Java süni intellekt inkişafında niyə populyardır?
Süni intellekt sahəsində istifadə olunan bir neçə proqramlaşdırma dili var, lakin Java, şübhəsiz ki, ən populyar dillərdən biridir. Xüsusilə, Java maşın öyrənməsi, neyron şəbəkələri, axtarış alqoritmləri, genetik proqramlaşdırma və multi-robot sistemləri üçün həllər yaratmaq üçün istifadə olunur. Obyekt yönümlülük və miqyaslılıq kimi xüsusiyyətlər süni intellekt layihələri üçün vacibdir və Java-nı onlar üçün mükəmməl uyğunlaşdırır. Bu gün süni intellekt texnologiyaları artıq biznes tərəfindən fəal şəkildə istifadə olunduğundan, Java imkanlarına böyük tələbat var ki, bu da proqramın bir neçə platformada işləyəcək vahid versiyasını yaratmağa imkan verir. Java-nın AI proqramlaşdırmasında başqa bir üstünlüyü müxtəlif növ alqoritmləri kodlaşdırma qabiliyyətidir. Artıq bir neçə dəfə qeyd etdiyimiz Java-nın digər güclü və üstünlükləri AI inkişafı sahəsində tələb olunur. Onların arasında kodun yaradılması və sazlanmasının asanlığı, irimiqyaslı layihələrlə sadələşdirilmiş iş, sadələşdirilmiş vizuallaşdırma, həmçinin Swing və SWT (Standard Widget Toolbar) mövcudluğu var. Bu xüsusiyyətlər sizə cəlbedici, mürəkkəb qrafika və interfeyslər yaratmağa imkan verir. “Süni intellekt inanılmaz sürətlə inkişaf edir. Süni intellekt üzərində işləyən alimlər qrupları ilə birbaşa əlaqə qurmasanız, nə qədər sürətlə inkişaf etdiyini bilmirsiniz - tərəqqi eksponentliyə yaxın sürətlə artır. Elon Musk, SpaceX və Tesla Motors-un qurucusu.Java-da AI layihələri
Java kodu AI-nin bu və ya digər sahəsi ilə əlaqəli bir çox layihə tərəfindən istifadə olunur. Burada bəzi maraqlı nümunələr var.-
Arctic Circle tədqiqatı üçün mobil robotlar
Alimlər Java API-dən istifadə edərək Arktika Dairəsində - Qrenlandiyada və Antarktidada tədqiqatlar üçün istifadə olunan bir sıra mobil robotlar yaradıblar. Əlbəttə ki, Java texnologiyaları digər mobil avtonom robotların hazırlanmasında da istifadə olunur, lakin Arktika Dairəsini araşdırmaq üçün cihazlara gəldikdə, İnternetdə xüsusilə çox açıq məlumatlar var.
Так, GUI (графический интерфейс пользователя) для данных роботов разрабатывается с помощью инструментов Java Swing. Поскольку Swing прост в использовании и может напрямую взаимодействовать с компонентами, эта платформа была выбрана для обеспечения средств управления роботом и его мониторинга.
-
JOONE Neural Engine
JOONE Neural Engine (Java Object Oriented Neural Engine) — это популярная мультиплатформа, которая позволяет создавать, обучать и тестировать нейронные сети.
Joone состоит из компонентной архитектуры, то есть базируется на дополняемых компонентах, которые могут быть расширены с целью построения новых алгоритмов и архитектур нейронных сетей.
Компоненты являются codeовыми модулями, которые прилагаются для создания информационного потока. Новые компоненты могут быть добавлены or отсоединены. Кроме того, Joone имеет GUI-приложение, позволяющее графически создавать и тестировать любые нейронные сети, а также распределенную среду обучения, которая позволяет тренировать нейронные сети на многих удаленных машинах.
-
Robocode
Robocode — это достаточно старая, широко известная и все еще популярная игра на основе Java с открытым исходным codeом, которая позволяет пользователям изучать принципы Java-программирования. Она также хорошо подходит для изучения базовых принципов робототехники и искусственного интеллекта.
В Robocode игрок создает собственного робота-танка, программирует его стратегию и разрабатывает программный интеллект, соревнуясь с роботами других пользователей. Впервые созданная еще в 2000-м году, Robocode и по сей день является одной из самых популярных и известных игр для программистов.
-
WEKA Machine Learning Suite
Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite — это открытый список алгоритмов, которые используются для разработки методов машинного обучения. Все алгоритмы WEKA заточены под машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.
Now набор WEKA Machine Learning Suite широко используется в бизнес-среде, предоставляя компаниям упрощенный анализ данных и предиктивную аналитику.
-
Чат-бот Alice
Чат-бот A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), также известный How Alicebot or просто Alice, — это программа, способная вести диалог с человеком на естественном языке. Созданная по подобию первой программы-собеседника ELIZA, она использует технику эвристического сопоставления фразы пользователя с образцами в базе знаний. A.L.I.C.E. считается одним из лучших чат-ботов, она три раза становилась победителем премии Лебнера (премия Лебнера присуждается победителю ежегодного конкурса AI Loebner, в котором программы соревнуются в прохождении теста Тьюринга).
ИИ библиотеки на Java
Demək lazımdır ki, bu gün ənənəvi Java alqoritmləri və konsepsiyaları haqqında əsas biliyə malik demək olar ki, hər bir fərasətli Java proqramçısı AI sahəsində müəyyən texnologiyalar əsasında həllər həyata keçirə bilər. Bunu etmək üçün kifayət qədər mürəkkəb funksiyaları həyata keçirməyə kömək edəcək çoxlu açıq Java kitabxanaları var. Yalnız qeyd etmək lazımdır ki, süni intellekt ümumilikdə kifayət qədər geniş sahədir və bu gün biz təbii dillərin işlənməsi, maşın öyrənməsi, neyron şəbəkələri və s. kimi ən məşhur AI yuvalarında Java kitabxanaları haqqında danışacağıq.Ekspert sistemləri
Süni intellektdə ekspert sistemləri insanın qərar qəbul etmə qabiliyyətlərini təqlid edən kompüter sistemləridir.- Apache Jena
Apache Jena, RDF modelinə əsaslanan semantik veb və əlaqəli məlumat proqramları yaratmaq üçün açıq Java çərçivəsidir. Rəsmi Apache Jena saytında siz RDF spesifikasiyasının qısa təsviri ilə bu çərçivədən istifadə üçün ətraflı bələdçi tapa bilərsiniz.
- PowerLoom
PowerLoom (PowerLoom Knowledge Representation and Reasoning System) intellektual, biliyə əsaslanan proqramlar yaratmaq üçün platformadır. PowerLoom təbii deduksiya mexanizminə əsaslanan biliyin təmsil dilindən (KIF variantı) istifadə edir. Bu mexanizm bilik bazasında göstərilən faktlar və qaydalar əsasında nəticələr əldə etmək üçün məntiqi zəncir yaratmağa qadirdir.
-
D3web
D3web faktiki biliklərin işlənib hazırlanması, sınaqdan keçirilməsi və konkret vəziyyətə tətbiqi üçün açıq mənbəli semantik əsaslandırma mühərrikidir. D3web bir sıra mürəkkəb alqoritmləri ehtiva edir. Rəsmi veb saytında siz onun istifadəsi və sənədlərinin çoxlu nümunələri ilə platformaya qısa bir giriş tapa bilərsiniz.
Neyron şəbəkələri
-
Neyrof
Neuroph Java-da yazılmış neyron şəbəkələri yaratmaq və maşın öyrənməsindən istifadə etmək üçün açıq mənbəli kitabxanadır.
Neuroph istifadəçiləri təqdim olunan GUI vasitəsilə və ya Java kodundan istifadə edərək neyron şəbəkələri yarada bilərlər. Neuroph veb saytında neyron şəbəkənin əslində nə olduğunu və necə işlədiyini ətraflı izah edən sənədlər var.
-
Dərin öyrənmə4j
Deeplearning4j JVM üçün dərin öyrənmə kitabxanasıdır və neyron şəbəkələri yaratmaq üçün API təqdim edir. Deeplearning4j dərin öyrənmə və neyron şəbəkələr haqqında biliklərinizi dərinləşdirmək üçün çoxlu dərs vəsaitləri və nəzəriyyələr təqdim edir .
Təbii Dil Emalı
-
Apache OpenNLP
Apache OpenNLP — это основанный на технологии машинного обучения инструментарий для обработки текста на естественном языке. На сайте есть documentация с информацией о том, How использовать данную библиотеку.
-
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP — это один из самых популярных фреймворков для обработки естественного языка, который включает в себя множество инструментов для выполнения задач в этой области.
Машинное обучение
-
Java Machine Learning Library (Java-ML)
Java-ML — это открытый Java фреймворк, который содержит целый набор различных алгоритмов машинного обучения для программистов. На сайте проекта можно найти официальную documentацию с туториалами по возможностям применения Java-ML с примерами codeа.
-
Weka
Weka — это коллекция алгоритмов машинного обучения, которые можно применять непосредственно к датасету через предоставленный графический интерфейс or вызывать через API.
-
RapidMiner
RapidMiner — это платформа для обработки данных, предоставляющая различные алгоритмы машинного обучения через GUI и Java API. В Сети можно найти массу руководств и прочих материалов о применении RapidMiner.
-
Генетические алгоритмы
Генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.
-
Jenetics
Jenetics — это продвинутая библиотека генетических и эволюционных алгоритмов, генетического программирования и многоцелевой оптимизации, написанная на современном Java. На сайте проекта можно найти documentацию и туториалы для новых пользователей.
-
ECJ 23
ECJ 23 — это основанный на Java исследовательский фреймворк с сильной поддержкой генетических алгоритмов. Разработан в лаборатории эволюционных вычислений ECLab Университета Джорджа Мейсона в США.
-
Watchmaker Framework
Watchmaker Framework — это фреймворк, предназначенный для реализации платформо-независимых генетических и эволюционных алгоритмов в Java. На сайте проекта можно найти информацию о фреймворке с подробной documentацией и примерами его применения.
Вместо эпилога
Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, AI çox geniş bir sahədir və istifadəsi olduqca sadə olan və müxtəlif tətbiqlərdə və müxtəlif problemlərin həllində faydalı ola biləcək çox sayda çərçivə və sistem var. Bu gün süni intellektin əhatə dairəsi çox sürətlə böyüyür, bu o deməkdir ki, şirkətlər süni intellekt texnologiyaları üzrə getdikcə daha çox ixtisaslı mütəxəssislərə ehtiyac duyurlar. Yuxarıda sadalanan AI tətbiqinin seqmentləri sizin üçün maraqlı görünürsə, onlarla tanış olmağı təxirə salmamaq daha yaxşıdır - bu bilik və bacarıqların faydalı olacağına zəmanət verilir.Başqa nə oxumaq lazımdır: |
---|
GO TO FULL VERSION