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使用Java和Gradle构建AI应用

人工智能（AI）正在改变各行业，并改变着企业的运营方式。尽管 Python 常被认为是AI开发的首选语言，但 Java 提供了强大的库和框架，使其成为创建基于AI的应用程序的同等强大的竞争者。在本文中，我们将探讨使用 Java 和 Gradle 进行AI开发，讨论常用的库，提供代码示例，并演示端到端的工作示例。

Java AI开发库

Java 提供了多个强大的库和框架，用于构建AI应用程序，包括：

Deeplearning4j (DL4J) - 一款为Java而设计的深度学习库，提供了构建、训练和部署神经网络的平台，DL4J支持多种神经网络架构，并提供了GPU加速以实现更快的计算。
Weka - 用于数据挖掘任务的机器学习算法集合，Weka 提供了数据预处理、分类、回归、聚类和可视化工具。
Encog - 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

要开始使用Gradle进行Java AI开发，请在项目中添加以下内容到你的 build.gradle 文件中以设置所需的依赖项：

dependencies {

    implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-M1.1'
    implementation 'nz.ac.waikato.cms.weka:weka-stable:3.8.5'
    implementation 'org.encog:encog-core:3.4'
}

示例代码

使用DL4J构建简单的神经网络

此示例演示了使用 Deeplearning4j (DL4J) 库创建基本的神经网络。该代码设置了一个包含4个输入神经元和10个输出神经元的 DenseLayer，使用了ReLU激活函数，并设置了一个包含10个输入神经元和3个输出神经元的 OutputLayer，使用Softmax激活函数和Negative Log Likelihood作为损失函数。然后对模型进行初始化，并可以进一步训练数据和用于预测。

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Sgd;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class SimpleNeuralNetwork {

    public static void main(String[] args) {

        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .seed(123)
                .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
                .updater(new Sgd(0.01))
                .list()
                .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(4).nOut(10)
                        .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                        .activation(Activation.RELU)
                        .build())
                .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                        .nIn(10).nOut(3)
                        .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                        .activation(Activation.SOFTMAX)
                        .build())
                .pretrain(false).backprop(true)
                .build();

        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);

        model.init();
    }
}

使用Weka进行分类

这个例子展示了如何在Iris数据集上使用Weka库进行分类。代码从一个ARFF文件中加载数据集，将类属性（即要预测的属性）设置为数据集中的最后一个属性，使用加载的数据构建一个朴素贝叶斯分类器，并对新实例进行分类。

import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class WekaClassification {

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

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

        Instances data = source.getDataSet();
        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);

        NaiveBayes nb = new NaiveBayes();
        nb.buildClassifier(data);

        Instance newInstance = data.instance(0);
        double result = nb.classifyInstance(newInstance);
        System.out.println("Predicted class: " + data.classAttribute().value((int) result));
    }
}

结论

Java在AI开发方面拥有丰富的库和框架，是构建基于AI的应用程序的可行选择。通过利用Deeplearning4j、Weka和Encog等常用库，并使用Gradle作为构建工具，开发人员可以使用熟悉的Java编程语言创建强大的AI解决方案。

提供的代码示例演示了使用Java和Gradle设置和配置AI应用程序的简便性。DL4J示例展示了如何创建基本的深度学习模型，可以应用于诸如图像识别或自然语言处理等任务。Weka示例演示了如何在Java应用程序中使用Weka库进行机器学习任务，特别是分类任务，这对于在Java应用程序中实现机器学习解决方案，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，具有重要价值。

快乐学习!!