十個AI演算法常用函式庫Java版

今年ChatGPT 火了半年多，熱度絲毫沒有降下來。深度學習和 NLP 也重新回到了大家的視線中。公司裡有一些小夥伴都在問我，身為 Java 開發人員，如何入門人工智慧，是時候拿出壓箱底的私藏的學習AI的 Java 函式庫來介紹給大家。

這些函式庫和框架為機器學習、深度學習、自然語言處理等提供了廣泛的工具和演算法。

根據 AI 專案的具體需求，可以選擇最合適的函式庫或框架，並開始嘗試使用不同的演算法來建立AI解決方案。

1.Deeplearning4j

它是一個用於 Java 和 Scala 的開源分散式深度學習函式庫。 Deeplearning4j 支援各種深度學習架構，包括卷積神經網路 (CNN)、遞歸神經網路 (RNN) 和深度信念網路 (DBN)。

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

#2.Weka

Weka 是用於資料探勘任務的機器學習演算法的集合。 Weka 提供了資料預處理、分類、迴歸、聚類、關聯規則和視覺化的工具。

網址：https://www.weka.io/

3.Neuroph

它是一個用於神經網路開發的開源 Java 框架。 Neuroph 為創建和訓練神經網路提供了一個簡單、輕量級的模組化架構。

網址：//m.sbmmt.com/link/c336346c7777707e09cab2a3c79174d90

#4.Encog

它是Java 的開源神經網路和機器學習框架。 Encog 為創建和訓練神經網路提供了一個靈活、模組化和可擴展的架構。

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

5. Java-ML

##5. Java-ML

##它是用Java 實作的機器學習演算法的集合。 Java-ML 提供了廣泛的分類、迴歸、聚類和特徵選擇演算法。

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

#6. H2O

H2O 是開源機器學習平台，為建構和部署機器學習模型提供了一個易於使用的介面。它包括各種用於分類、迴歸和聚類的演算法，以及用於資料預處理和特徵工程的工具。 H2O 可以處理大規模的資料處理，非常適合分散式運算。

網址：https://h2o.ai/7. Smile

#用於Java 的機器學習函式庫，包括分類、迴歸、聚類和關聯規則挖掘演算法.它還支援深度學習、自然語言處理 (NLP) 和圖形處理。

網址：

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

#8. Mahout

一個可擴充的機器學習庫，可用於批次和即時處理。它包括各種用於聚類、分類和協同過濾的演算法。

網址：

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

9.Apache OpenNLP

一個用於自然語言處理任務的工具包，例如標記化、句子分割、詞性標記、命名實體識別等。它包括針對各種語言的預訓練模型。

網址：

//m.sbmmt.com/link/76460865551007d38ffbb834d5896ea4#########10. Spark MLlib######建構在Apache Spark 之上的分散式機器學習庫。它包括用於分類、迴歸、聚類和協同過濾的各種演算法。它可以處理大規模資料處理，非常適合分散式計算。 ######網址：###//m.sbmmt.com/link/11dd08ef8df49a1f37b1ed2da261b36f#########要使用Java 建立AI 項目，需要對機器學習演算法和技術有很好的理解，並熟練Java 程式設計。 ######也應該了解可用於 Java AI 開發的程式庫和框架。 ###

一旦很好地理解了這些概念，就可以開始探索和試驗不同的演算法和框架來建立自己的 ChatGPT。

以上是十個AI演算法常用函式庫Java版的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！