使用Java和Gradle构建AI应用

教程

Gradle

人工智能（AI）正在变革各行各业，改变企业的运营方式。尽管Python常被视为AI开发的首选语言，但Java凭借其强大的库和框架，同样成为构建AI应用的强力竞争者。本文将探讨如何使用Java和Gradle进行AI开发，内容涵盖流行的库、提供代码示例，并展示完整的运行实例。

Java在AI开发中的库

Java提供了多种强大的库和框架用于构建AI应用，包括：

Deeplearning4j（DL4J） –这是一个专为Java设计的深度学习库，提供了一个用于构建、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GPU加速以加快计算速度。
Weka –这是一套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、聚类和可视化的工具。
Encog –这是一个支持多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

要在Java中使用Gradle开始AI开发，首先需要在项目中设置所需的依赖项，将以下内容添加到你的build.gradle文件中：

Groovy

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'
}

代码示例

使用DL4J构建简单神经网络

本示例展示了如何使用Deeplearning4j（DL4J）库创建一个基本的神经网络。代码构建了一个包含两层的神经网络架构：一个具有4个输入神经元和10个输出神经元的DenseLayer，使用ReLU激活函数；以及一个具有10个输入神经元和3个输出神经元的OutputLayer，使用Softmax激活函数和负对数似然作为损失函数。模型随后被初始化，并可进一步在数据上进行训练以用于预测。

Java

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

本示例展示了如何使用Weka库对鸢尾花数据集进行分类。代码从ARFF文件加载数据集，设置类别属性（我们想要预测的属性）为数据集的最后一个属性，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。

Java

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，凭借其丰富的AI开发库和框架生态系统，是构建基于AI的应用程序的可行选择。通过利用Deeplearning4j、Weka和Encog等流行库，并使用Gradle作为构建工具，开发者可以使用熟悉的Java编程语言创建强大的AI解决方案。

提供的代码示例展示了使用Java和Gradle轻松搭建和配置AI应用的过程。DL4J示例展示了如何创建一个基本的深度学习模型，该模型可应用于图像识别或自然语言处理等任务。Weka示例则演示了如何利用Java和Weka库进行机器学习任务，特别是分类，这对于在Java应用中实现机器学习解决方案非常有价值，例如预测客户流失或对电子邮件进行垃圾邮件分类。

祝学习愉快！

Source:
https://dzone.com/articles/building-ai-applications-with-java-and-gradle