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.
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: //m.sbmmt.com/link/ddbc86dc4b2fbfd8a62e12096227e068
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/
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: //m.sbmmt.com/link/c336346c777707e09cab2a3c79174d90
Alamat:
//m.sbmmt.com/link/06d172404821f7d01060cc9629171b2eAlamat:
//m.sbmmt.com/link/668f33215f65faf17f6f7f1d7f4b5fc86. 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.
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.
8 pemprosesan kumpulan dan masa nyata. Ia termasuk pelbagai algoritma untuk pengelompokan, pengelasan dan penapisan kolaboratif. Alamat:
//m.sbmmt.com/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:
//m.sbmmt.com/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: //m.sbmmt.com/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f
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!