたGUIまたはJavaコードを介してネットワークを作成できます。 Neurophは、実際にニューラルネットワークとは何か、どのように機能するかを説明するAPIドキュメントを提供します。

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4jはJVMの深層学習ライブラリですが、ニューラルネットワークを作成するためのAPIも提供します。 公式Webサイトでは、ディープラーニングとニューラルネットワークに関する多くのチュートリアルと簡単な理論的説明を提供しています。

4. 自然言語処理

4.1. Apache OpenNLP

Apache OpenNLPライブラリは、自然言語テキストを処理するための機械学習ベースのツールキットです。 公式Webサイトでは、ライブラリの使用方法に関する情報を含むAPIドキュメントを提供しています。 これがIntroduction to Apache OpenNLPです。

4.2. スタンフォードCoreNLP

Stanford CoreNLPは、NLPタスクを実行するためのさまざまなツールを提供する最も人気のあるJavaNLPフレームワークです。 公式Webサイトでは、このフレームワークの使用方法に関する情報を含むチュートリアルとドキュメントを提供しています。

5. 機械学習

5.1. Java機械学習ライブラリ(Java-ML)

Java-MLは、特にプログラマー向けにさまざまな機械学習アルゴリズムを提供するオープンソースのJavaフレームワークです。 公式Webサイトでは、多くのコードサンプルとチュートリアルを含むAPIドキュメントを提供しています。

5.2. RapidMiner

RapidMinerは、GUIおよびJavaAPIを介してさまざまな機械学習アルゴリズムを提供するデータサイエンスプラットフォームです。 非常に大きなコミュニティ、多くの利用可能なチュートリアル、および広範なドキュメントがあります。

5.3. Weka

Wekaは、提供されたGUIを介して、または提供されたAPIを介して呼び出すことができる、データセットに直接適用できる機械学習アルゴリズムのコレクションです。 RapidMinerと同様に、コミュニティは非常に大きく、Wekaと機械学習自体にさまざまなチュートリアルを提供します。

5.4. Encog機械学習フレームワーク

Encongは、多くの機械学習アルゴリズムをサポートするJava機械学習フレームワークです。 HeatonResearchのJeffHeatonによって開発されました。 公式Webサイトでは、ドキュメントと多くの例が提供されています。

6. 遺伝的アルゴリズム

6.1. ジェネティクス

Jeneticsは、Javaで記述された高度な遺伝的アルゴリズムです。 遺伝的アルゴリズムの概念を明確に分離します。 公式Webサイトでは、新規ユーザー向けのドキュメントとユーザーガイドを提供しています。

6.2. 時計職人のフレームワーク

Watchmaker Frameworkは、Javaで遺伝的アルゴリズムを実装するためのフレームワークです。 公式Webサイトでは、フレームワーク自体に関するドキュメント、例、および追加情報を提供しています。

6.3. ECJ 23

ECJ 23は、遺伝的アルゴリズムを強力にアルゴリズムでサポートするJavaベースの研究フレームワークです。 ECJは、ジョージメイソン大学のECLab進化的計算研究所で開発されました。 公式Webサイトでは、広範なドキュメントとチュートリアルを提供しています。

6.4. Java遺伝的アルゴリズムパッケージ(JGAP)

JGAPは、Javaフレームワークとして提供される遺伝的プログラミングコンポーネントです。 公式Webサイトでは、ドキュメントとチュートリアルを提供しています。

6.5. Eva

Evaは、単純なJavaOOP進化的アルゴリズムフレームワークです。

7. 自動プログラミング

7.1. 春のルー

Spring Rooは、Springの軽量開発者ツールです。 AspectJミックスインを使用して、往復のメンテナンス中に関心の分離を提供します。

7.2. Acceleo

Acceleoは、任意のメタモデル(UML、SysMLなど)から定義されたEMFモデルからコードを生成するEclipse用のオープンソースコードジェネレーターです。

8. 課題

AIは非常に興味深く人気のあるトピックであるため、オンラインでは多くの課題と競争があります。 これは、スキルをトレーニングおよびテストできる興味深いコンテストのリストです。

9. 結論

この記事では、日常業務で使用できるさまざまなJava AIフレームワークを紹介しました。

また、AIは多くのフレームワークとサービスを備えた非常に広い分野であり、それらすべてがアプリケーションをより良く、より革新的にすることができることもわかりました。