AI アルゴリズムによく使用される 10 個のライブラリ Java バージョン

ChatGPT は今年半年以上人気があり、その人気はまったく衰えていません。ディープラーニングと NLP も再び注目を集めています。社内の何人かの友人が、Java 開発者である私に、どうやって人工知能を始めたらよいか尋ねてきたのですが、AI を学習するための隠された Java ライブラリを取り出して、皆さんに紹介する時期が来たのです。

これらのライブラリとフレームワークは、機械学習、深層学習、自然言語処理などのための幅広いツールとアルゴリズムを提供します。

AI プロジェクトの具体的なニーズに応じて、最適なライブラリまたはフレームワークを選択し、さまざまなアルゴリズムを試して AI ソリューションを構築できます。

1.Deeplearning4j

これは、Java および Scala 用のオープンソースの分散ディープ ラーニング ライブラリです。 Deeplearning4j は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、ディープ ビリーフ ネットワーク (DBN) など、さまざまな深層学習アーキテクチャをサポートします。

アドレス: https://www.php.cn/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068

2.Weka

Weka はデータ マイニング タスクに使用されます。機械学習アルゴリズムのコレクション。 Weka は、データの前処理、分類、回帰、クラスタリング、相関ルール、視覚化のためのツールを提供します。

アドレス: https://www.weka.io/

3.Neuroph

ニューラル ネットワーク開発用のオープンソース Java フレームワークです。 Neuroph は、ニューラル ネットワークを作成およびトレーニングするための、シンプルで軽量のモジュール式アーキテクチャを提供します。

アドレス: https://www.php.cn/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90

4.Encog

これは、オープンソースのニューラル ネットワークです。 Java および機械学習フレームワーク。 Encog は、ニューラル ネットワークを作成およびトレーニングするための、柔軟でモジュール式のスケーラブルなアーキテクチャを提供します。

アドレス: https://www.php.cn/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2e

5. Java-ML

これは、Java で実装された機械学習アルゴリズムのコレクションです。 Java-ML は、幅広い分類、回帰、クラスタリング、および特徴選択アルゴリズムを提供します。

アドレス: https://www.php.cn/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc8

6. H2O

H2O は、オープンソースの機械学習プラットフォームです。 . 機械学習モデルを構築およびデプロイするための使いやすいインターフェイスを提供します。これには、分類、回帰、クラスタリングのためのさまざまなアルゴリズムに加え、データ前処理や特徴エンジニアリングのためのツールが含まれています。 H2O は大規模なデータ処理を処理でき、分散コンピューティングに適しています。

アドレス: https://h2o.ai/

7. Smile

分類、回帰、クラスタリング、相関ルール マイニング アルゴリズムを含む Java 用機械学習ライブラリ。また、深層学習、自然言語処理 (NLP)、グラフィックス処理もサポートしています。

アドレス: https://www.php.cn/link/951124d4a093eeae83d9726a20295498

8. Mahout

スケーラブルな機械学習ライブラリ。バッチ処理とリアルタイム処理。これには、クラスタリング、分類、協調フィルタリングのためのさまざまなアルゴリズムが含まれています。

アドレス: https://www.php.cn/link/9365ae980268ef00988a8048fa732226

9.Apache OpenNLP

A 自然言語処理タスクに使用されますトークン化、文分割、品詞タグ付け、固有表現認識などのツールキット。これには、さまざまな言語の事前トレーニングされたモデルが含まれています。

アドレス: https://www.php.cn/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4

10. Spark MLlib

Apache Spark 上に構築された分散機械学習図書館。これには、分類、回帰、クラスタリング、協調フィルタリングのためのさまざまなアルゴリズムが含まれています。大規模なデータ処理を処理でき、分散コンピューティングに適しています。

アドレス: https://www.php.cn/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f

Java を使用して AI プロジェクトを構築するには、マシンについてよく理解する必要がありますアルゴリズムとテクニックの学習 Java プログラミングの理解と習熟。

Java AI 開発に利用できるライブラリとフレームワークについても学ぶ必要があります。

これらの概念を十分に理解したら、さまざまなアルゴリズムやフレームワークを探索および実験して、独自の ChatGPT を構築できます。

以上がAI アルゴリズムによく使用される 10 個のライブラリ Java バージョンの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。