¿La inteligencia artificial ayuda a Java?

Los mejores ejemplos de construcción de IA con Java:

Conoces la importancia de la IA, su efecto en diferentes ámbitos y las ventajas de usarla en los negocios. No pierdas de vista las noticias de inteligencia artificial e intentes seguir los tiempos. Esta es la única forma de hacer que su negocio se mantenga encaminado. Es por eso que has decidido enfocarte en la IA. Ahora puede tener muchas preguntas: ¿qué lenguajes de programación son los más populares, qué lenguajes son los mejores para hacer IA, qué idioma debería elegir uno para hacer chatbots? ¿Por qué usar Java para AI?

¿Qué hace que Java sea especial?

Como puede leer en sitios web especializados, hay una lista de lenguajes de programación que uno debe elegir para la inteligencia artificial: AIML, IPL, Lisp, Prolog, STRIPS, Planner, POP-11, Python, Haskell, C ++, MATLAB, Java y Wolfram Idioma. Hoy descubrirá más sobre Java en el desarrollo de IA.

Una de las mejores cosas de Java es la tecnología Java Virtual Machine. Esta tecnología permite a los desarrolladores crear una versión de aplicación única que se ejecutará en todas las plataformas informáticas habilitadas para Java. Las principales fortalezas de este lenguaje de programación son las siguientes:

mantenibilidad
portabilidad
transparencia

La IA está estrechamente relacionada con algoritmos de búsqueda, programación genética y el uso de redes neuronales artificiales. Java en la esfera de la inteligencia artificial puede ser más que útil. La programación de IA en Java tiene muchos beneficios: uso fácil, facilidad de depuración, trabajo simplificado con proyectos a gran escala, visualización facilitada, mejor interacción del usuario. Otra razón para programar AI en Java es la incorporación de Swing y SWT (el Kit de herramientas de widgets estándar). Estas características hacen que los gráficos y las interfaces se vean atractivos y sofisticados.

Otra razón para usar Java en la programación de IA es la gran cantidad de tutoriales en Internet. Simplemente escriba “cómo programar inteligencia artificial en Java” y obtendrá muchas páginas para elegir. Java es versátil. Se utiliza para hacer sistemas de robots múltiples, redes de sensores y suites de aprendizaje automático. Echemos un vistazo a los mejores ejemplos de proyectos creados con una ayuda de Java.

Estos proyectos se crean con Java

WEKA Machine Learning Suite en una lista de código abierto de algoritmos que se utilizan para desarrollar técnicas de aprendizaje automático. Estos algoritmos están orientados al aprendizaje automático y la minería de datos. Este conjunto puede realizar las siguientes tareas:

selección de características
evaluación de criterios
tareas de aprendizaje numéricas y categóricas
filtrado de datos

Weka se utiliza para la inteligencia de negocios, proporcionando a las empresas minería de datos y análisis predictivos facilitados.

Robocode

Aquellos que quieran aprender más sobre Java, robótica e IA, deberían probar Robocode. Es un juego de código abierto basado en Java que permite a los usuarios aprender los principios de la programación Java. Aquí uno puede crear un robot, programar su estrategia, desarrollar una inteligencia de programación. Con un código de robot simple, un desarrollador puede construir un comportamiento de robot que será más sofisticado.

Motor neuronal JOONE

Esta es una plataforma múltiple que permite crear, entrenar y probar redes neuronales. JOONE incluye componentes enlazables conectados por un editor gráfico y controlados con scripts. Esta red neuronal permite a los desarrolladores usar un entorno de entrenamiento distribuido. Las características principales de la plataforma incluyen aprendizaje supervisado y no supervisado, capacidad de secuencias de comandos y mecanismos para el preprocesamiento de datos.

Robots móviles polares

Utilizando Java API, los desarrolladores han construido robots móviles para Groenlandia y la Antártida. La GUI fue desarrollada con Java Swing. Como Swing es fácil de usar y puede interactuar directamente con los componentes, esta plataforma ha sido elegida para proporcionar los medios de control y monitoreo del robot.

Estos son varios ejemplos de desarrolladores que demostraron que saben cómo hacer una IA en Java. Si está buscando chatterbots de Java, definitivamente debería leer más sobre ALICE. Esta abreviatura significa Entidad de computadora de Internet lingüística artificial. Este robot web de Java también se llama Alice o Alice bot. Siendo uno de los mejores chatterbots de procesamiento de lenguaje natural, este robot de Java ha ganado el Premio Loebner tres veces. Alice fue creada por Richard Wallace en 1995. Tres años después fue reescrita en Java. Hoy en día, Alice usa el esquema XML.

Entonces, ¿cómo se puede construir un bot usando Java o Javascript, un lenguaje que tiene una sintaxis similar? Hay muchos ejemplos de cómo crear un chatbot Javascript con Facebook Messenger. También hay algunos servicios que hacen que el desarrollo de chatbot sea aún más fácil: http://Wit.ai, API.AI, clarifai y Fancy Hands. Estos servicios de IA pueden integrarse con Java, Python, Node.js. También tienen SDK para JavaScript.

Los principiantes pueden usar códigos gratuitos de código abierto para los chatbots de Java. Ya hay muchas bibliotecas de código abierto como RiveScript o ChatScript. Los desarrolladores profesionales pueden discutir todos los proyectos de inteligencia artificial en Java en foros. ¿Y los usuarios? No tienen que pasar mucho tiempo descubriendo cómo hacer un chatbot por sí mismos. Es mejor confiar en profesionales.

Si desea obtener más información sobre Java AI, chatbots o formas de utilizar esta información para impulsar su negocio, nuestro equipo siempre está listo para ayudarlo. Obtenga guías detalladas sobre el uso de IA en su negocio. ¡Que comience el futuro hoy!

Fuente: mejores ejemplos de creación de inteligencia artificial con Java

Gracias por leer .. 🙂

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El cálculo evolutivo es crucial para la próxima generación de aplicaciones. La computación evolutiva es un software que agrega y elimina métodos, parámetros e iteradores, y que generalmente modifica los elementos de un algoritmo en respuesta a una prueba de aptitud: ¿El algoritmo i produjo un mejor resultado de aptitud física que el algoritmo j, donde la aptitud es tiempo, distancia o alguna otra medida de valor? El campo de la computación evolutiva, aunque está cubierto en la academia, proporciona la puerta de entrada para escribir aplicaciones Java inteligentes, adaptativas y de evolución automática. Lamentablemente, Sun Microsystems ha invertido miles de horas hombre en API relacionadas con la tecnología del tablero y aún no ha mostrado una iniciativa seria para llevar la inteligencia artificial (IA) a la corriente principal de Java. El apoyo a tal esfuerzo supondría un gran paso en el avance de la computación Java.

Un algoritmo genético (GA) incluye cualquier algoritmo que derive su comportamiento del patrón evolutivo de selección natural, aptitud, reproducción, cruce, mutación, aleatorización, vida y muerte.

Un GA en Java es un algoritmo que reproduce un código nuevo a partir del código existente mediante el cruce, la aleatorización y la selección contra un modelo de aptitud. En mi empresa, hemos presentado una patente para detectar el robo de usuario y contraseña. Nuestro GA para implementar la evolución podría parecerse al siguiente segmento de código:

// comienza con una generación inicial, contenedor de resultados
int generación = 0;
Resultados de vectores = nuevo Vector ();
// crea una instancia de la interfaz
// que implementa la firma de evolución
// métodos que permiten la evolución de una población
Evolución evolutiva =
(Evolutivo) Class.forName (“org.opendoors.security.EvolvingSecurityScreener”). NewInstance ();
// crea una población inicial de instancias evolucionables
// implementando el patrón evolutivo.
Evolucionable [] población = evolution.createPopulation (t);
while (! evolution.isOptimal (resultados)) {
Fitness fitness = evolution.evaluate (población, generación);
// agrega el elemento fitness que es un objeto compuesto, no solo un valor:
results.addElement (aptitud);
// aumenta la generación
Generación ++;
// seleccionar a los padres de la población de acuerdo con la condición física, la generación
Padres evolutivos [] = evolution.selectParents (población, estado físico, generación);
// recombina a los padres usando la aptitud, la generación como variables
evolution.recombine (padres, estado físico, generación);
// mutar la población de padres posiblemente usando fitness
evolution.mutate (padres, estado físico, generación);
// evaluar la forma física de los padres
Fitness parentalFitness = evolution.evaluate (padres);
// determina quién sobrevive según tu estado físico
población = evolución.supervivencia (padres, aptitud parental, población, estado físico, generación);
}
System.out.println (“En generación” + generación + “, se alcanzó la optimización o se acabó el tiempo”);
Objeto mostFit = evolution.mostFit (resultados);
System.out.println (“Instancia” mostFit “es el más adecuado”);
SysEnv.iceObject (mostFit, “instancias / Detector de fraude”); // serializar en el disco.

Un GA es apropiado cuando está optimizando contra una prueba de aptitud y el conjunto de variables es grande y los discriminadores no son obvios.

Explore el mundo JAVA a través del enlace que figura a continuación:

Respira inteligencia en Java

Consulte también estos applets en la Web para ver los GA en acción:

Aprenda JAVA en línea de los mejores tutoriales en línea Hackr.io – Encuentre y comparta los mejores cursos y tutoriales de programación en línea

Priyank Joshi

Hay una lista de lenguajes de programación que uno debería elegir para la inteligencia artificial: Lisp, Python, C ++, MATLAB, Java y Wolfram Language . Hoy descubrirá más sobre Java en el desarrollo de IA.

mantenibilidad
portabilidad
transparencia

La IA está estrechamente relacionada con algoritmos de búsqueda , programación genética y el uso de redes neuronales artificiales . Java en la esfera de la inteligencia artificial puede ser más que útil. La programación de IA en Java tiene muchos beneficios: uso fácil, facilidad de depuración, trabajo simplificado con proyectos a gran escala, visualización facilitada, mejor interacción del usuario. Otra razón para programar AI en Java es la incorporación de Swing y SWT (Standard Widget Toolkit). Estas características hacen que los gráficos y las interfaces se vean atractivos y sofisticados

Priyank Joshi

Sí, por supuesto, la IA ayuda a JAVA. ¿Pero me gustaría preguntar para qué lo está usando? JAVA ofrece una de las mejores opciones cuando se trata de diseño de juegos y gestión en línea. También puedes optar. AI en JAVA para servidor en línea para reducir la mano de obra.

Muskan Banthia

Sí, obviamente … Pero para superposiciones de codificación rectilínea de 3 ° que sería más complicado aplicar directamente … Es por eso que tenemos que verificar si es de apoyo o no con la aplicación.

Priyank Joshi

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