Dix bibliothèques couramment utilisées pour les algorithmes d'IA version Java

ChatGPT est populaire depuis plus de six mois cette année, et sa popularité n'a pas baissé du tout. Le Deep Learning et la PNL sont également revenus sur le devant de la scène. Certains amis de l'entreprise me demandent, en tant que développeur Java, comment démarrer avec l'intelligence artificielle. Il est temps de sortir la bibliothèque Java cachée pour apprendre l'IA et de la présenter à tout le monde.

Ces bibliothèques et frameworks fournissent une large gamme d'outils et d'algorithmes pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, etc.

En fonction des besoins spécifiques de votre projet d'IA, vous pouvez choisir la bibliothèque ou le framework le plus approprié et commencer à expérimenter différents algorithmes pour créer des solutions d'IA.

1.Deeplearning4j

Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée open source pour Java et Scala. Deeplearning4j prend en charge diverses architectures d'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de croyance profonde (DBN).

Adresse : //m.sbmmt.com/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068

2.Weka

#🎜 🎜# Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données. Weka fournit des outils pour le prétraitement, la classification, la régression, le clustering, les règles d'association et la visualisation des données.

Adresse : https://www.weka.io/

3.Neuroph

C'est un Java open source pour le cadre de développement de réseaux neuronaux . Neuroph fournit une architecture simple, légère et modulaire pour créer et entraîner des réseaux de neurones.

Adresse :

//m.sbmmt.com/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90

4.Encog

# 🎜🎜# Il s'agit d'un réseau neuronal open source et d'un cadre d'apprentissage automatique pour Java. Encog fournit une architecture flexible, modulaire et évolutive pour créer et former des réseaux de neurones.

Adresse :

//m.sbmmt.com/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2e

5 Java-ML

#. 🎜 🎜#

Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique implémentés en Java. Java-ML fournit une large gamme d'algorithmes de classification, de régression, de clustering et de sélection de fonctionnalités.

Adresse :

//m.sbmmt.com/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc8

6H2O#. 🎜🎜# H2O est une plateforme d'apprentissage automatique open source qui fournit une interface facile à utiliser pour créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il comprend une variété d'algorithmes de classification, de régression et de clustering, ainsi que des outils de prétraitement des données et d'ingénierie des fonctionnalités. H2O peut gérer le traitement de données à grande échelle et est bien adapté à l'informatique distribuée.

Adresse : https://h2o.ai/

7. Smile

Bibliothèque d'apprentissage automatique pour Java, comprenant la classification, la régression, le clustering et algorithmes d’exploration de règles d’association. Il prend également en charge l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement graphique.

Adresse :

//m.sbmmt.com/link/951124d4a093eeae83d9726a20295498

8. 🎜 🎜# Une bibliothèque d'apprentissage automatique évolutive pour le traitement par lots et en temps réel. Il comprend divers algorithmes de clustering, de classification et de filtrage collaboratif. Adresse :

//m.sbmmt.com/link/9365ae980268ef00988a8048fa732226

9.Apache OpenNLP

# 🎜🎜 #Une boîte à outils pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la tokenisation, la segmentation de phrases, le marquage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, etc. Il comprend des modèles pré-entraînés pour différentes langues.

Adresse : //m.sbmmt.com/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4

10 Spark MLlib

#. 🎜🎜 #Bibliothèque d'apprentissage automatique distribuée construite sur Apache Spark. Il comprend divers algorithmes de classification, de régression, de clustering et de filtrage collaboratif. Il peut gérer le traitement de données à grande échelle et convient bien à l’informatique distribuée.

Adresse : //m.sbmmt.com/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f

Pour utiliser Java pour créer des projets d'IA, vous devez être familier avec l'apprentissage automatique. Bonne compréhension des algorithmes et des techniques et maîtrise de la programmation Java.

Vous devez également connaître les bibliothèques et les frameworks disponibles pour le développement Java AI.

Une fois que vous avez une bonne compréhension de ces concepts, vous pouvez commencer à explorer et expérimenter différents algorithmes et frameworks pour créer votre propre ChatGPT.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!