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Zehn häufig verwendete Bibliotheken für KI-Algorithmen in der Java-Version
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!
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Um die Rückkehr des chinesischen Servers zu begrüßen, verschenkt Blizzard das zweite seltene Reittier in World of Warcraft kostenlos, mit einer Droprate von weniger als 1 zu 10.000!
Apr 15, 2024 pm 02:20 PM
Beim Pandaren-Event in World of Warcraft 10.27 verschenkt Blizzard die Heilige Onyx-Wolkenschlange kostenlos! Die Droprate dieses Reittiers betrug in diesem Jahr weniger als 1 zu 10.000! Ohne die Rückkehr des nationalen Servers wäre Blizzard laut Xiaotan nie so großzügig gewesen.
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
