1. Introducción
En este artículo, repasaremos una descripción general de las bibliotecas de inteligencia artificial (IA) en Java .
Dado que este artículo trata sobre bibliotecas, no haremos ninguna introducción a la IA en sí. Además, los antecedentes teóricos de la IA son necesarios para utilizar las bibliotecas presentadas en este artículo.
La IA es un campo muy amplio, por lo que nos centraremos en los campos más populares de la actualidad, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, las redes neuronales y más. Al final, mencionaremos algunos desafíos interesantes de IA en los que puede practicar su comprensión de la IA.
2. Sistemas expertos
2.1. Apache Jena
Apache Jena es un marco Java de código abierto para crear aplicaciones web semánticas y de datos vinculados a partir de datos RDF. El sitio web oficial proporciona un tutorial detallado sobre cómo usar este marco con una introducción rápida a la especificación RDF.
2.2. Sistema de razonamiento y representación del conocimiento PowerLoom
PowerLoom es una plataforma para la creación de aplicaciones inteligentes basadas en el conocimiento. Proporciona la API de Java con documentación detallada que se puede encontrar en este enlace.
2.3. d3web
d3web es un motor de razonamiento de código abierto para desarrollar, probar y aplicar conocimientos de resolución de problemas en una situación de problema determinada, con muchos algoritmos ya incluidos. El sitio web oficial proporciona una introducción rápida a la plataforma con muchos ejemplos y documentación.
2.4. Ojo
Eye es un motor de razonamiento de código abierto para realizar un razonamiento semi-hacia atrás.
2.5. Piolín
Tweety es una colección de marcos de Java para los aspectos lógicos de la inteligencia artificial y la representación del conocimiento. El sitio web oficial proporciona documentación y muchos ejemplos.
3. Redes neuronales
3.1. Neuroph
Neuroph es un marco Java de código abierto para la creación de redes neuronales. Los usuarios pueden crear redes a través de la GUI o el código Java proporcionado. Neuroph proporciona documentación de API que también explica qué es realmente la red neuronal y cómo funciona.
3.2. Deeplearning4j
Deeplearning4j es una biblioteca de aprendizaje profundo para JVM, pero también proporciona API para la creación de redes neuronales. El sitio web oficial proporciona muchos tutoriales y explicaciones teóricas simples para el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
4. Procesamiento del lenguaje natural
4.1. Apache OpenNLP
La biblioteca Apache OpenNLP es un kit de herramientas basado en aprendizaje automático para el procesamiento de texto en lenguaje natural. El sitio web oficial proporciona documentación de API con información sobre cómo utilizar la biblioteca. Aquí hay una introducción a Apache OpenNLP.
4.2. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP es el marco de Java NLP más popular que proporciona varias herramientas para realizar tareas de NLP. El sitio web oficial proporciona tutoriales y documentación con información sobre cómo utilizar este marco.
5. Aprendizaje automático
5.1. Biblioteca de aprendizaje automático de Java (Java-ML)
Java-ML es un marco Java de código abierto que proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático específicamente para programadores. El sitio web oficial proporciona documentación de API con muchos ejemplos de código y tutoriales.
5.2. RapidMiner
RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos que proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático a través de GUI y API de Java. Tiene una comunidad muy grande, muchos tutoriales disponibles y una documentación extensa.
5.3. Weka
Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático que se pueden aplicar directamente al conjunto de datos, a través de la GUI proporcionada o llamar a través de la API proporcionada. Al igual que para RapidMiner, una comunidad es muy grande y proporciona varios tutoriales para Weka y el aprendizaje automático en sí.
5.4. Marco de aprendizaje automático de Encog
Encong es un marco de aprendizaje automático de Java que admite muchos algoritmos de aprendizaje automático. Está desarrollado por Jeff Heaton de Heaton Research. El sitio web oficial proporciona documentación y muchos ejemplos.
5.5. Biblioteca Deep Java (DJL)
Deep Java Library es una biblioteca de código abierto desarrollada por AWS Labs. Proporciona una API de Java independiente del marco intuitivo para entrenar y probar modelos de aprendizaje. La documentación y los ejemplos están disponibles en GitHub.
6. Algoritmos genéticos
6.1. Jenetics
Jenetics es un algoritmo genético avanzado escrito en Java. Proporciona una clara separación de los conceptos del algoritmo genético. El sitio web oficial proporciona documentación y una guía de usuario para nuevos usuarios.
6.2. Marco de relojero
Watchmaker Framework es un marco para implementar algoritmos genéticos en Java. El sitio web oficial proporciona documentación, ejemplos e información adicional sobre el marco en sí.
6.3. TJUE 23
ECJ 23 es un marco de investigación basado en Java con un fuerte soporte algorítmico para algoritmos genéticos. ECJ se desarrolla en el Laboratorio de Computación Evolutiva ECLab de la Universidad George Mason. El sitio web oficial proporciona una amplia documentación y tutoriales.
6.4. Paquete de algoritmos genéticos de Java (JGAP)
JGAP es un componente de programación genética proporcionado como marco de Java. El sitio web oficial proporciona documentación y tutoriales.
6.5. Eva
Eva es un marco de algoritmo evolutivo de Java OOP simple.
7. Programación automática
7.1. Spring Roo
Spring Roo es una herramienta de desarrollo ligera de Spring. Está utilizando mezclas de AspectJ para proporcionar separación de preocupaciones durante el mantenimiento de ida y vuelta.
7.2. Acceleo
Acceleo es un generador de código fuente abierto para Eclipse que genera código a partir de modelos EMF definidos desde cualquier metamodelo (UML, SysML, etc.).
8. Desafíos
Dado que la IA es un tema muy interesante y popular, existen muchos desafíos y competencias en línea. Esta es una lista de algunas competiciones interesantes donde puedes entrenar y poner a prueba tus habilidades:
- Kaggle
- Concurso de IA de Angry Birds
- Juegos de IA
- Código de batalla
- Vindinum
9. Conclusión
En este artículo, presentamos varios marcos de IA de Java que se pueden utilizar en el trabajo diario.
También vimos que la IA es un campo muy amplio con muchos marcos y servicios, todos los cuales pueden hacer que sus aplicaciones sean mejores y más innovadoras.