用 Java 建構智慧 AI 應用

人工智慧 (AI) 已成為現代軟體開發的重要組成部分，為數據分析、自動化和機器學習等領域的應用程式提供動力。儘管有許多適用於 Python 等語言的 AI 框架和函式庫，但 Java 仍然是一種強大的多功能語言，可用於創建強大的、可擴展的 AI 應用程式。在本部落格中，我們將透過實作範例和逐步指南來探索如何使用 Java 建立 AI 應用程式。

為什麼要使用Java進行人工智慧開發？

雖然 Python 因其簡單性和強大的函式庫而在人工智慧領域佔據主導地位，但 Java 具有以下幾個優勢：

• 效能：Java 應用程式以其效能和可擴展性而聞名，這使其成為大規模 AI 應用程式的理想選擇。
• 廣泛採用：許多企業使用Java，現有系統經常需要AI整合。
• 跨平台：Java 的平台無關性使得可以輕鬆地在不同系統上運行 AI 模型。
• 豐富的生態系：Java 擁有豐富的 AI 函式庫，包括 Deeplearning4j、Weka 和 Apache Mahout。

讓我們深入了解如何使用 Java 實作 AI 解決方案，並專注於機器學習和神經網路。

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為 AI 設定 Java

要使用 Java 建立 AI 應用程序，您需要使用適當的程式庫設定開發環境。一些流行的庫包括：

• Deeplearning4j (DL4J)：一個受歡迎的開源分散式 Java 深度學習函式庫。
• Weka：用於資料探勘的機器學習演算法的集合。
• Apache Mahout：用於叢集、分類和協作過濾的可擴展機器學習庫。

在本教程中，我們將重點放在 Deeplearning4j，因為它具有強大的深度學習功能並且在 Java 中易於使用。

安裝 Deeplearning4j

要安裝 Deeplearning4j，您首先需要在您最喜歡的整合開發環境 (IDE)（如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse）中設定新的 Maven 專案。

1. 建立 Maven 專案：開啟 IntelliJ IDEA（或其他 IDE），建立一個新的 Maven 項目，並將其命名為 JavaAIExample。

2. 新增依賴：開啟專案中的pom.xml文件，為Deeplearning4j和ND4J（Java數值計算庫）新增以下依賴：
   

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        <version>1.0.0-beta7</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
        <version>1.0.0-beta7</version>
    </dependency>
</dependencies>

一旦這些依賴項就位，Maven 將下載 Deeplearning4j 所需的函式庫。

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用 Java 建立簡單的 AI 模型

讓我們逐步了解如何使用 Deeplearning4j 建立一個簡單的神經網路。我們將建立一個基本模型來對 MNIST 資料集中的手寫數字進行分類。

第 1 步：載入數據

Deeplearning4j 提供了載入 MNIST 資料集的內建支援。以下是將其載入到您的專案中的方法：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;

public class MnistExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int batchSize = 128;
        int outputClasses = 10;
        DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, 12345);
        DataSetIterator mnistTest = new MnistDataSetIterator(batchSize, false, 12345);
    }
}

第 2 步：定義神經網路配置

接下來，我們將建立一個具有一個隱藏層的基本神經網路。您可以根據您的要求自訂層數和神經元數量。

import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Adam;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class MnistExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Configuration of the neural network
        MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .seed(123)
                .updater(new Adam(0.001))
                .list()
                .layer(new DenseLayer.Builder()
                        .nIn(28 * 28)  // Input layer size (28x28 pixels)
                        .nOut(1000)    // Number of neurons in the hidden layer
                        .activation(Activation.RELU)
                        .build())
                .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                        .nIn(1000)
                        .nOut(10)      // 10 output classes (digits 0-9)
                        .activation(Activation.SOFTMAX)
                        .build())
                .build();

        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10)); // Output score every 10 iterations
    }
}

第 3 步：訓練模型

現在，我們將使用 MNIST 訓練資料集來訓練模型並評估其效能。

import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.DataSet;
import org.deeplearning4j.eval.Evaluation;

public class MnistExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // (Setup code here)

        // Training the model
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            model.fit(mnistTrain);
        }

        // Evaluate the model
        Evaluation eval = new Evaluation(10); // 10 classes for digits
        while (mnistTest.hasNext()) {
            DataSet next = mnistTest.next();
            INDArray output = model.output(next.getFeatures());
            eval.eval(next.getLabels(), output);
        }

        System.out.println(eval.stats());
    }
}

第 4 步：運行模型

編譯並執行您的 Java 應用程式。訓練完成後，控制台會顯示評估指標，包括準確度和精確度。

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結論

用 Java 創建人工智慧應用程式可能不像用 Python 那樣流行，但它為企業級、可擴展的人工智慧系統提供了顯著的優勢。在本教程中，我們示範如何使用 Deeplearning4j 設定用於 AI 開發的 Java 環境、載入資料、配置神經網路以及訓練和評估模型。

Java 的效能與 Deeplearning4j 等程式庫結合，使開發人員能夠將 AI 無縫整合到他們的系統中。無論您是在開發即時應用程式還是大規模資料驅動的解決方案，Java 仍然是建立 AI 系統的強大選擇。

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延伸閱讀：

• Deeplearning4j 文件
• Java 機器學習庫 (Java-ML)
• 阿帕契 Mahout

使用 Java，您可以使用工具和程式庫將 AI 的強大功能帶入您的應用程式。快樂編碼！

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