Panoramica delle librerie AI in Java

1. Introduzione

In questo articolo, esamineremo una panoramica delle librerie di intelligenza artificiale (AI) in Java .

Poiché questo articolo riguarda le librerie, non faremo alcuna introduzione all'IA stessa. Inoltre, il background teorico dell'IA è necessario per utilizzare le librerie presentate in questo articolo.

L'intelligenza artificiale è un campo molto ampio, quindi ci concentreremo sui campi più popolari oggi come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, le reti neurali e altro ancora. Alla fine, menzioneremo alcune interessanti sfide AI in cui puoi praticare la tua comprensione dell'IA.

2. Sistemi esperti

2.1. Apache Jena

Apache Jena è un framework Java open source per la creazione di applicazioni di dati collegati e web semantico da dati RDF. Il sito web ufficiale fornisce un tutorial dettagliato su come utilizzare questo framework con una rapida introduzione alle specifiche RDF.

2.2. Sistema di rappresentazione e ragionamento della conoscenza PowerLoom

PowerLoom è una piattaforma per la creazione di applicazioni intelligenti basate sulla conoscenza. Fornisce API Java con documentazione dettagliata che può essere trovata su questo link.

2.3. d3web

d3web è un motore di ragionamento open source per lo sviluppo, il test e l'applicazione della conoscenza di problem solving su una data situazione problematica, con molti algoritmi già inclusi. Il sito web ufficiale fornisce una rapida introduzione alla piattaforma con molti esempi e documentazione.

2.4. Occhio

Eye è un motore di ragionamento open source per eseguire un ragionamento semi-arretrato.

2.5. Titti

Tweety è una raccolta di framework Java per gli aspetti logici dell'IA e della rappresentazione della conoscenza. Il sito web ufficiale fornisce documentazione e molti esempi.

3. Reti neurali

3.1. Neuroph

Neuroph è un framework Java open source per la creazione di reti neurali. Gli utenti possono creare reti tramite la GUI o il codice Java forniti. Neuroph fornisce la documentazione API che spiega anche cos'è effettivamente la rete neurale e come funziona.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j è una libreria di deep learning per JVM ma fornisce anche API per la creazione di reti neurali. Il sito web ufficiale fornisce molti tutorial e semplici spiegazioni teoriche per l'apprendimento profondo e le reti neurali.

4. Elaborazione del linguaggio naturale

4.1. Apache OpenNLP

La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione del testo in linguaggio naturale. Il sito Web ufficiale fornisce la documentazione API con informazioni su come utilizzare la libreria. Ecco un'introduzione ad Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP è il framework Java NLP più popolare che fornisce vari strumenti per eseguire attività NLP. Il sito web ufficiale fornisce tutorial e documentazione con informazioni su come utilizzare questo framework.

5. Apprendimento automatico

5.1. Libreria Java Machine Learning (Java-ML)

Java-ML è un framework Java open source che fornisce vari algoritmi di apprendimento automatico specifici per i programmatori. Il sito Web ufficiale fornisce la documentazione API con molti esempi di codice e tutorial.

5.2. RapidMiner

RapidMiner è una piattaforma di data science che fornisce vari algoritmi di apprendimento automatico tramite GUI e API Java. Ha una comunità molto grande, molti tutorial disponibili e un'ampia documentazione.

5.3. Weka

Weka è una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico che possono essere applicati direttamente al set di dati, tramite la GUI fornita o richiamati tramite l'API fornita. Simile a RapidMiner, una comunità è molto grande e fornisce vari tutorial per Weka e l'apprendimento automatico stesso.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong è un framework di apprendimento automatico Java che supporta molti algoritmi di apprendimento automatico. È sviluppato da Jeff Heaton di Heaton Research. Il sito web ufficiale fornisce documentazione e molti esempi.

5.5. Libreria Deep Java (DJL)

Deep Java Library è una libreria open source sviluppata da AWS Labs. Fornisce un'API Java indipendente dal framework intuitivo per l'addestramento e il test dei modelli di apprendimento. La documentazione e gli esempi sono disponibili su GitHub.

6. Algoritmi genetici

6.1. Jenetics

Jenetics è un algoritmo genetico avanzato scritto in Java. Fornisce una chiara separazione dei concetti dell'algoritmo genetico. Il sito Web ufficiale fornisce documentazione e una guida utente per i nuovi utenti.

6.2. Framework da orologiaio

Watchmaker Framework è un framework per l'implementazione di algoritmi genetici in Java. Il sito Web ufficiale fornisce documentazione, esempi e informazioni aggiuntive sul framework stesso.

6.3. CGE 23

ECJ 23 è un framework di ricerca basato su Java con un forte supporto algoritmico per algoritmi genetici. ECJ è sviluppato presso l'ECLab Evolutionary Computation Laboratory della George Mason University. Il sito web ufficiale fornisce un'ampia documentazione e tutorial.

6.4. Pacchetto Java Genetic Algorithms (JGAP)

JGAP è un componente di programmazione genetica fornito come framework Java. Il sito web ufficiale fornisce documentazione e tutorial.

6.5. Eva

Eva è un semplice framework di algoritmi evolutivi Java OOP.

7. Programmazione automatica

7.1. Spring Roo

Spring Roo è uno strumento di sviluppo leggero di Spring. Utilizza i mixin di AspectJ per fornire la separazione delle preoccupazioni durante la manutenzione di andata e ritorno.

7.2. Acceleo

Acceleo è un generatore di codice open source per Eclipse che genera codice da modelli EMF definiti da qualsiasi metamodello (UML, SysML, ecc.).

8. Sfide

Poiché l'IA è un argomento molto interessante e popolare, ci sono molte sfide e competizioni online. Questo è un elenco di alcune competizioni interessanti dove puoi allenarti e testare le tue abilità:

  • Kaggle
  • Angry Birds AI Competition
  • Giochi AI
  • Battlecode
  • Vindinum

9. Conclusione

In questo articolo, abbiamo presentato vari framework Java AI che possono essere utilizzati nel lavoro quotidiano.

Abbiamo anche visto che l'IA è un campo molto ampio con molti framework e servizi, ognuno dei quali può rendere le tue applicazioni migliori e più innovative.