今年ChatGPT 火了半年多，熱度絲毫沒有降下來。深度學(xué)習(xí)和 NLP 也重新回到了大家的視線中。公司里有一些小伙伴都在問我，作為一名 Java 開發(fā)人員，如何入門人工智能，是時候拿出壓箱底的私藏的學(xué)習(xí)AI的 Java 庫來介紹給大家。

這些庫和框架為機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等提供了廣泛的工具和算法。

根據(jù) AI 項目的具體需求，可以選擇最合適的庫或框架，并開始嘗試使用不同的算法來構(gòu)建AI解決方案。

1.Deeplearning4j

它是一個用于 Java 和 Scala 的開源分布式深度學(xué)習(xí)庫。Deeplearning4j 支持各種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 和深度信念網(wǎng)絡(luò) (DBN)。

地址：https://deeplearning4j.konduit.ai/

2.Weka

Weka 是用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機器學(xué)習(xí)算法的集合。Weka 提供了數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和可視化的工具。

地址：https://www.weka.io/

3.Neuroph

它是一個用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的開源 Java 框架。Neuroph 為創(chuàng)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個簡單、輕量級的模塊化架構(gòu)。

地址：https://neuroph.sourceforge.net/

4.Encog

它是 Java 的開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)框架。Encog 為創(chuàng)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個靈活、模塊化和可擴展的架構(gòu)。

地址：https://github.com/jeffheaton/encog-java-core

5. Java-ML

它是用 Java 實現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)算法的集合。Java-ML 提供了廣泛的分類、回歸、聚類和特征選擇算法。

地址：https://java-ml.sourceforge.net/

6. H2O

H2O 是一個開源機器學(xué)習(xí)平臺，為構(gòu)建和部署機器學(xué)習(xí)模型提供了一個易于使用的界面。它包括各種用于分類、回歸和聚類的算法，以及用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的工具。H2O 可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，非常適合分布式計算。

地址：https://h2o.ai/

7. Smile

用于 Java 的機器學(xué)習(xí)庫，包括分類、回歸、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。它還支持深度學(xué)習(xí)、自然語言處理 (NLP) 和圖形處理。

地址：https://haifengl.github.io/

8. Mahout

一個可擴展的機器學(xué)習(xí)庫，可用于批處理和實時處理。它包括各種用于聚類、分類和協(xié)同過濾的算法。

地址：https://mahout.apache.org/

9.Apache OpenNLP

一個用于自然語言處理任務(wù)的工具包，例如標記化、句子分割、詞性標記、命名實體識別等。它包括針對各種語言的預(yù)訓(xùn)練模型。

地址：https://opennlp.apache.org/

10. Spark MLlib

構(gòu)建在 Apache Spark 之上的分布式機器學(xué)習(xí)庫。它包括用于分類、回歸、聚類和協(xié)同過濾的各種算法。它可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，非常適合分布式計算。

地址：https://spark.apache.org/mllib/

要使用 Java 構(gòu)建 AI 項目，需要對機器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)有很好的理解，并熟練掌握 Java 編程。

還應(yīng)該了解可用于 Java AI 開發(fā)的庫和框架。

一旦很好地理解了這些概念，就可以開始探索和試驗不同的算法和框架來構(gòu)建自己的 ChatGPT。