Sepuluh perpustakaan yang biasa digunakan untuk algoritma AI versi Java
ChatGPT telah popular selama lebih daripada setengah tahun tahun ini, dan popularitinya tidak jatuh sama sekali. Pembelajaran mendalam dan NLP juga telah kembali kepada perhatian semua orang. Beberapa rakan dalam syarikat bertanya kepada saya, sebagai pembangun Java, bagaimana untuk bermula dengan kecerdasan buatan Sudah tiba masanya untuk mengeluarkan perpustakaan Java tersembunyi untuk mempelajari AI dan memperkenalkannya kepada semua orang.
Perpustakaan dan rangka kerja ini menyediakan pelbagai alatan dan algoritma untuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan banyak lagi.
Bergantung pada keperluan khusus projek AI anda, anda boleh memilih perpustakaan atau rangka kerja yang paling sesuai dan mula bereksperimen dengan algoritma yang berbeza untuk membina penyelesaian AI anda.
1.Deeplearning4j
Ia ialah perpustakaan pembelajaran mendalam teragih sumber terbuka untuk Java dan Scala. Deeplearning4j menyokong pelbagai seni bina pembelajaran mendalam, termasuk rangkaian neural convolutional (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian kepercayaan mendalam (DBN).
Alamat: https://www.php.cn/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068
2. Weka
Weka digunakan untuk data koleksi algoritma pembelajaran mesin. Weka menyediakan alatan untuk prapemprosesan data, klasifikasi, regresi, pengelompokan, peraturan perkaitan dan visualisasi.
Alamat: https://www.weka.io/
3. Neuroph
Ia adalah rangka kerja Java sumber terbuka untuk pembangunan rangkaian saraf. Neuroph menyediakan seni bina modular yang ringkas, ringan, untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf.
Alamat: https://www.php.cn/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90
4 Rangka kerja pembelajaran Java dan Mesin. Encog menyediakan seni bina yang fleksibel, modular dan berskala untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf.
Alamat:
https://www.php.cn/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2eIa ialah koleksi algoritma pembelajaran mesin yang dilaksanakan dalam Java. Java-ML menyediakan pelbagai jenis klasifikasi, regresi, pengelompokan dan algoritma pemilihan ciri.
Alamat:
6. H2OH2O adalah platform pembelajaran sumber terbuka . Menyediakan antara muka yang mudah digunakan untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mesin. Ia termasuk pelbagai algoritma untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan, serta alat untuk prapemprosesan data dan kejuruteraan ciri. H2O boleh mengendalikan pemprosesan data berskala besar dan sangat sesuai untuk pengkomputeran teragih.
Alamat: https://h2o.ai/
7. Senyum
Pustaka pembelajaran mesin untuk Java, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan dan algoritma perlombongan peraturan persatuan. Ia juga menyokong pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pemprosesan grafik.
Alamat:
https://www.php.cn/link/951124d4a093eeae83d9726a202954988 pemprosesan kumpulan dan masa nyata. Ia termasuk pelbagai algoritma untuk pengelompokan, pengelasan dan penapisan kolaboratif. Alamat:
https://www.php.cn/link/9365ae980268ef00988a8048fa7322269.Apache OpenNLP
A yang digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi Kit alat, seperti tokenisasi, pembahagian ayat, penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengiktirafan entiti bernama, dsb. Ia termasuk model pra-latihan untuk pelbagai bahasa. Alamat:
https://www.php.cn/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea410.10 perpustakaan. Ia termasuk pelbagai algoritma untuk pengelasan, regresi, pengelompokan dan penapisan kolaboratif. Ia boleh mengendalikan pemprosesan data berskala besar dan sangat sesuai untuk pengkomputeran teragih.
Alamat: https://www.php.cn/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f
Untuk menggunakan Java untuk membina projek AI, anda perlu mempunyai pemahaman yang baik tentang mesin pembelajaran algoritma dan teknik pemahaman dan kecekapan dalam pengaturcaraan Java.
Anda juga harus belajar tentang perpustakaan dan rangka kerja yang tersedia untuk pembangunan Java AI.
Setelah anda memahami konsep ini dengan baik, anda boleh mula meneroka dan bereksperimen dengan algoritma dan rangka kerja yang berbeza untuk membina ChatGPT anda sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh perpustakaan yang biasa digunakan untuk algoritma AI versi Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1376
52
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Untuk mengalu-alukan kepulangan pelayan Cina, Blizzard memberikan gunung jarang kedua di World of Warcraft secara percuma, dengan kadar penurunan kurang daripada 1 dalam 10,000!
Apr 15, 2024 pm 02:20 PM
Dalam acara Pandaren di World of Warcraft 10.27, Blizzard akan memberikan Sacred Onyx Cloud Serpent secara percuma! Kadar penurunan gunung ini pada tahun itu adalah kurang daripada 1 dalam 10,000! Jika bukan kerana pelayan negara yang dikembalikan, Xiao Tan percaya bahawa Blizzard tidak akan begitu murah hati.
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
