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Java KI

Java KI

Java ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache der Welt. Die Großunternehmen im öffentlichen und privaten Sektor verfügen über eine enorme Java-Codebasis und verlassen sich stark auf die JVM als Rechenumgebung. Vor allem ein Großteil des Open-Source Big Data Stacks ist für die JVM geschrieben. Zu den wichtigsten Funktionen gehören Apache Hadoop für verteiltes Datenmanagement, Apache Spark als verteilte Laufzeit für schnelle ETL, Apache Kafka als Nachrichtenwarteschlange, ElasticSearch, Apache Lucene und Apache Solr für die Suche und Apache Cassandra für die Datenspeicherung.

Die KI-Tools müssen sich gut in diese Technologien integrieren lassen, weil der Zugriff auf Daten eine Voraussetzung für den Aufbau von KI- und Machine-Learning-Lösungen ist. Die KI beginnt mit den Daten, die Sie sammeln. Aus diesem Grund sind die von Ihnen gewählte KI- und Machine Learning-Tools von großer Bedeutung. Die richtigen Tools lösen viele Integrationsprobleme (viele Data-Science-Projekte scheitern, wenn Prototypen nicht in den Produktionsstapel aufgenommen werden können), und sie werden die digitale Transformation für viele Unternehmen der Welt beschleunigen.

“Accelerating Digital Transformation” klingt wie ein Bündel leerer Schlagwörter, also lassen Sie es uns mit anderen Worten ausdrücken. Die Wahl der richtigen Machine Learning-Tools ermöglicht Ihnen genauere Vorhersagen über Ihre Daten zu treffen, während Sie Ihren bestehenden Technologie-Stack verwenden. Diese Vorhersagen können die Grundlage für ein tolles neues Produkt sein (selbststeuernde Drohnen) oder zu großen Kosteneinsparungen führen. Wir haben im Folgenden die wichtigsten in Java geschriebenen Machine Learning-Tools aufgelistet.

Deep Learning & Neuronale Netzwerke

Deep Learning umfasst üblicherweise tiefe künstliche neuronale Netze. Neuronale Netzwerke sind eine Art von Machine Learning-Algorithmus, der sich frei nach dem Vorbild der Neuronen im menschlichen Gehirn entwickelt. Tiefe neuronale Netze umfassen das Stapeln mehrerer neuronaler Netze übereinander, um eine Merkmalshierarchie für eine genauere Klassifizierung und Vorhersage zu ermöglichen. Deep Learning ist heute von großer Bedeutung für die meisten Aufgaben oder die maschinelle Wahrnehmung, die Klassifizierung, das Clustering und die Vorhersage von sensorischen Rohdaten.

Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j ist die am häufigsten verwendete Open-Source-Deep Learning Library für Java und die JVM. Sie umfasst mehrschichtige Wahrnehmungen, faltungsneuronale Netze (CNNs) zur Bild- und Textklassifizierung, wiederkehrende neuronale Netze wie LSTMs für Text- und Zeitreihendaten und verschiedene Autoencoder wie VAEs und GANs. Mit der automatischen Unterscheidungsbibliothek SameDiff können die Entwickler jedes neuronale Netzwerk erstellen. Es verfügt über eine Scala-API und verwendet Keras als optionale Python-API. Die offizielle Website umfasst viele Tutorials und einfache theoretische Erklärungen für Deep Learning und neuronale Netze. Deeplearning4j verwendet Machine Learning-Algorithmen wie logistische Regression und k-neurest neighbors.

Neuroph

Neuroph ist ein Open-Source-Java-Framework für neuronale Netze. Entwickler können mit der Neuroph-GUI neuronale Netze erstellen. Die Neuroph API-Dokumentation erklärt auch, wie neuronale Netze funktionieren.

Arbiter (Hyperparameter-Optimierung für Java)

Eclipse Arbiter ist eine Hyperparameter-Optimierungsbibliothek, die entwickelt wurde, um die Hyperparametereinstellung für ein tiefes neuronales Netztraining zu automatisieren. Es ist das Äquivalent zu Google Tensorflow’s Vizier oder der Python-Bibliothek Spearmint. Arbiter ist Teil des Deeplearning4j-Frameworks.

Expertensysteme

Die Expertensysteme gehörten in den 1980er Jahren zu den beliebtesten KI-Arten. Sie sind gut in der Modellierung statischer und deterministischer Beziehungen, z.B. des Steuerkennzeichens. Darüber hinaus sind sie aber auch brüchig und erfordern einen manuellen Eingriff, der langsam und teuer sein kann. Die Algorithmen des Machine Learning passen sich nicht an, weil sie mehr Daten ausgeben. Sie können eine sinnvolle Ergänzung zu einem Machine Learning-Algorithmus sein, der die Dinge kodifiziert, die immer auf eine bestimmte Weise passieren müssen.

Drools

Drools ist ein Business Rules Management System, das von Red Hat unterstützt wird.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) umfasst Anwendungen, die Informatik, KI und Computerlinguistik einsetzen, um Interaktionen zwischen Computern und menschlichen Sprachen in Wort und Schrift zu ermöglichen. Es handelt sich um die Programmierung von Computern zur Verarbeitung großer natürlichsprachlicher Korpora.

Zu den Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache gehören häufig das Verständnis natürlicher Sprache (NLU) und die Generierung natürlicher Sprache (NLG) sowie die Verbindung von Sprache, Maschinenwahrnehmung und Dialogsystemen.

OpenNLP

Apache OpenNLP ist ein Toolkit für Machine Learning zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Die offizielle Website bietet API-Dokumentationen mit Informationen, wie man die Bibliothek verwenden kann.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP ist das beliebteste Java-Framework für die Verarbeitung natürlicher Sprachen. Es stellt verschiedene Tools für NLP-Aufgaben zur Verfügung. Auf der offiziellen Website finden Sie Tutorials und Dokumentationen mit Informationen zur Verwendung dieses Frameworks.

Machine Learning

Machine Learning beinhaltet eine breite Auswahl an Algorithmen, die sich an die Daten anpassen können, einschließlich Random Forests, Gradient Boost Machines, Support Vector Machines und andere.

SMILE

SMILE steht für Statistical and Machine Intelligence Learning Engine. SMILE wurde von Haifeng Lee entwickelt und bietet ein schnelles, flexibles Machine Learning für Java. SMILE verwendet ND4J, um wissenschaftliche Berechnungen für groß angelegte Tensor-Manipulationen durchzuführen. Dazu gehören unter anderem Algorithmen wie Support Vector Machines (SVMs), Decision Trees, Random Forests und Gradient Boosting.

SINGA

Apache SINGA ist eine Open-Source-Bibliothek für Machine Learning, die verteilte Trainings mit Schwerpunkt auf Anwendungen im Gesundheitsbereich ermöglicht.

Java Machine Learning Library (Java-ML)

Java-ML ist ein Open-Source-Java-Framework, das verschiedene Machine Learning-Algorithmen speziell für Programmierer entwickelt. Die offizielle Website bietet eine API-Dokumentation mit vielen Codebeispielen und Tutorials.

RapidMiner

RapidMiner ist eine datenwissenschaftliche Plattform, die über ihre GUI- und Java-API verschiedene Machine- und Deep-Learning-Algorithmen unterstützt. Sie hat eine sehr große Community, viele verfügbare Tutorials und eine reichhaltige Dokumentation.

Weka

Weka ist eine Sammlung von Machine Learning-Algorithmen, die direkt auf einen Datensatz über die Weka GUI oder API angewendet werden können. Die WEKA-Community ist groß und bietet verschiedene Tutorials für Weka und Machine Learning. WEKA verwendet Deeplearning4j für die Implementierung neuronaler Netze.

MOA (Massive On-line Analyse)

MOA (Massive On-line Analysis) ist für Mining-Datenströme.

Encog Machine Learning Framework

Encog ist ein Java Machine Learning Framework, das viele Machine Learning-Algorithmen unterstützt. Es wurde von Jeff Heaton entwickelt. Die offizielle Website stellt Dokumentation und Beispiele zur Verfügung.

Reinforcement Learning

Eclipse RL4J

RL4J ist eine Reinforcement Learning Library für Java, die Teil des Eclipse Deeplearning4j Frameworks ist. RL4J-Beispiele für A3C- und Deep-Q-Learning sind hier zu finden.

Burlap

Die Brown-UMBC Reinforcement Learning and Planning ist für den Einsatz und die Entwicklung von Single- oder Multi-Agenten-Planungs- und Learning-Algorithmen und begleitenden Bereichen bestimmt.

Wissenschaftliches Rechnen/Numerisches Rechnen für Java

Alle Bibliotheken für Machine Learning hängen von einer Art der wissenschaftlichen Datenverarbeitung ab.

Eclipse ND4J

ND4J steht für n-dimensionale Arrays für Java. Ein n-dimensionales Array wird auch als Tensor bezeichnet. ND4J ist Numpy für die JVM. Es ist das leistungsstärkste und flexibelste wissenschaftliche Rechensystem, das für JVM-Sprachen wie Java und Scala zur Verfügung steht. ND4J verwendet JavaCPP und libnd4j (eine C++-Bibliothek), um große Matrixmanipulationen effizient durchzuführen. ND4J Github Repository. Im Vergleich zu jblas befindet sich ND4J in der aktiven Entwicklung.

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Quelle

AI-United-Redaktion

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