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。 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Evaは、単純なJavaOOP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。 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。

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。