Java中的AI庫大全介紹

1. 機器學習

• 1.1 Weka威卡

Weka是用於資料探勘任務的機器學習演算法的集合。這些演算法既可以直接應用於資料集，也可以從您自己的 Java 程式碼中呼叫。Weka 包含用於資料預處理、分類、迴歸、聚類、關聯規則和視覺化的工具。

• 1.2 MOA（線上分享）

MOA(Massive On-line Analysis) 為資料流挖掘框架 。它包括評估工具和機器學習演算法的集合。與WEKA專案相關，它也是用 Java 編寫的，同時可以擴充套件到更苛刻的問題。 

• 1.3 Encog 機器學習框架

Encog是一種高階機器學習框架，支援各種高階演算法，以及用於規範化和處理資料的類。機器學習演算法。

• 1.4 Java-ML

Java-ML是一個開源 Java 框架，專門為程式設計師提供各種機器學習演算法。

• 1.5 MLlib (Spark)

MLlib是 Spark 的可擴充套件機器學習庫，由常見的學習演算法和實用程式組成，包括分類、迴歸、聚類、協同過濾、降維。

• 1.6 H2O

H2O是一個用於分散式、可擴充套件機器學習的記憶體平臺。H2O 使用熟悉的介面，如 R、Python、Scala、Java、JSON 和 Flow notebook/web 介面，並與 Hadoop 和 Spark 等大資料技術無縫協作。

• 1.7 Signa

Apache SINGA 是一個開源機器學習庫，能夠進行分散式訓練，專注於醫療保健應用程式。

1. 1.8 RapidMiner

RapidMiner 是一個資料科學平臺，透過其 GUI 和 Java API 支援各種機器和深度學習演算法。它有一個非常大的社群、許多可用的教程和大量的文件。

• 1.9 Smile

Smile（統計機器智慧和學習引擎）是一個快速而全面的機器學習、NLP、線性代數、圖形、插值和視覺化系統，使用 Java 和 Scala 編寫。憑藉先進的資料結構和演算法，Smile 提供最先進的效能。
   
 

2. Java 神經網路庫

• 2.1 Deeplearning4j

Deeplearning4j是用於 JVM 的開源、分散式和商業級深度學習庫。

• 2.2 Neuroph

Neuroph是一個輕量級的 Java 神經網路框架，用於開發常見的神經網路架構。Neuroph透過提供 支援建立、訓練和儲存神經網路的Java 神經網路庫 和 GUI 工具來簡化神經網路的開發 。

• 2.3 Arbiter

Arbiter是一個超引數最佳化庫，旨在自動化深度神經網路訓練的超引數調整。它相當於 Google Tensorflow 的 Vizier 或 Python 庫 Spearmint。
 
 

3. NLP - 自然語言處理

• 3.1 Apache OpenNLP

Apache OpenNLP 是一個用於處理自然語言的機器學習工具包；即文字。官方網站提供了 API 文件，其中包含有關如何使用該庫的資訊。

• 3.2 史丹佛 CoreNLP

史丹佛 CoreNLP 是最流行的 Java 自然語言處理框架。它為 NLP 任務提供了各種工具。官方網站提供了有關如何使用此框架的資訊的教程和文件。
 
  

4. 基於規則的系統

• 4.1 Tweety

Tweety是各種 Java 庫的集合，這些庫為人工智慧的不同領域新增了方法。特別是，它提供了一個通用介面層，用於研究和使用不同的知識表示形式，如經典邏輯、條件邏輯、機率邏輯和論證。

• 4.2 Drools

Drools 是由 Red Hat 支援的業務規則管理系統。

• 4.3 d3web

d3web提供解決問題的知識來解決診斷任務，將觀察結果輸入系統並返回正確的診斷結果。