Gambaran Umum Perpustakaan AI di Java

1. Perkenalan

Pada artikel ini, kita akan membahas ikhtisar pustaka Artificial Intelligence (AI) di Java .

Karena artikel ini tentang perpustakaan, kami tidak akan memperkenalkan AI itu sendiri. Selain itu, latar belakang teoritis AI diperlukan untuk menggunakan perpustakaan yang disajikan dalam artikel ini.

AI adalah bidang yang sangat luas, jadi kami akan fokus pada bidang yang paling populer saat ini seperti Pemrosesan Bahasa Alami, Pembelajaran Mesin, Jaringan Saraf, dan banyak lagi. Pada akhirnya, kami akan menyebutkan beberapa tantangan AI yang menarik di mana Anda dapat melatih pemahaman Anda tentang AI.

2. Sistem Pakar

2.1. Apache Jena

Apache Jena adalah framework Java open source untuk membangun web semantik dan aplikasi data tertaut dari data RDF. Situs web resmi menyediakan tutorial mendetail tentang cara menggunakan kerangka kerja ini dengan pengantar singkat ke spesifikasi RDF.

2.2. Representasi Pengetahuan PowerLoom dan Sistem Penalaran

PowerLoom adalah platform untuk pembuatan aplikasi cerdas berbasis pengetahuan. Ini menyediakan Java API dengan dokumentasi terperinci yang dapat ditemukan di tautan ini.

2.3. d3web.dll

d3web adalah mesin penalaran open source untuk mengembangkan, menguji, dan menerapkan pengetahuan pemecahan masalah ke dalam situasi masalah tertentu, dengan banyak algoritme telah disertakan. Situs web resminya memberikan pengenalan cepat ke platform dengan banyak contoh dan dokumentasi.

2.4. Mata

Eye adalah mesin penalaran open source untuk melakukan penalaran semi-terbelakang.

2.5. Tweety

Tweety adalah kumpulan kerangka kerja Java untuk aspek logis AI dan representasi pengetahuan. Situs resminya menyediakan dokumentasi dan banyak contoh.

3. Jaringan Neural

3.1. Neuroph

Neuroph adalah framework Java open source untuk pembuatan jaringan saraf. Pengguna dapat membuat jaringan melalui GUI atau kode Java yang disediakan. Neuroph menyediakan dokumentasi API yang juga menjelaskan apa sebenarnya jaringan saraf itu dan cara kerjanya.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j adalah pustaka pembelajaran mendalam untuk JVM, tetapi juga menyediakan API untuk pembuatan jaringan neural. Situs web resmi menyediakan banyak tutorial dan penjelasan teoritis sederhana untuk pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.

4. Pengolahan Bahasa Alami

4.1. Apache OpenNLP

Library Apache OpenNLP adalah toolkit berbasis pembelajaran mesin untuk pemrosesan teks bahasa natural. Situs web resmi menyediakan dokumentasi API dengan informasi tentang cara menggunakan perpustakaan. Berikut adalah Pengantar Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP adalah framework Java NLP paling populer yang menyediakan berbagai alat untuk melakukan tugas NLP. Situs web resmi menyediakan tutorial dan dokumentasi dengan informasi tentang cara menggunakan kerangka kerja ini.

5. Pembelajaran Mesin

5.1. Library Pembelajaran Mesin Java (Java-ML)

Java-ML adalah framework Java open source yang menyediakan berbagai algoritme pembelajaran mesin khusus untuk programmer. Situs web resminya menyediakan dokumentasi API dengan banyak contoh kode dan tutorial.

5.2. RapidMiner

RapidMiner adalah platform ilmu data yang menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin melalui GUI dan Java API. Ini memiliki komunitas yang sangat besar, banyak tutorial yang tersedia, dan dokumentasi yang ekstensif.

5.3. Weka

Weka adalah kumpulan algoritma pembelajaran mesin yang dapat diterapkan langsung ke dataset, melalui GUI yang disediakan atau dipanggil melalui API yang disediakan. Mirip dengan RapidMiner, komunitasnya sangat besar, menyediakan berbagai tutorial untuk Weka dan pembelajaran mesin itu sendiri.

5.4. Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Encog

Encong adalah kerangka kerja pembelajaran mesin Java yang mendukung banyak algoritma pembelajaran mesin. Ini dikembangkan oleh Jeff Heaton dari Heaton Research. Situs resminya menyediakan dokumentasi dan banyak contoh.

5.5. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library adalah pustaka sumber terbuka yang dikembangkan oleh AWS Labs. Ini menyediakan kerangka kerja intuitif Java API untuk pelatihan dan pengujian model pembelajaran. Dokumentasi dan contoh tersedia di GitHub.

6. Algoritma Genetika

6.1. Jenetics

Jenetics adalah algoritma genetika tingkat lanjut yang ditulis di Java. Ini memberikan pemisahan yang jelas dari konsep algoritma genetika. Situs web resmi menyediakan dokumentasi dan panduan pengguna untuk pengguna baru.

6.2. Kerangka Pembuat Jam

Kerangka kerja pembuat jam adalah kerangka kerja untuk mengimplementasikan algoritma genetika di Java. Situs resmi menyediakan dokumentasi, contoh, dan informasi tambahan tentang framework itu sendiri.

6.3. ECJ 23

ECJ 23 adalah kerangka kerja penelitian berbasis Java dengan dukungan algoritmik yang kuat untuk algoritme genetika. ECJ dikembangkan di Laboratorium Perhitungan Evolusi ECLab Universitas George Mason. Situs web resmi menyediakan dokumentasi dan tutorial ekstensif.

6.4. Paket Algoritma Genetik Java (JGAP)

JGAP adalah komponen pemrograman genetik yang disediakan sebagai kerangka kerja Java. Situs resminya menyediakan dokumentasi dan tutorial.

6.5. Eva

Eva adalah kerangka kerja algoritma evolusioner Java OOP sederhana.

7. Pemrograman Otomatis

7.1. Spring Roo

Spring Roo adalah alat pengembang ringan dari Spring. Ini menggunakan mixin AspectJ untuk memisahkan masalah selama pemeliharaan bolak-balik.

7.2. Acceleo

Acceleo adalah generator kode sumber terbuka untuk Eclipse yang menghasilkan kode dari model EMF yang ditentukan dari metamodel apa pun (UML, SysML, dll.).

8. Tantangan

Karena AI adalah topik yang sangat menarik dan populer, ada banyak tantangan dan kompetisi online. Ini adalah daftar dari beberapa kompetisi menarik di mana Anda dapat melatih dan menguji kemampuan Anda:

  • Kaggle
  • Kompetisi Angry Birds AI
  • Game AI
  • Battlecode
  • Vindinum

9. Kesimpulan

Pada artikel ini, kami menyajikan berbagai framework AI Java yang dapat digunakan dalam pekerjaan sehari-hari.

Kami juga melihat bahwa AI adalah bidang yang sangat luas dengan banyak kerangka kerja dan layanan - yang semuanya dapat membuat aplikasi Anda lebih baik dan lebih inovatif.