通过实用的代码示例，使用 Deeplearning4j、Weka 和 Encog 等常用库探索使用 Java 和 Gradle 进行 AI 开发。

AI的发展正在深刻地改变各行各业和企业的运营方式。虽然通常认为Python是AI开发的首选语言，但Java也提供了强大的库和框架，使其成为创建基于AI的应用程序的有力竞争者。因此，本文将通过讨论流行的库、提供代码示例和演示端到端工作示例来探索使用Java和Gradle进行AI开发。

用于 AI 开发的 Java 库

Java 提供了多个强大的库和框架来构建 AI 应用程序，包括：

1. Deeplearning4j：一个用于构建深度神经网络的开源库，支持并行化和分布式计算。
2. Weka：一个用于数据挖掘和机器学习的开源工具集，提供了各种算法和工具。
3. DL4J：基于DL4J开发的一些高级封装工具，提供了更便捷和高级的接口。
4. Mahout：一个用于实现分布式机器学习算法的库，特别适用于大规模数据集。
5. Neuroph：一个用于构建神经网络的Java框架，提供了图形化界面和易于使用的工具。

总的来说，Java在构建AI应用程序方面拥有丰富的资源和工具，开发者可以根据需求灵活选择合适的库和框架来实现各种AI应用。

• Deeplearning4j （DL4J） –DL4J 是一个用于 Java 的深度学习库，为构建、训练和部署神经网络提供了一个平台，它支持各种神经网络架构，并提供 GPU 加速以实现更快的计算。
• 维卡 –Weka 是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合，提供用于数据预处理、分类、回归、聚类和可视化的工具。
• 恩科格 – 支持各种高级算法的机器学习框架，包括神经网络、支持向量机、遗传编程和贝叶斯网络

使用 Gradle 设置依赖项

在 build.gradle 文件中添加以下内容，以设置所需的依赖项：

“`groovy
dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow:2.6.0'
}
“`

这样你的项目就能够使用 Gradle 在 Java 中开始 AI 开发了。

槽的

dependencies {br

br

    implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-M1.1'br

    implementation 'nz.ac.waikato.cms.weka:weka-stable:3.8.5'br

    implementation 'org.encog:encog-core:3.4'br

}

代码示例

使用 DL4J 构建简单的神经网络

这个例子展示了如何使用Deeplearning4j（DL4J）库来创建一个基本的神经网络。在这个代码中，我们建立了一个两层的神经网络结构。第一层由 4 个输入神经元和 10 个输出神经元组成，使用 ReLU 作为激活函数。第二层由 10 个输入神经元和 3 个输出神经元组成，使用 Softmax 作为激活函数，并使用负对数似然作为损失函数。之后我们初始化了模型，接着可以对数据进行进一步的训练，并用于预测。

爪哇岛

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;br

import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;br

import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;br

import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;br

import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;br

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;br

import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;br

import org.nd4j.linalg.activations.Activation;br

import org.nd4j.linalg.learning.config.Sgd;br

import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;br

br

public class SimpleNeuralNetwork {br

br

    public static void main(String[] args) {br

br

        MultiLayerConfiguration conf=new NeuralNetConfiguration.Builder()br

                .seed(123)br

                .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)br

                .updater(new Sgd(0.01))br

                .list()br

                .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(4).nOut(10)br

                        .weightInit(WeightInit.XAVIER)br

                        .activation(Activation.RELU)br

                        .build())br

                .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)br

                        .nIn(10).nOut(3)br

                        .weightInit(WeightInit.XAVIER)br

                        .activation(Activation.SOFTMAX)br

                        .build())br

                .pretrain(false).backprop(true)br

                .build();br

br

        MultiLayerNetwork model=new MultiLayerNetwork(conf);br

br

        model.init();br

    }br

}

使用 Weka 进行分类

这段示例演示了如何使用Weka库对Iris数据集进行分类。首先，代码从ARFF文件中加载数据集，随后将所需预测的属性（类属性）设置为数据集中的最后一个属性。接着使用加载的数据构建朴素贝叶斯分类器，并最后对新的实例进行分类。

爪哇岛

import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;br

import weka.core.Instance;br

import weka.core.Instances;br

import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;br

br

public class WekaClassification {br

br

    public static void main(String[] args) throws Exception {br

br

        DataSource source=new DataSource("data/iris.arff");br

br

        Instances data=source.getDataSet();br

        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);br

br

        NaiveBayes nb=new NaiveBayes();br

        nb.buildClassifier(data);br

br

        Instance newInstance=data.instance(0);br

        double result=nb.classifyInstance(newInstance);br

        System.out.println("Predicted class: " + data.classAttribute().value((int) result));br

    }br

}

结论

Java具有丰富的AI开发库和框架生态系统，适合用于构建基于AI的应用程序。开发人员可以使用Deeplearning4j、Weka和Encog等常用库，并结合Gradle作为构建工具，利用他们熟悉的Java编程语言创建强大的AI解决方案。

所提供的示例代码展示了如何使用Java和Gradle轻松地设置和配置AI应用程序。DL4J示例演示了如何创建基本的深度学习模型，可用于图像识别或自然语言处理等任务。另一方面，Weka示例演示了如何使用Java和Weka库执行机器学习任务，尤其是分类任务。这对于在Java应用程序中实现机器学习解决方案很有价值，比如预测客户流失或将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

新标题：使用Java和Gradle构建AI应用程序

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作者：Arun Pandey

编译：LCR