Criando Aplicações de IA com Java e Gradle

A inteligência artificial (IA) está transformando vários setores e mudando a maneira como as empresas operam. Embora Python seja frequentemente considerado a linguagem preferida para o desenvolvimento de IA, Java oferece bibliotecas e frameworks robustos que a tornam uma concorrente igualmente forte para criar aplicativos baseados em IA. Neste artigo, exploramos o uso de Java e Gradle para o desenvolvimento de IA, discutindo bibliotecas populares, fornecendo exemplos de código e demonstrando exemplos de trabalho de ponta a ponta.

Bibliotecas Java para Desenvolvimento de IA

Java oferece várias bibliotecas e frameworks poderosos para construir aplicativos de IA, incluindo:

• Deeplearning4j (DL4J) – Uma biblioteca de aprendizado profundo para Java que fornece uma plataforma para construir, treinar e implantar redes neurais, o DL4J suporta várias arquiteturas de rede neural e oferece aceleração de GPU para cálculos mais rápidos.
• Weka – Uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados, o Weka oferece ferramentas para pré-processamento de dados, classificação, regressão, agrupamento e visualização.
• Encog – Um framework de aprendizado de máquina que suporta vários algoritmos avançados, incluindo redes neurais, máquinas de vetores de suporte, programação genética e redes Bayesianas

Configurando Dependências com Gradle

Para começar a desenvolver IA em Java usando Gradle, configure as dependências necessárias em seu projeto adicionando o seguinte ao seu arquivo 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'
}

Exemplos de Código

Criando uma Rede Neural Simples com DL4J

Este exemplo demonstra a criação de uma rede neural básica usando a biblioteca Deeplearning4j (DL4J). O código configura uma arquitetura de rede neural de duas camadas, consistindo em uma DenseLayer com 4 neurônios de entrada e 10 neurônios de saída, usando a função de ativação ReLU, e uma OutputLayer com 10 neurônios de entrada e 3 neurônios de saída, usando a função de ativação Softmax e a Função de Perda de Logaritmo Negativo como função de perda. O modelo é então inicializado e pode ser treinado com dados e usado para fazer previsões.

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();
    }
}

Classificação Usando Weka

Este exemplo mostra como usar a biblioteca Weka para classificação no conjunto de dados Iris. O código carrega o conjunto de dados a partir de um arquivo ARFF, define o atributo de classe (o atributo que queremos prever) como o último atributo no conjunto de dados, constrói um classificador Naive Bayes usando os dados carregados e classifica uma nova instância.

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));
    }
}

Conclusão

Java, com sua rica ecosistema de bibliotecas e frameworks para o desenvolvimento de IA, é uma escolha viável para construir aplicativos baseados em IA. Ao aproveitar bibliotecas populares como Deeplearning4j, Weka e Encog, e usando Gradle como ferramenta de build, desenvolvedores podem criar soluções poderosas de IA usando a familiar linguagem de programação Java.

Os exemplos de código fornecidos demonstram a facilidade de configurar e configurar aplicativos de IA usando Java e Gradle. O exemplo do DL4J mostra como criar um modelo de aprendizado profundo básico que pode ser aplicado a tarefas como reconhecimento de imagens ou processamento de linguagem natural. O exemplo do Weka demonstra como usar Java e a biblioteca Weka para tarefas de aprendizado de máquina, especificamente classificação, o que pode ser valioso para implementar soluções de aprendizado de máquina em aplicativos Java, como prever rotatividade de clientes ou classificar emails como spam ou não spam.

Aproveite o aprendizado!!