Java — идеальный язык для разработки программ искусственного интеллекта, поскольку он объектно-ориентированный, высоконадежный и производительный.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, которые работают и реагируют так же, как люди. ИИ — это междисциплинарная область исследований, объединяющая информатику, математику, обработку естественного языка, робототехнику, психологию и неврологию для изучения того, как сделать машины способными к разумному поведению и понять концепцию человеческого интеллекта. ИИ используется для разработки компьютерных систем, которые способны воспринимать окружающую среду и учиться у нее, рассуждать и принимать автономные решения, а также действовать разумно.

Язык программирования, наиболее часто используемый для искусственного интеллекта (ИИ), — это Python. Python используется для широкого спектра приложений ИИ, от базовых алгоритмов поиска и принятия решений до нейронных сетей, обработки естественного языка (NLP) и глубокого обучения. Другие языки программирования, обычно используемые для ИИ, включают Java, C++ и Prolog.

Цели искусственного интеллекта

Ниже приведены основные цели искусственного интеллекта:

  1. Воспроизведение человеческого интеллекта
  2. Решайте наукоемкие задачи
  3. Разумная связь восприятия и действия
  4. Создание машины, которая может выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как:
  • Доказательство теоремы
  • Игра в шахматы
  • Запланируйте хирургическую операцию
  • Вождение автомобиля в пробке

5. Создание какой-либо системы, которая может демонстрировать разумное поведение, сама учиться новому, демонстрировать, объяснять и давать советы своему пользователю.

Что включает в себя искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это не просто часть информатики, даже если он настолько обширен и требует множества других факторов, которые могут ему способствовать. Прежде чем создать ИИ, мы должны знать, как устроен интеллект, поэтому интеллект — это неосязаемая часть нашего мозга, которая представляет собой комбинацию рассуждений, обучения, восприятия при решении проблем, понимания языка и т. д..

Чтобы достичь вышеуказанных факторов для машины или программного обеспечения, искусственный интеллект требует следующей дисциплины:

  • Математика
  • Биология
  • Психология
  • Социология
  • Информатика
  • Исследование нейронов
  • Статистика

Почему мы должны использовать Java?

Java — идеальный язык для разработки программ искусственного интеллекта, поскольку он объектно-ориентированный, высоконадежный и производительный. Он предоставляет необходимые платформы и пакеты (такие как Weka, JavaNNS и JOONE) для эффективной реализации программ искусственного интеллекта. Кроме того, поскольку Java является платформо-независимым языком, он позволяет создавать приложения, которые можно развернуть на любой платформе, облегчая их доступность для широкой аудитории. Кроме того, JVM и многочисленные бесплатные библиотеки предоставляют функции отладки и создания сценариев, которые упрощают и ускоряют разработку приложений ИИ. Наконец, его большое и активное сообщество пользователей позволяет разработчикам делиться своим опытом и кодом, получая при этом помощь при возникновении проблем.

Искусственный интеллект (ИИ) с программированием на Java возможен с помощью различных библиотек, которые позволяют разрабатывать алгоритмы искусственного интеллекта.

Некоторые из наиболее популярных библиотек, используемых для разработки ИИ с помощью Java, включают DeepLearning4J, Weka, Apache Mahout и Encog. Каждый из них предоставляет доступ к различным алгоритмам искусственного интеллекта и предлагает ряд функций прогнозного моделирования и машинного обучения.

DeepLearning4J — это библиотека машинного обучения, специализирующаяся на моделях глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и модели долговременной кратковременной памяти. Weka предоставляет алгоритмы обработки естественного языка, классификации, кластеризации и регрессии. Apache Mahout используется для создания моделей машинного обучения с использованием Hadoop или других распределенных вычислительных систем. Наконец, Encog — это расширенная библиотека машинного обучения с различными функциями, включая исследования, обучение с подкреплением, кластеризацию и другие.

Подходит ли Java для ИИ?

Эта «чашка кофе» — один из старейших языков с открытым исходным кодом. Он используется для искусственного интеллекта, а также для машинного обучения и имеет библиотеку машинного обучения Java (JavaML), которая предоставляет набор алгоритмов машинного обучения, реализованных на Java.

Искусственный интеллект Java означает кодирование с помощью длинного списка библиотек, которые Java предоставляет для программирования на Java и, следовательно, для программирования ИИ на Java, от которых может извлечь выгоду любой специалист по данным. В области искусственного интеллекта Java используется для машинного обучения, нейронных сетей, поисковых алгоритмов и генетического программирования.

Библиотеки ИИ в Java

Существует большое количество библиотек Java AI. Взгляните на список фреймворков и платформ для самых популярных областей.

Для экспертных систем

Apache Jena — платформа для создания веб-приложений и приложений связанных данных.

PowerLoom — платформа для создания основанных на знаниях приложений и систем рассуждений.

d3web — механизм рассуждений с множеством алгоритмов для решения поставленных задач.

Eye — механизм рассуждений для полуобратных рассуждений.

Tweety — набор фреймворков для логических аспектов ИИ и представления знаний.

Для нейронных сетей

Neuroph — платформа с открытым исходным кодом для создания нейронных сетей.

Deeplearning4j — библиотека глубокого обучения для JVM, которая также предоставляет API для создания нейронных сетей.

Для обработки естественного языка

Apache OpenNLP — набор инструментов для обработки текста на естественном языке.

Stanford CoreNLP — платформа для выполнения задач НЛП.

Для машинного обучения

Java-ML — набор алгоритмов машинного обучения.

RapidMiner — платформа обработки данных, предоставляющая алгоритмы машинного обучения с помощью графического пользовательского интерфейса и Java API.

Weka — набор алгоритмов машинного обучения.

Encog — набор передовых алгоритмов.

Для генетических алгоритмов

Дженетика — продвинутый генетический алгоритм.

Watchmaker — платформа для реализации генетических алгоритмов.

ECJ 23 — исследовательская структура с поддержкой генетических алгоритмов.

JGAP (Java Genetic Algorithms Package) — компонент генетического программирования.

Eva — простая структура эволюционного алгоритма ООП.

Для автоматического программирования

Spring Roo — легкий инструмент для разработчиков.

Acceleo — генератор кода для Eclipse, который создает код из моделей EMF.

Преимущества и недостатки Java.

Преимущества Java

  1. Безопасность. Безопасность являетсянеотъемлемой частью дизайна Java. Компилятор Java, интерпретатор и среда выполнения защищены.
  2. Распределение стека. Java следует системе LIFO (последним пришел – первым обслужен), которая упрощает хранение и извлечение данных.
  3. Многопоточность. Используя возможности многопоточности Java, программист может одновременно выполнять несколько задач в программе.
  4. Многочисленные API-интерфейсы.Java предлагает API-интерфейсы и набор команд для подключения к базе данных, работы в сети, ввода-вывода, анализа XML, утилит и многого другого.
  5. Инструменты быстрой разработки.Среды разработки с открытым исходным кодом, используемые для кодирования языков Java, таких как Eclipse и Netbeans, обеспечивают основу для разработки мощных приложений с эффективным кодированием и отладкой.

Недостатки Java

  1. Проблемы с производительностью. Java потребляет больше памяти и работает медленнее по сравнению с компилируемыми языками, такими как C или C++, поэтому сталкивается с проблемами производительности.
  2. Сложные коды. Коды Java длинные и сложные, их трудно читать и понимать. Чрезмерно сложные коды требуют подробного объяснения всего.

Дорожная карта для ИИ с Java

Прежде всего, вы должны изучить Java.

Часть 1

1. Установите необходимые инструменты для разработки ИИ с помощью Java
— Установите пакет разработки Java (JDK)
— Установите подходящую интегрированную среду разработки (IDE), такую ​​как Eclipse или IntelliJ
— Установите дополнительные библиотеки разработки для машинного обучения, такие как Apache Mahout или Weka

2. Изучите основы языка Java
— Изучите базовый синтаксис и структуры языка
— Поймите разницу между объектами, классами, методами и переменными
— Поймите понятия наследования, абстракции и полиморфизм

3. Изучите библиотеки для ИИ с помощью Java
— ознакомьтесь с различными библиотеками и платформами, связанными с ИИ.
— узнайте, как использовать API, предоставляемые этими библиотеки

4. Разрабатывайте базовые программы ИИ с помощью Java
— Создавайте базовые алгоритмы ИИ, такие как алгоритмы поиска, алгоритмы классификации или алгоритмы кластеризации, на Java
— Внедряйте программы ИИ с помощью библиотек Java.

5. Расширьте возможности ИИ с помощью библиотек глубокого обучения
— Изучите библиотеки для глубокого обучения, такие как TensorFlow, Keras и PyTorch
— Узнайте, как использовать вычисления на GPU для ускорения ваших проектов

6. Разрабатывайте приложения искусственного интеллекта для реального мира
— Разрабатывайте приложения, использующие обработку естественного языка, компьютерное зрение или робототехнику
— Применяйте свои навыки искусственного интеллекта для решения сложных задач

Часть 2

1. Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением — это процесс применения алгоритмов обучения, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с окружающей средой и оптимизировать свою работу. Это популярная техника искусственного интеллекта, которая привлекла всеобщее внимание благодаря AlphaGo от DeepMind.

2. Обработка естественного языка. Обработка естественного языка (NLP) — это ветвь ИИ, которая фокусируется на создании компьютерных систем, способных понимать и генерировать естественный человеческий язык. Это может включать машинный перевод, анализ текста, синтез текста и многое другое.

3. Робототехника. Робототехника — еще одна ветвь ИИ, которая включает создание роботизированных систем, способных взаимодействовать с миром. Робототехника широко применяется в производстве, особенно в таких областях, как склады и производство автоматизированных транспортных средств.

4. Компьютерное зрение. Компьютерное зрение — это ветвь ИИ, которая позволяет машинам понимать свое физическое окружение путем интерпретации визуальных данных. Он широко используется в таких приложениях, как наблюдение, распознавание лиц, автономное вождение и медицинская визуализация.

5. Глубокое обучение. Глубокое обучение — это ветвь ИИ, которая в последнее время стала популярной из-за ее широкого использования в распознавании изображений, понимании естественного языка и распознавании образов. Он основан на концепции искусственных нейронных сетей и может рассматриваться как способ осмысления больших объемов данных.

6. Виртуальные агенты. Виртуальные агенты — это сгенерированные компьютером персонажи, которые ведут себя как люди. Они могут общаться и взаимодействовать с людьми в виртуальных условиях, таких как чат-боты или виртуальные представители службы поддержки клиентов.

Алгоритмы искусственного интеллекта

Алгоритм искусственного интеллекта — это широкая область, состоящая из алгоритмов машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения. Основная цель этих алгоритмов — позволить компьютерам самостоятельно учиться и принимать решения или находить полезные закономерности. Алгоритмы искусственного интеллекта Учитесь на самих данных. В более широком смысле обучение можно разделить на 3 категории:

  • Обучение с учителем. При вводе и выводе известны обе метки, и модель учится на данных, чтобы прогнозировать вывод для аналогичных входных данных.
  • Обучение без учителя: когда выходные данные неизвестны или необходимо найти закономерности в предоставленных данных, такой тип обучения называется обучением без учителя.
  • Обучение с подкреплением. Алгоритмы учатся выполнять действия на основе опыта. Здесь алгоритмы путем проб и ошибок учатся тому, какое действие приносит наибольшую награду. Цель состоит в том, чтобы выбрать действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение за заданный промежуток времени.

В зависимости от проблем, с которыми сталкиваются и решают люди, можно разделить эти алгоритмы на три категории для выполнения одних и тех же действий.

  1. Классификация. Люди принимают решения на основе классификации; например, эта рубашка будет хорошо на мне смотреться или нет? Так вот, человеческий разум будет обрабатывать какой-то алгоритм с предыдущим опытом (данными), и тогда на выходе будет да или нет. Точно так же эти алгоритмы классификации будут принимать некоторые входные данные и основываться на этом. Он будет предсказывать «да» или «нет». Некоторые примеры этих алгоритмов — наивный байесовский алгоритм, логистическая регрессия, SVM и т. д.
  2. Регрессия. Здесь выходные данные непрерывны; нет определенной категории. Например, какая завтра будет температура? Человеческий разум подумает о времени года и температуре предыдущих дней и предскажет какое-то число. Некоторыми примерами этих алгоритмов являются линейная регрессия, повышение градиента, случайный лес и т. д.
  3. Кластеризация. Иногда нам не нужно принимать решение по данным входным данным, а нужно различать нечетные. Например, разделение белых и черных людей разных человеческих рас или просмотр картины и поиск различных узоров. Некоторыми примерами этих алгоритмов являются кластеризация K-средних, иерархическая кластеризация и т. Д.

Мы обсудим по одному алгоритму из каждой категории:

1. Наивный Байес

  • Он используется для задачи классификации и предполагает, что предикторы независимы и имеют одну функцию, которая не влияет на другую функцию предиктора.
  • Например, оранжевый можно рассматривать как оранжевый цвет, круглую форму и около 6 см в диаметре. Все эти переменные не зависят друг от друга или, может быть, от существования другой, но все эти признаки независимо способствуют тому, что фрукт — это апельсин, и поэтому он называется «наивным».
  • Наивная байесовская модель используется для очень большого набора данных. Он прост и также превосходит очень сложные модели классификации.
  • Наивный байесовский классификатор основан на байесовской вероятности, используемой для расчета апостериорной вероятности (обработка новых данных и уточнение гипотезы на каждом этапе). В наивном байесовском методе рассчитывается вероятность с каждой независимой переменной, а затем с помощью байесовского подхода используется для прогнозирования результата.

2. Случайный лес

  • Случайный лес — это версия ансамблевого обучения, которая используется для задач регрессии, хотя ее также можно использовать для задач классификации.
  • Ансамблевое обучение: возьмите несколько алгоритмов или один и тот же алгоритм несколько раз, а затем объедините их, чтобы создать нечто гораздо более мощное, чем одно дерево решений.
  • В Random Forest мы берем несколько деревьев решений, чтобы предсказать результат. Затем мы объединяем их с помощью алгоритма ансамбля, который далее будет считать/усреднить результаты всех деревьев решений и предсказать окончательный результат.
  • Алгоритмы ансамбля более стабильны, потому что любое изменение в вашем наборе данных может повлиять на ваше дерево решений, но для них гораздо сложнее повлиять на лес дерева, чем обеспечить устойчивость модели.

3. Кластеризация K-средних

Это алгоритм, который используется для обучения без учителя. K — количество кластеров, которые нам нужны. Мы можем понять это в 5 основных шагов:

  1. Для кластеров K мы выбрали k случайных точек данных, которые называются начальными центроидами.
  2. Найдите евклидово расстояние от точек данных до центроидов и назначьте каждую точку данных ближайшему центроиду. (возьмите среднее значение и назначьте его точкам данных).
  3. Пересчитайте евклидово расстояние от новых позиций кластера до всех точек данных.
  4. Возьмите среднее значение и назначьте его как центроид нового кластера.
  5. Продолжайте повторять до тех пор, пока не будет достигнута конвергенция.

Вы можете подписаться, чтобы получать информацию о публикациях в блоге и не пропускать новые статьи.