人工知能（AI）は様々な業界を変革し、ビジネスの運営方法を変えています。PythonはAI開発のための主要言語としてよく見られますが、Javaは堅牢なライブラリとフレームワークを提供し、AIベースのアプリケーションを作成するための同様に強力な候補です。この記事では、人気のあるライブラリを紹介し、コード例を提供し、エンドツーエンドの動作例を示すことにより、JavaとGradleを使用したAI開発を探ります。
AI開発のためのJavaライブラリ
Javaは、AIアプリケーションを構築するためのいくつかの強力なライブラリとフレームワークを提供しています。
- Deeplearning4j（DL4J）- Java用の深層学習ライブラリで、ニューラルネットワークの構築、トレーニング、展開のためのプラットフォームを提供しています。DL4Jは様々なニューラルネットワークアーキテクチャをサポートし、より高速な計算のためにGPUアクセラレーションを提供しています。
- Weka – データマイニングタスクのための機械学習アルゴリズムのコレクションで、Wekaはデータの前処理、分類、回帰、クラスタリング、および可視化のためのツールを提供しています。
- Encog – ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、遺伝的プログラミング、ベイジアンネットワークなど、様々な高度なアルゴリズムをサポートする機械学習フレームワーク
Gradleでの依存関係の設定
AI開発をJavaで開始し、Gradleを使用している場合、プロジェクトに必要な依存関係を設定するために、build.gradleファイルに次のように追加してください:
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'
}コード例
DL4Jでのシンプルなニューラルネットワークの構築
この例では、Deeplearning4j(DL4J)ライブラリを使用して基本的なニューラルネットワークを作成する方法を示します。コードは、ReLU活性化関数を使用して4つの入力ニューロンと10個の出力ニューロンを持つDenseLayerと、Softmax活性化関数と負の対数尤度を損失関数として使用して10個の入力ニューロンと3つの出力ニューロンを持つOutputLayerからなる2層のニューラルネットワークアーキテクチャを設定します。モデルは初期化され、データでさらにトレーニングされ、予測に使用できます。
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();
}
}Wekaを使用した分類
この例では、Wekaライブラリを使用してアイリスデータセットで分類を行う方法を示します。コードは、ARFFファイルからデータセットをロードし、予測したい属性であるクラス属性をデータセットの最後の属性に設定し、読み込んだデータを使用してナイーブベイズ分類器を構築し、新しいインスタンスを分類します。
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));
}
}結論
AI開発のためのライブラリやフレームワークの豊富なエコシステムを持つJavaは、AIベースのアプリケーション構築のための適切な選択肢です。Deeplearning4j、Weka、Encogなどの人気ライブラリを活用し、Gradleをビルドツールとして使用することで、開発者はJavaプログラミング言語を使い慣れた強力なAIソリューションを作成できます。
提供されたコード例は、JavaとGradleを使用してAIアプリケーションを設定しやすくする方法を示しています。DL4Jの例では、画像認識や自然言語処理などのタスクに適用できる基本的なディープラーニングモデルの作成方法を示しています。Wekaの例では、JavaとWekaライブラリを使用して機械学習タスク、特に分類を行う方法を示しており、これは顧客の解約予測や迷惑メールの分類など、Javaアプリケーションで機械学習ソリューションを実装する際に貴重です。
Happy Learning!!
Source:
https://dzone.com/articles/building-ai-applications-with-java-and-gradle