Java中的AI库大全介绍

21-06-10 banq

在本文中,我们介绍了可用于日常工作的各种Java AI 框架。人工智能 (AI) 已经存在很长时间,但它已成为市场上最热门的话题之一。在本文中,我们将介绍Java 中的 AI 库。

 

1. 机器学习

  • 1.1 Weka威卡

Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法既可以直接应用于数据集,也可以从您自己的 Java 代码中调用。Weka 包含用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具。

  • 1.2 MOA(在线分享)

MOA(Massive On-line Analysis) 为数据流挖掘框架 。它包括评估工具和机器学习算法的集合。与WEKA项目相关,它也是用 Java 编写的,同时可以扩展到更苛刻的问题。 

  • 1.3 Encog 机器学习框架

Encog是一种高级机器学习框架,支持各种高级算法,以及用于规范化和处理数据的类。机器学习算法。

  • 1.4 Java-ML

Java-ML是一个开源 Java 框架,专门为程序员提供各种机器学习算法。

  • 1.5 MLlib (Spark)

MLlib是 Spark 的可扩展机器学习库,由常见的学习算法和实用程序组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维。

  • 1.6 H2O

H2O是一个用于分布式、可扩展机器学习的内存平台。H2O 使用熟悉的界面,如 R、Python、Scala、Java、JSON 和 Flow notebook/web 界面,并与 Hadoop 和 Spark 等大数据技术无缝协作。

  • 1.7 Signa

Apache SINGA 是一个开源机器学习库,能够进行分布式训练,专注于医疗保健应用程序。

  1. 1.8 RapidMiner

RapidMiner 是一个数据科学平台,通过其 GUI 和 Java API 支持各种机器和深度学习算法。它有一个非常大的社区、许多可用的教程和大量的文档。

  • 1.9 Smile

Smile(统计机器智能和学习引擎)是一个快速而全面的机器学习、NLP、线性代数、图形、插值和可视化系统,使用 Java 和 Scala 编写。凭借先进的数据结构和算法,Smile 提供最先进的性能。

   

 

2. Java 神经网络库

  • 2.1 Deeplearning4j

Deeplearning4j是用于 JVM 的开源、分布式和商业级深度学习库。

  • 2.2 Neuroph

Neuroph是一个轻量级的 Java 神经网络框架,用于开发常见的神经网络架构。Neuroph通过提供 支持创建、训练和保存神经网络的Java 神经网络库 和 GUI 工具来简化神经网络的开发 。

  • 2.3 Arbiter

Arbiter是一个超参数优化库,旨在自动化深度神经网络训练的超参数调整。它相当于 Google Tensorflow 的 Vizier 或 Python 库 Spearmint。

 

 

3. NLP - 自然语言处理

  • 3.1 Apache OpenNLP

Apache OpenNLP 是一个用于处理自然语言的机器学习工具包;即文本。官方网站提供了 API 文档,其中包含有关如何使用该库的信息。

  • 3.2 斯坦福 CoreNLP

斯坦福 CoreNLP 是最流行的 Java 自然语言处理框架。它为 NLP 任务提供了各种工具。官方网站提供了有关如何使用此框架的信息的教程和文档。

 

  

4. 基于规则的系统

  • 4.1 Tweety

Tweety是各种 Java 库的集合,这些库为人工智能的不同领域添加了方法。特别是,它提供了一个通用接口层,用于研究和使用不同的知识表示形式,如经典逻辑、条件逻辑、概率逻辑和论证。

  • 4.2 Drools

Drools 是由 Red Hat 支持的业务规则管理系统。

  • 4.3 d3web

d3web提供解决问题的知识来解决诊断任务,将观察结果输入系统并返回正确的诊断结果。

 

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