JavaのAIライブラリの概要

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。それはこのhttp://www.isi.edu/isd/LOOM/PowerLoom/documentation/manual/manual manual 6.html#Java-API[link]で見つけることができる詳細なドキュメンテーションをJava APIに提供します。

d3web は、問題解決のための知識を特定の問題の状況に合わせて開発、テスト、および適用するためのオープンソースの推論エンジンです。公式Webサイトでは、多くの例とドキュメントと共にプラットフォームの概要を説明しています。

Eye は、セミバックワード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。

Tweety は、AIと知識表現の論理的側面に関するJavaフレームワークのコレクションです。公式Webサイトには、ドキュメントと多くの例があります。

Neuroph は、ニューラルネットワーク作成の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、ニューラルネットワークが実際にどのように機能し、どのように機能するのかを説明するAPIドキュメントを提供しています。

Deeplearning4j はJVM用のディープラーニングライブラリですが、ニューラルネットワーク作成用のAPIも提供します。

公式Webサイトでは、ディープラーニングおよびニューラルネットワークに関する多数のチュートリアルと簡単な理論的説明が提供されています。

Apache OpenNLP library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。これはリンクです:/apache-open-nlp[Apache OpenNLPの紹介]。

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Java NLP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。

Java-ML は、特にプログラマのため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。

RapidMiner は、GUIおよびJava API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。

それは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、そして広範囲なドキュメントを持っています。

Weka は、提供されたGUIを通じて、または提供されたAPIを通じ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および機械学習自体のためのさまざまなチュートリアルを提供しています。

Encong は、多くの機械学習アルゴリズムをサポートするJavaの機械学習フレームワークです。 Heaton ResearchのJeff Heatonによって開発されました。公式Webサイトには、ドキュメントと多くの例があります。

Java はJavaで書かれた高度な遺伝的アルゴリズムです。それは遺伝的アルゴリズムの概念の明確な分離を提供します。公式Webサイトでは、新規ユーザー向けの資料とユーザーガイドを提供しています。

Watchmaker Framework は、遺伝的アルゴリズムをJavaで実装するためのフレームワークです。公式Webサイトには、フレームワーク自体に関する文書、例、および追加情報があります。

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している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 Evolutionary Computation Laboratoryで開発されています。公式Webサイトには、豊富なドキュメントとチュートリアルが用意されています。

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、資料とチュートリアルを提供しています。

Eva は単純なJava OOPの進化的アルゴリズムフレームワークです。

Spring Roo はSpringの軽量開発者ツールです。往復のメンテナンス中に問題を分離するためにAspectJミックスインを使用しています。

Acceleo はEclipse用のオープンソースコードジェネレータで、あらゆるメタモデル（UML、SysMLなど）から定義されたEMFモデルからコードを生成します。