Construire des applications d’IA avec Java et Gradle

L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer divers secteurs et de changer la manière dont les entreprises opèrent. Bien que Python soit souvent considéré comme le langage privilégié pour le développement d’IA, Java offre des bibliothèques et des frameworks robustes qui en font un concurrent de taille pour créer des applications basées sur l’IA. Dans cet article, nous explorons l’utilisation de Java et de Gradle pour le développement d’IA en discutant des bibliothèques populaires, en fournissant des exemples de code et en démontrant des exemples fonctionnels de bout en bout.

Bibliothèques Java pour le développement d’IA

Java propose plusieurs bibliothèques et frameworks puissants pour la construction d’applications d’IA, notamment :

• Deeplearning4j (DL4J) – Une bibliothèque de deep learning pour Java qui fournit une plateforme pour la construction, l’entraînement et le déploiement de réseaux neuronaux, DL4J prend en charge diverses architectures de réseaux neuronaux et offre une accélération GPU pour des calculs plus rapides.
• Weka – Une collection d’algorithmes d’apprentissage automatique pour les tâches de fouille de données, Weka propose des outils pour la pré-traitement des données, la classification, la régression, le clustering et la visualisation.
• Encog – Un framework d’apprentissage automatique prenant en charge divers algorithmes avancés, y compris les réseaux neuronaux, les machines à vecteurs de support, la programmation génétique et les réseaux bayésiens

Configuration des dépendances avec Gradle

Pour commencer le développement d’IA en Java à l’aide de Gradle, configurez les dépendances requises dans votre projet en ajoutant ce qui suit à votre fichier build.gradle:

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'
}

Exemples de code

Création d’un réseau neuronal simple avec DL4J

Cet exemple montre la création d’un réseau neuronal de base à l’aide de la bibliothèque Deeplearning4j (DL4J). Le code met en place une architecture de réseau neuronal à deux couches composée d’une DenseLayer avec 4 neurones en entrée et 10 neurones en sortie, utilisant la fonction d’activation ReLU, et d’une OutputLayer avec 10 neurones en entrée et 3 neurones en sortie, utilisant la fonction d’activation Softmax et la Log-vraisemblance négative comme fonction de perte. Le modèle est ensuite initialisé et peut être entraîné sur des données et utilisé pour des prédictions.

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();
    }
}

Classification à l’aide de Weka

Cet exemple montre comment utiliser la bibliothèque Weka pour la classification sur le jeu de données Iris. Le code charge le jeu de données à partir d’un fichier ARFF, définit l’attribut de classe (l’attribut que nous voulons prédire) comme étant le dernier attribut dans le jeu de données, construit un classifieur Naïve Bayes à partir des données chargées et classifie une nouvelle instance.

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));
    }
}

Conclusion

Java, avec son écosystème riche de bibliothèques et de frameworks pour le développement d’IA, est une option viable pour créer des applications basées sur l’IA. En tirant parti de bibliothèques populaires comme Deeplearning4j, Weka et Encog, et en utilisant Gradle comme outil de construction, les développeurs peuvent créer des solutions d’IA puissantes en utilisant le langage de programmation Java familier.

Les exemples de code fournis démontrent la facilité de mise en place et de configuration d’applications IA à l’aide de Java et de Gradle. L’exemple DL4J montre comment créer un modèle de deep learning de base qui peut être appliqué à des tâches telles que la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel. L’exemple Weka démontre comment utiliser Java et la bibliothèque Weka pour des tâches d’apprentissage machine, en particulier la classification, ce qui peut être précieux pour mettre en œuvre des solutions d’apprentissage machine dans des applications Java, telles que la prédiction de la désaffection des clients ou la classification des e-mails en spam ou non spam.

Joyeux apprentissage!!