자바의 AI 라이브러리 개요

1. 소개

이 기사에서는 Java의 AI (인공 지능) 라이브러리에 대한 개요를 살펴 보겠습니다 .

이 기사는 라이브러리에 관한 것이므로 AI 자체에 대해서는 소개하지 않겠습니다. 또한이 기사에 제시된 라이브러리를 사용하려면 AI의 이론적 배경이 필요합니다.

AI는 매우 광범위한 분야이므로 자연어 처리, 기계 학습, 신경망 등과 같은 오늘날 가장 인기있는 분야에 집중할 것입니다. 마지막으로 AI에 대한 이해를 연습 할 수있는 몇 가지 흥미로운 AI 과제를 언급하겠습니다.

2. 전문가 시스템

2.1. Apache Jena

Apache Jena는 RDF 데이터에서 시맨틱 웹 및 연결된 데이터 애플리케이션을 빌드하기위한 오픈 소스 Java 프레임 워크입니다. 공식 웹 사이트는 RDF 사양에 대한 빠른 소개와 함께이 프레임 워크를 사용하는 방법에 대한 자세한 자습서를 제공합니다.

2.2. PowerLoom 지식 표현 및 추론 시스템

PowerLoom은 지능형 지식 기반 애플리케이션을 생성하기위한 플랫폼입니다. 이 링크에서 찾을 수있는 자세한 문서와 함께 Java API를 제공합니다.

2.3. d3web

d3web은 이미 많은 알고리즘이 포함 된 주어진 문제 상황에 대한 문제 해결 지식을 개발, 테스트 및 적용하기위한 오픈 소스 추론 엔진입니다. 공식 웹 사이트는 많은 예제와 문서와 함께 플랫폼에 대한 빠른 소개를 제공합니다.

2.4. 눈

Eye는 반역 추론을 수행하기위한 오픈 소스 추론 엔진입니다.

2.5. 트위티

Tweety는 AI 및 지식 표현의 논리적 측면을위한 Java 프레임 워크 모음입니다. 공식 웹 사이트는 문서와 많은 예제를 제공합니다.

3. 신경망

3.1. 뉴 로프

Neuroph는 신경망 생성을위한 오픈 소스 Java 프레임 워크입니다. 사용자는 제공된 GUI 또는 Java 코드를 통해 네트워크를 생성 할 수 있습니다. Neuroph는 실제로 신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명하는 API 문서를 제공합니다.

3.2. 딥 러닝 4j

Deeplearning4j는 JVM 용 딥 러닝 라이브러리이지만 신경망 생성을위한 API도 제공합니다. 공식 웹 사이트는 딥 러닝 및 신경망에 대한 많은 튜토리얼과 간단한 이론적 설명을 제공합니다.

4. 자연어 처리

4.1. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP 라이브러리는 자연어 텍스트 처리를위한 기계 학습 기반 툴킷입니다. 공식 웹 사이트는 라이브러리 사용 방법에 대한 정보가 포함 된 API 문서를 제공합니다. 다음은 Apache OpenNLP에 대한 소개입니다.

4.2. 스탠포드 CoreNLP

Stanford CoreNLP는 NLP 작업을 수행하기위한 다양한 도구를 제공하는 가장 널리 사용되는 Java NLP 프레임 워크입니다. 공식 웹 사이트는이 프레임 워크를 사용하는 방법에 대한 정보와 함께 튜토리얼과 문서를 제공합니다.

5. 기계 학습

5.1. 자바 머신 러닝 라이브러리 (Java-ML)

Java-ML은 특히 프로그래머를위한 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 Java 프레임 워크입니다. 공식 웹 사이트는 많은 코드 샘플과 튜토리얼이있는 API 문서를 제공합니다.

5.2. RapidMiner

RapidMiner는 GUI 및 Java API를 통해 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하는 데이터 과학 플랫폼입니다. 매우 큰 커뮤니티, 사용 가능한 많은 자습서 및 광범위한 문서가 있습니다.

5.3. Weka

Weka는 제공된 GUI를 통해 데이터 세트에 직접 적용하거나 제공된 API를 통해 호출 할 수있는 머신 러닝 알고리즘 모음입니다. RapidMiner와 마찬가지로 커뮤니티는 매우 커서 Weka 및 머신 러닝 자체에 대한 다양한 자습서를 제공합니다.

5.4. Encog 기계 학습 프레임 워크

Encong는 많은 기계 학습 알고리즘을 지원하는 Java 기계 학습 프레임 워크입니다. Heaton Research의 Jeff Heaton이 개발했습니다. 공식 웹 사이트는 문서와 많은 예제를 제공합니다.

5.5. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library는 AWS Labs에서 개발 한 오픈 소스 라이브러리입니다. 학습 모델을 교육하고 테스트하기위한 직관적 인 프레임 워크 독립적 인 Java API를 제공합니다. 문서 및 예제는 GitHub에서 사용할 수 있습니다.

6. 유전 알고리즘

6.1. 제네틱스

Jenetics는 Java로 작성된 고급 유전 알고리즘입니다. 그것은 유전 알고리즘 개념의 명확한 분리를 제공합니다. 공식 웹 사이트는 신규 사용자를위한 설명서와 사용자 가이드를 제공합니다.

6.2. Watchmaker 프레임 워크

Watchmaker Framework는 Java에서 유전 알고리즘을 구현하기위한 프레임 워크입니다. 공식 웹 사이트는 프레임 워크 자체에 대한 문서, 예제 및 추가 정보를 제공합니다.

6.3. ECJ 23

ECJ 23은 유전자 알고리즘에 대한 강력한 알고리즘 지원을 제공하는 Java 기반 연구 프레임 워크입니다. ECJ는 George Mason University의 ECLab Evolutionary Computation Laboratory에서 개발되었습니다. 공식 웹 사이트는 광범위한 문서와 튜토리얼을 제공합니다.

6.4. JGAP (Java Genetic Algorithms Package)

JGAP는 Java 프레임 워크로 제공되는 유전 프로그래밍 구성 요소입니다. 공식 웹 사이트는 문서와 튜토리얼을 제공합니다.

6.5. 에바

Eva는 간단한 Java OOP 진화 알고리즘 프레임 워크입니다.

7. 자동 프로그래밍

7.1. 봄 루

Spring Roo는 Spring의 경량 개발자 도구입니다. AspectJ 믹스 인을 사용하여 왕복 유지 관리 중에 문제를 분리합니다.

7.2. Acceleo

Acceleo는 모든 메타 모델 (UML, SysML 등)에서 정의 된 EMF 모델에서 코드를 생성하는 Eclipse 용 오픈 소스 코드 생성기입니다.

8. 도전

AI는 매우 흥미롭고 인기있는 주제이기 때문에 온라인에는 많은 도전과 경쟁이 있습니다. 다음은 기술을 훈련하고 테스트 할 수있는 몇 가지 흥미로운 대회 목록입니다.

  • Kaggle
  • Angry Birds AI 대회
  • AI 게임
  • 배틀 코드
  • 빈디 눔

9. 결론

이 기사에서는 일상 업무에 사용할 수있는 다양한 Java AI 프레임 워크를 소개했습니다.

또한 AI가 많은 프레임 워크와 서비스를 갖춘 매우 광범위한 분야라는 사실을 확인했습니다.이 모든 것이 애플리케이션을 더 좋고 혁신적으로 만들 수 있습니다.