JavaのAIライブラリの概要
1. 序章
この記事では、Javaの人工知能(AI)ライブラリの概要を説明します。
AIに関する理論的な知識は、これらのライブラリの使用法を理解するのに役立ちます。
AIは非常に幅広い分野であるため、自然言語処理、機械学習、ニューラルネットワークなど、今日最も人気のある分野のいくつかに焦点を当てます。 最後に、AIの理解を実践できる興味深いAIの課題をいくつか見ていきます。
2. エキスパートシステム
2.1. Apache Jena
Apache Jena は、RDFデータからセマンティックWebおよびリンクトデータアプリケーションを構築するためのオープンソースのJavaフレームワークです。 RDFグラフからデータを抽出してRDFグラフに書き込むためのAPIを提供します。
2.2. PowerLoom知識表現および推論システム
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。 JavaAPIに詳細なドキュメントを提供します。
2.3. d3web
d3web は、問題解決の知識を開発、テスト、および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。
2.4. 目
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。
2.5. トゥイーティー
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。
2.6. OptaPlanner
OptiPlanner は、Javaベースの制約ソルバーです。 いくつか例を挙げると、車両のルーティング、従業員の名簿作成、メンテナンスのスケジュール設定、学校の時間割など、さまざまなユースケースに対応できます。
3. ニューラルネットワーク
3.1. Neuroph
Neuroph は、ニューラルネットワークを作成するための軽量のJavaフレームワークです。 オープンソースのJavaライブラリとJavaニューラルネットワークコンポーネントをすばやく作成するためのGUIエディタが付属しています
3.2. Deeplearning4j
Deeplearning4j は、JVMのディープラーニングライブラリであり、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。
4. 自然言語処理
4.1. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP は、オープンソースの自然言語処理Javaライブラリです。 固有表現抽出、文検出、品詞タグ付け、トークン化などのユースケース向けのAPIを備えています。
4.2. スタンフォードCoreNLP
Stanford CoreNLP は、人気のあるJava NLPフレームワークであり、NLPタスクを実行するためのさまざまなツールを提供します。
5. 機械学習
5.1. Java機械学習ライブラリ(Java-ML)
Java -ML は、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。
5.2. RapidMiner
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。 多くのチュートリアルと広範なドキュメントを備えた大きなコミュニティがあります。
5.3. ウェカ
Weka は、データマイニングタスク用の機械学習アルゴリズムのコレクションです。 データクラスタリングやアソシエーションルールマイニングの視覚化など、さまざまなユースケースに対応するツールを提供します。
5.4. Encog機械学習フレームワーク
Encong は、多くのML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。
5.5. ディープJavaライブラリ(DJL)
Deep Java Library は、AWSLabsによって開発されたオープンソースライブラリです。 学習モデルのトレーニングとテストのための、直感的でフレームワークに依存しないJavaAPIを提供します。
6. 遺伝的アルゴリズム
6.1. ジェネティクス
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。
6.2. 時計職人のフレームワーク
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。
6.3. ECJ 23
ECJ 23 は、Javaベースの研究フレームワークであり、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ます。 柔軟性が高く、ほとんどの設定は実行時に動的に決定されます。
6.4. Java遺伝的アルゴリズムパッケージ(JGAP)
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。
6.5. エヴァ
Eva は、単純なJavaOOP進化的アルゴリズムフレームワークです。
7. 自動プログラミング
7.1. 春のルー
7.2. Acceleo
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。
8. 課題
AIに関連する多くのオンラインチャレンジやコンテストを見つけることができます。 スキルをトレーニングおよびテストできるいくつかの競技会のリストを次に示します。
9. 結論
AIは非常に幅広い分野であり、急速に進化しています。 この記事では、アプリケーションをより良く、より革新的にすることができるさまざまなJavaAIフレームワークを紹介しました。