AI 알고리즘에 일반적으로 사용되는 10가지 라이브러리 Java 버전
ChatGPT는 올해 반년 넘게 인기를 끌었고, 그 인기는 전혀 줄어들지 않았습니다. 딥러닝과 NLP도 모두의 관심을 끌었습니다. 회사의 몇몇 친구들이 자바 개발자인 나에게 인공지능을 어떻게 시작해야 하는지 묻는다. 이제 AI 학습을 위해 숨겨진 자바 라이브러리를 꺼내서 모두에게 소개할 차례다.
이러한 라이브러리와 프레임워크는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 등을 위한 광범위한 도구와 알고리즘을 제공합니다.
AI 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 가장 적합한 라이브러리나 프레임워크를 선택하고 다양한 알고리즘을 시도하여 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
1.Deeplearning4j
Java 및 Scala용 오픈소스 분산 딥러닝 라이브러리입니다. Deeplearning4j는 CNN(컨볼루션 신경망), RNN(순환 신경망), DBN(심층 신념 네트워크)을 포함한 다양한 딥 러닝 아키텍처를 지원합니다.
주소: https://www.php.cn/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068
2.Weka
Weka는 데이터 마이닝 작업을 위한 기계 학습 알고리즘 모음입니다. Weka는 데이터 전처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 연관 규칙 및 시각화를 위한 도구를 제공합니다.
주소: https://www.weka.io/
3.Neuroph
신경망 개발을 위한 오픈 소스 Java 프레임워크입니다. Neuroph는 신경망 생성 및 훈련을 위한 간단하고 가벼운 모듈형 아키텍처를 제공합니다.
주소: https://www.php.cn/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90
4. Encog
Java용 오픈 소스 신경망 및 기계 학습 프레임워크입니다. Encog는 신경망 생성 및 훈련을 위한 유연하고 모듈식이며 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.
주소: https://www.php.cn/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2e
5.Java-ML
Java로 구현된 머신러닝 알고리즘 모음입니다. Java-ML은 광범위한 분류, 회귀, 클러스터링 및 기능 선택 알고리즘을 제공합니다.
주소: https://www.php.cn/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc8
6. H2O
H2O는 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다. . 여기에는 분류, 회귀, 클러스터링을 위한 다양한 알고리즘은 물론 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 위한 도구도 포함되어 있습니다. H2O는 대규모 데이터 처리를 처리할 수 있으며 분산 컴퓨팅에 매우 적합합니다.
주소: https://h2o.ai/
7. Smile
분류, 회귀, 클러스터링 및 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 포함한 Java용 기계 학습 라이브러리입니다. 또한 딥 러닝, 자연어 처리(NLP) 및 그래픽 처리도 지원합니다.
주소: https://www.php.cn/link/951124d4a093eeae83d9726a20295498
8. Mahout
배치 및 실시간 처리를 위한 확장 가능한 기계 학습 라이브러리입니다. 여기에는 클러스터링, 분류 및 협업 필터링을 위한 다양한 알고리즘이 포함됩니다.
주소: https://www.php.cn/link/9365ae980268ef00988a8048fa732226
9.Apache OpenNLP
자연어 처리 작업을 위한 툴킷(예: 토큰화, 문장 분할, 품사 태깅, 이름 지정) 엔터티 인식 등 여기에는 다양한 언어에 대해 사전 훈련된 모델이 포함되어 있습니다.
주소: https://www.php.cn/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4
10. Spark MLlib
Apache Spark를 기반으로 구축된 분산 기계 학습 라이브러리입니다. 여기에는 분류, 회귀, 클러스터링 및 협업 필터링을 위한 다양한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 대규모 데이터 처리를 처리할 수 있으며 분산 컴퓨팅에 매우 적합합니다.
주소: https://www.php.cn/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f
Java를 사용하여 AI 프로젝트를 구축하려면 기계 학습 알고리즘과 기술을 잘 이해하고 Java 프로그래밍에 능숙해야 합니다.
Java AI 개발에 사용할 수 있는 라이브러리와 프레임워크에 대해서도 알아야 합니다.
이러한 개념을 잘 이해하고 나면 다양한 알고리즘과 프레임워크를 탐색하고 실험하여 자신만의 ChatGPT를 구축할 수 있습니다.
위 내용은 AI 알고리즘에 일반적으로 사용되는 10가지 라이브러리 Java 버전의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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이 기사에서는 SHAP: 기계 학습을 위한 모델 설명을 이해하도록 안내합니다.
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 모델 해석 가능성은 항상 연구자와 실무자의 초점이었습니다. 딥러닝, 앙상블 방법 등 복잡한 모델이 널리 적용되면서 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것이 특히 중요해졌습니다. explainable AI|XAI는 모델의 투명성을 높여 머신러닝 모델에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다. 모델 투명성을 향상시키는 것은 여러 복잡한 모델의 광범위한 사용은 물론 모델을 설명하는 데 사용되는 의사 결정 프로세스와 같은 방법을 통해 달성할 수 있습니다. 이러한 방법에는 기능 중요도 분석, 모델 예측 간격 추정, 로컬 해석 가능성 알고리즘 등이 포함됩니다. 특성 중요도 분석은 모델이 입력 특성에 미치는 영향 정도를 평가하여 모델의 의사결정 과정을 설명할 수 있습니다. 모델 예측 구간 추정
투명한! 주요 머신러닝 모델의 원리를 심층적으로 분석!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
일반인의 관점에서 보면 기계 학습 모델은 입력 데이터를 예측된 출력에 매핑하는 수학적 함수입니다. 보다 구체적으로, 기계 학습 모델은 예측 출력과 실제 레이블 사이의 오류를 최소화하기 위해 훈련 데이터로부터 학습하여 모델 매개변수를 조정하는 수학적 함수입니다. 기계 학습에는 로지스틱 회귀 모델, 의사결정 트리 모델, 지원 벡터 머신 모델 등 다양한 모델이 있습니다. 각 모델에는 적용 가능한 데이터 유형과 문제 유형이 있습니다. 동시에, 서로 다른 모델 간에는 많은 공통점이 있거나 모델 발전을 위한 숨겨진 경로가 있습니다. 연결주의 퍼셉트론을 예로 들면, 퍼셉트론의 은닉층 수를 늘려 심층 신경망으로 변환할 수 있습니다. 퍼셉트론에 커널 함수를 추가하면 SVM으로 변환할 수 있다. 이 하나
우주탐사 및 인간정주공학 분야 인공지능의 진화
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
1950년대에는 인공지능(AI)이 탄생했다. 그때 연구자들은 기계가 사고와 같은 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이후 1960년대에 미국 국방부는 인공 지능에 자금을 지원하고 추가 개발을 위해 실험실을 설립했습니다. 연구자들은 우주 탐사, 극한 환경에서의 생존 등 다양한 분야에서 인공지능의 응용 분야를 찾고 있습니다. 우주탐험은 지구를 넘어 우주 전체를 포괄하는 우주에 대한 연구이다. 우주는 지구와 조건이 다르기 때문에 극한 환경으로 분류됩니다. 우주에서 생존하려면 많은 요소를 고려해야 하며 예방 조치를 취해야 합니다. 과학자와 연구자들은 우주를 탐험하고 모든 것의 현재 상태를 이해하는 것이 우주가 어떻게 작동하는지 이해하고 잠재적인 환경 위기에 대비하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.
학습 곡선을 통해 과적합과 과소적합 식별
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
이 글에서는 학습 곡선을 통해 머신러닝 모델에서 과적합과 과소적합을 효과적으로 식별하는 방법을 소개합니다. 과소적합 및 과적합 1. 과적합 모델이 데이터에 대해 과도하게 훈련되어 데이터에서 노이즈를 학습하는 경우 모델이 과적합이라고 합니다. 과적합된 모델은 모든 예를 너무 완벽하게 학습하므로 보이지 않거나 새로운 예를 잘못 분류합니다. 과대적합 모델의 경우 완벽/거의 완벽에 가까운 훈련 세트 점수와 형편없는 검증 세트/테스트 점수를 얻게 됩니다. 약간 수정됨: "과적합의 원인: 복잡한 모델을 사용하여 간단한 문제를 해결하고 데이터에서 노이즈를 추출합니다. 훈련 세트로 사용되는 작은 데이터 세트는 모든 데이터를 올바르게 표현하지 못할 수 있기 때문입니다."
중국 서버의 복귀를 환영하기 위해 블리자드는 월드 오브 워크래프트의 두 번째 희귀 탈것을 무료로 제공합니다. 드롭률은 10,000분의 1 미만입니다!
Apr 15, 2024 pm 02:20 PM
월드 오브 워크래프트 10.27의 판다렌 이벤트에서 블리자드가 신성한 오닉스 운룡을 무료로 드립니다! 그해 이 탈것의 드랍률은 10,000분의 1도 채 되지 않았습니다! 국가 서버의 복귀가 아니었다면 Xiaotan은 Blizzard가 결코 그렇게 관대하지 않았을 것이라고 믿습니다.
C++에서 기계 학습 알고리즘 구현: 일반적인 과제 및 솔루션
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.
설명 가능한 AI: 복잡한 AI/ML 모델 설명
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
번역기 | 검토자: Li Rui | Chonglou 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델은 오늘날 점점 더 복잡해지고 있으며 이러한 모델에서 생성되는 출력은 이해관계자에게 설명할 수 없는 블랙박스입니다. XAI(Explainable AI)는 이해관계자가 이러한 모델의 작동 방식을 이해할 수 있도록 하고, 이러한 모델이 실제로 의사 결정을 내리는 방식을 이해하도록 하며, AI 시스템의 투명성, 이 문제를 해결하기 위한 신뢰 및 책임을 보장함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 기본 원리를 설명하기 위해 다양한 설명 가능한 인공 지능(XAI) 기술을 살펴봅니다. 설명 가능한 AI가 중요한 몇 가지 이유 신뢰와 투명성: AI 시스템이 널리 수용되고 신뢰되려면 사용자가 의사 결정 방법을 이해해야 합니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
