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Dix bibliothèques couramment utilisées pour les algorithmes d'IA version Java
Dix bibliothèques couramment utilisées pour les algorithmes d'IA version Java
ChatGPT est populaire depuis plus de six mois cette année, et sa popularité n'a pas baissé du tout. Le Deep Learning et la PNL sont également revenus sur le devant de la scène. Certains amis de l'entreprise me demandent, en tant que développeur Java, comment démarrer avec l'intelligence artificielle. Il est temps de sortir la bibliothèque Java cachée pour apprendre l'IA et de la présenter à tout le monde.
Ces bibliothèques et frameworks fournissent une large gamme d'outils et d'algorithmes pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, etc.
En fonction des besoins spécifiques de votre projet d'IA, vous pouvez choisir la bibliothèque ou le framework le plus approprié et commencer à expérimenter différents algorithmes pour créer des solutions d'IA.
1.Deeplearning4j
Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée open source pour Java et Scala. Deeplearning4j prend en charge diverses architectures d'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de croyance profonde (DBN).
Adresse : https://www.php.cn/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068
2.Weka
#🎜 🎜# Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données. Weka fournit des outils pour le prétraitement, la classification, la régression, le clustering, les règles d'association et la visualisation des données. Adresse : https://www.weka.io/3.NeurophC'est un Java open source pour le cadre de développement de réseaux neuronaux . Neuroph fournit une architecture simple, légère et modulaire pour créer et entraîner des réseaux de neurones. Adresse :https://www.php.cn/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90
4.Encog# 🎜🎜# Il s'agit d'un réseau neuronal open source et d'un cadre d'apprentissage automatique pour Java. Encog fournit une architecture flexible, modulaire et évolutive pour créer et former des réseaux de neurones.
Adresse :
https://www.php.cn/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2e#. 🎜 🎜#Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique implémentés en Java. Java-ML fournit une large gamme d'algorithmes de classification, de régression, de clustering et de sélection de fonctionnalités. 
https://www.php.cn/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc8
6H2O#. 🎜🎜# H2O est une plateforme d'apprentissage automatique open source qui fournit une interface facile à utiliser pour créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il comprend une variété d'algorithmes de classification, de régression et de clustering, ainsi que des outils de prétraitement des données et d'ingénierie des fonctionnalités. H2O peut gérer le traitement de données à grande échelle et est bien adapté à l'informatique distribuée.
Adresse : https://h2o.ai/
7. Smile
Bibliothèque d'apprentissage automatique pour Java, comprenant la classification, la régression, le clustering et algorithmes d’exploration de règles d’association. Il prend également en charge l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement graphique.
Adresse :
https://www.php.cn/link/951124d4a093eeae83d9726a202954988. 🎜 🎜# Une bibliothèque d'apprentissage automatique évolutive pour le traitement par lots et en temps réel. Il comprend divers algorithmes de clustering, de classification et de filtrage collaboratif. Adresse :
https://www.php.cn/link/9365ae980268ef00988a8048fa7322269.Apache OpenNLP
# 🎜🎜 #Une boîte à outils pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la tokenisation, la segmentation de phrases, le marquage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, etc. Il comprend des modèles pré-entraînés pour différentes langues.Adresse : https://www.php.cn/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4
10 Spark MLlib#. 🎜🎜 #Bibliothèque d'apprentissage automatique distribuée construite sur Apache Spark. Il comprend divers algorithmes de classification, de régression, de clustering et de filtrage collaboratif. Il peut gérer le traitement de données à grande échelle et convient bien à l’informatique distribuée.
Adresse : https://www.php.cn/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f
Pour utiliser Java pour créer des projets d'IA, vous devez être familier avec l'apprentissage automatique. Bonne compréhension des algorithmes et des techniques et maîtrise de la programmation Java.
Vous devez également connaître les bibliothèques et les frameworks disponibles pour le développement Java AI.
Une fois que vous avez une bonne compréhension de ces concepts, vous pouvez commencer à explorer et expérimenter différents algorithmes et frameworks pour créer votre propre ChatGPT.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Pour saluer le retour du serveur chinois, Blizzard offre gratuitement la deuxième monture rare de World of Warcraft, avec un taux d'obtention inférieur à 1 sur 10 000 !
Apr 15, 2024 pm 02:20 PM
Lors de l'événement Pandaren sur World of Warcraft 10.27, Blizzard offrira gratuitement le Serpent-nuage sacré en onyx ! Le taux d'obtention de cette monture cette année-là était inférieur à 1 sur 10 000 ! Sans le retour du serveur national, Xiaotan pense que Blizzard ne serait jamais aussi généreux.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
