Zehn häufig verwendete Bibliotheken für KI-Algorithmen in der Java-Version

ChatGPT ist dieses Jahr seit mehr als einem halben Jahr beliebt und seine Popularität ist überhaupt nicht zurückgegangen. Auch Deep Learning und NLP sind wieder in aller Munde. Einige Freunde im Unternehmen fragen mich als Java-Entwickler, wie ich mit künstlicher Intelligenz beginnen kann. Es ist an der Zeit, die versteckte Java-Bibliothek zum Erlernen von KI herauszuholen und sie allen vorzustellen.

Diese Bibliotheken und Frameworks bieten eine breite Palette von Tools und Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr.

Basierend auf den spezifischen Anforderungen Ihres KI-Projekts können Sie die am besten geeignete Bibliothek oder das am besten geeignete Framework auswählen und verschiedene Algorithmen ausprobieren, um KI-Lösungen zu erstellen.

1.Deeplearning4j

Es ist eine verteilte Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek für Java und Scala. Deeplearning4j unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Architekturen, darunter Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und Deep Believe Networks (DBN).

Adresse: https://www.php.cn/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068

2.Weka

Weka ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Data-Mining-Aufgaben. Weka bietet Tools für die Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregeln und Visualisierung.

Adresse: https://www.weka.io/

3.Neuroph

Es ist ein Open-Source-Java-Framework für die Entwicklung neuronaler Netzwerke. Neuroph bietet eine einfache, leichte und modulare Architektur zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze.

Adresse: https://www.php.cn/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90

4. Encog

Es ist ein Open-Source-Framework für neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen für Java. Encog bietet eine flexible, modulare und skalierbare Architektur zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze.

Adresse: https://www.php.cn/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2e

5. Java-ML

Es ist eine Sammlung von in Java implementierten Algorithmen für maschinelles Lernen. Java-ML bietet eine breite Palette von Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering- und Merkmalsauswahlalgorithmen.

Adresse: https://www.php.cn/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc8

6. H2O

H2O ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen bietet . Es umfasst eine Vielzahl von Algorithmen zur Klassifizierung, Regression und Clustering sowie Tools zur Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering. H2O kann große Datenmengen verarbeiten und eignet sich gut für verteiltes Rechnen.

Adresse: https://h2o.ai/

7. Smile

Eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Java, einschließlich Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering- und Assoziationsregel-Mining-Algorithmen. Es unterstützt auch Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Grafikverarbeitung.

Adresse: https://www.php.cn/link/951124d4a093eeae83d9726a20295498

8. Mahout

Eine skalierbare Bibliothek für maschinelles Lernen für Stapel- und Echtzeitverarbeitung. Es umfasst verschiedene Algorithmen für Clustering, Klassifizierung und kollaboratives Filtern.

Adresse: https://www.php.cn/link/9365ae980268ef00988a8048fa732226

9.Apache OpenNLP

Ein Toolkit für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Tokenisierung, Satzsegmentierung, Wortartkennzeichnung, benannt Entitäten Anerkennung usw. Es enthält vorab trainierte Modelle für verschiedene Sprachen.

Adresse: https://www.php.cn/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4

10. Spark MLlib

Eine verteilte Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf Apache Spark basiert. Es umfasst verschiedene Algorithmen zur Klassifizierung, Regression, Clustering und kollaborativen Filterung. Es kann große Datenmengen verarbeiten und eignet sich gut für verteiltes Rechnen.

Adresse: https://www.php.cn/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f

Um Java zum Erstellen von KI-Projekten zu verwenden, müssen Sie über ein gutes Verständnis der Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verfügen und sich mit der Java-Programmierung auskennen.

Sie sollten auch über die Bibliotheken und Frameworks Bescheid wissen, die für die Java-KI-Entwicklung verfügbar sind.

Sobald Sie diese Konzepte gut verstanden haben, können Sie damit beginnen, verschiedene Algorithmen und Frameworks zu erkunden und damit zu experimentieren, um Ihr eigenes ChatGPT zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZehn häufig verwendete Bibliotheken für KI-Algorithmen in der Java-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!