Présentation des bibliothèques AI en Java

1. Introduction

Dans cet article, nous allons passer en revue les bibliothèques d'intelligence artificielle (IA) en Java .

Comme cet article concerne les bibliothèques, nous ne ferons aucune introduction à l'IA elle-même. De plus, des connaissances théoriques sur l'IA sont nécessaires pour utiliser les bibliothèques présentées dans cet article.

L'IA est un domaine très large, nous allons donc nous concentrer sur les domaines les plus populaires aujourd'hui comme le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et plus encore. En fin de compte, nous mentionnerons quelques défis intéressants en matière d'IA où vous pourrez pratiquer votre compréhension de l'IA.

2. Systèmes experts

2.1. Apache Jena

Apache Jena est un framework Java open source pour la création d'applications Web sémantique et de données liées à partir de données RDF. Le site officiel fournit un didacticiel détaillé sur l'utilisation de ce cadre avec une introduction rapide à la spécification RDF.

2.2. Système de représentation et de raisonnement des connaissances PowerLoom

PowerLoom est une plateforme de création d'applications intelligentes basées sur la connaissance. Il fournit à l'API Java une documentation détaillée qui peut être trouvée sur ce lien.

2.3. d3web

d3web est un moteur de raisonnement open source pour développer, tester et appliquer des connaissances de résolution de problèmes sur une situation de problème donnée, avec de nombreux algorithmes déjà inclus. Le site officiel fournit une introduction rapide à la plate-forme avec de nombreux exemples et documentation.

2.4. Œil

Eye est un moteur de raisonnement open source pour effectuer un raisonnement semi-rétrograde.

2.5. Tweety

Tweety est une collection de frameworks Java pour les aspects logiques de l'IA et de la représentation des connaissances. Le site officiel fournit de la documentation et de nombreux exemples.

3. Réseaux de neurones

3.1. Neuroph

Neuroph est un framework Java open source pour la création de réseaux neuronaux. Les utilisateurs peuvent créer des réseaux via l'interface graphique fournie ou le code Java. Neuroph fournit une documentation API qui explique également ce qu'est réellement le réseau de neurones et comment il fonctionne.

3.2. Deeplearning4j

Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur pour JVM, mais elle fournit également une API pour la création de réseaux neuronaux. Le site officiel fournit de nombreux tutoriels et explications théoriques simples pour l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.

4. Traitement du langage naturel

4.1. Apache OpenNLP

La bibliothèque Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour le traitement de texte en langage naturel. Le site Web officiel fournit une documentation API avec des informations sur la façon d'utiliser la bibliothèque. Voici une introduction à Apache OpenNLP.

4.2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP est le framework Java NLP le plus populaire qui fournit divers outils pour effectuer des tâches NLP. Le site Web officiel fournit des tutoriels et de la documentation avec des informations sur la façon d'utiliser ce cadre.

5. Apprentissage automatique

5.1. Bibliothèque Java Machine Learning (Java-ML)

Java-ML est un framework Java open source qui fournit divers algorithmes d'apprentissage automatique spécifiquement pour les programmeurs. Le site Web officiel fournit une documentation API avec de nombreux exemples de code et tutoriels.

5.2. RapidMiner

RapidMiner est une plate-forme de science des données qui fournit divers algorithmes d'apprentissage automatique via l'interface graphique et l'API Java. Il a une très grande communauté, de nombreux tutoriels disponibles et une documentation complète.

5.3. Weka

Weka est un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être appliqués directement à l'ensemble de données, via l'interface graphique fournie ou appelés via l'API fournie. Comme pour RapidMiner, une communauté est très grande, fournissant divers tutoriels pour Weka et l'apprentissage automatique lui-même.

5.4. Encog Machine Learning Framework

Encong est un framework d'apprentissage automatique Java qui prend en charge de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Il est développé par Jeff Heaton de Heaton Research. Le site officiel fournit de la documentation et de nombreux exemples.

5.5. Bibliothèque Java profonde (DJL)

Deep Java Library est une bibliothèque open source développée par AWS Labs. Il fournit une API Java indépendante du framework intuitif pour la formation et le test des modèles d'apprentissage. La documentation et des exemples sont disponibles à l'adresse over sur GitHub.

6. Algorithmes génétiques

6.1. Jénétique

Jenetics est un algorithme génétique avancé écrit en Java. Il fournit une séparation claire des concepts d'algorithme génétique. Le site officiel fournit une documentation et un guide de l'utilisateur pour les nouveaux utilisateurs.

6.2. Cadre horloger

Watchmaker Framework est un framework pour la mise en œuvre d'algorithmes génétiques en Java. Le site Web officiel fournit de la documentation, des exemples et des informations supplémentaires sur le cadre lui-même.

6.3. CJCE 23

ECJ 23 est un cadre de recherche basé sur Java avec un support algorithmique solide pour les algorithmes génétiques. ECJ est développé au laboratoire de calcul évolutif ECLab de l'Université George Mason. Le site officiel fournit une documentation complète et des tutoriels.

6.4. Package d'algorithmes génétiques Java (JGAP)

JGAP est un composant de programmation génétique fourni sous forme de framework Java. Le site officiel fournit de la documentation et des tutoriels.

6.5. Eva

Eva est un framework d'algorithme évolutif Java OOP simple.

7. Programmation automatique

7.1. Spring Roo

Spring Roo est un outil de développement léger de Spring. Il utilise les mixins AspectJ pour séparer les problèmes lors de la maintenance aller-retour.

7.2. Acceleo

Acceleo est un générateur de code open source pour Eclipse qui génère du code à partir de modèles EMF définis à partir de n'importe quel métamodèle (UML, SysML, etc.).

8. Défis

L'IA étant un sujet très intéressant et populaire, il existe de nombreux défis et compétitions en ligne. Voici une liste de compétitions intéressantes où vous pouvez vous entraîner et tester vos compétences:

  • Kaggle
  • Compétition IA Angry Birds
  • Jeux AI
  • Battlecode
  • Vindinum

9. Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté divers frameworks Java AI qui peuvent être utilisés dans le travail quotidien.

Nous avons également vu que l'IA est un domaine très vaste avec de nombreux cadres et services - qui peuvent tous rendre vos applications meilleures et plus innovantes.