أفضل 5 مكتبات لتعلم الآلة لجافا

تتنافس الشركات على المبرمجين الذين يمكنهم كتابة التعليمات البرمجية للتعلم الآلي والتعلم العميق. إذا كنت مهتمًا بهذه المواضيع، فربما ينبغي عليك إلقاء نظرة على أفضل مكتبات Java للتعلم الآلي اليوم؟

معجم صغير

التعلم الآلي هو نهج لا يعرف فيه الذكاء الاصطناعي في البداية كيفية حل مشكلة معينة، ولكنه يتعلم هذه العملية من خلال حل مشاكل مماثلة. يتم استخدام أساليب رياضية مختلفة لبناء العلاقات. التعلم العميق أو العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم غالبًا الشبكات العصبية التي تحاكي عملية صنع القرار البشري. يتطلب التعلم العميق في أغلب الأحيان كميات هائلة من بيانات التدريب. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى إعداد خوارزمية للتعرف على الساكسفون، فسيتعين على البرنامج تغذية ليس فقط صور الساكسفونات، ولكن أيضًا الأدوات النحاسية الأخرى المماثلة، بحيث لا تخلط الخوارزمية بينها في المستقبل.

هل هذا واعد؟

لقد انتهى الشتاء الطويل لتطوير الذكاء الاصطناعي. يعد التعلم الآلي الآن أحد أهم المهارات في مجال التكنولوجيا، ويتزايد الطلب على الخبراء الذين يفهمون هذا الموضوع. حتى الآن، لم تصبح أي لغة هي الرائدة المطلقة في مجال التعلم الآلي، ولكن من الواضح أن لغة Java هي من بين اللغات المفضلة. لذا، إذا كنت مهتمًا بالعلوم وترغب في إجراء الأبحاث بدلاً من مجرد البرمجة، نقترح عليك إلقاء نظرة على أفضل خمس مكتبات جافا لبرمجة التعلم الآلي.

ويكا

رابط المكتبة: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka هو المفضل لدينا تمامًا وليس هناك مفاجأة هناك. تم تصميم هذا المنتج كبيئة حديثة لتطوير أساليب التعلم الآلي وتطبيقها على البيانات الحقيقية، وهي بيئة ستجعل أساليب التعلم الآلي متاحة للاستخدام على نطاق واسع. باستخدام Weka، يمكن لعالم التطبيقات استخدام تقنيات التعلم الآلي لاستخراج المعرفة المفيدة مباشرة من البيانات الكبيرة جدًا. Weka 3 هو برنامج مجاني مكتوب بلغة Java. يتكامل المنتج جيدًا مع التعليمات البرمجية الأخرى، حيث يوفر الوصول المباشر إلى مكتبة الخوارزميات المطبقة فيه. أي أنك ستكون قادرًا على استخدام الخوارزميات المكتوبة بالفعل من الأنظمة الأخرى المطبقة في Java، بالإضافة إلى ذلك، تمتلك Weka واجهة مستخدم Explorer الخاصة بها، وواجهة مكون تدفق المعرفة، ولكن يمكنك أيضًا استخدام سطر الأوامر. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير تطبيق Experienter لصالح Weka لمقارنة القدرة التنبؤية لخوارزميات التعلم الآلي على مجموعة معينة من المشكلات. "تكمن قوة Weka في التصنيف. لذلك فهو مثالي للتطبيقات التي تتطلب تصنيفًا تلقائيًا للبيانات. يقول إيبي فرانك، أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة وايكاتو في نيوزيلندا، إن Weka تقوم أيضًا بمهام التجميع والتنبؤ واختيار الميزات والكشف عن الشذوذ. يمكن تطبيق مجموعة Weka من خوارزميات التعلم الآلي مباشرة على قاعدة بيانات أو استدعائها من كود Java الخاص بك. وهو يدعم العديد من مهام استخراج البيانات القياسية، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، والتصنيف، والتجميع، والتصور، وتحليل الانحدار، واختيار الميزات. مثال لاستخدام Weka مع كود Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

التحليل الضخم عبر الإنترنت (MOA)

رابط المكتبة: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (التحليل الضخم عبر الإنترنت) هو إطار عمل لتطوير تدفقات البيانات. يتضمن أدوات تقييم ومجموعة من خوارزميات التعلم الآلي التي تتسم بالكفاءة في الوقت والذاكرة. تُستخدم هذه المكتبة مفتوحة المصدر مباشرةً للتعلم الآلي وجمع المعلومات من تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. تمت كتابة MOA بلغة Java، لذا يمكن استخدامها بسهولة مع Weka لحل المشكلات واسعة النطاق والمعقدة. تعد مجموعة خوارزميات التعلم الآلي ومحركات التسجيل الخاصة بـ MOA مفيدة لتحليل الانحدار والتصنيف والكشف عن القيم الخارجية والتجميع وأنظمة التوصية. يمكن أن تكون MOA مفيدة أيضًا لتغيير مجموعات وتدفقات البيانات، بالإضافة إلى البيانات التي تنتجها أجهزة إنترنت الأشياء (IoT). يتبع سير العمل في MOA مخططًا بسيطًا: أولاً، يتم تحديد وتكوين دفق البيانات (القناة، المولد)، ثم يتم تحديد خوارزمية (على سبيل المثال، مصنف) وتعيين معلماتها. وفي الخطوة الثالثة يتم اختيار طريقة أو مقياس التقييم، وبعدها سيتم الحصول على النتيجة. لإجراء تجربة باستخدام وزارة الزراعة، يمكن للمستخدم الاختيار بين واجهة المستخدم الرسومية (GUI) أو سطر الأوامر.

التعلم العميق4

رابط المكتبة: https://deeplearning4j.org/ يعد Deeplearning4j أحد المساهمين المبتكرين الذين يقدمون ابتكارات مهمة لنظام Java البيئي. هذه مكتبة عالية الجودة، وهي مشروع مفتوح المصدر في Java وScala، قدمه لنا رجال ممتازون (وروبوتات شبه ذكية!) Skymind. الفكرة وراء Deep;earning4j هي ​​الجمع بين الشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق لبيئة الأعمال. Deeplearning4j هي ​​أداة DIY رائعة لمبرمجي Java وScala وClojure الذين يعملون مع Hadoop، وهو إطار عمل لتطوير وتشغيل البرامج الموزعة التي تعمل على مجموعات تحتوي على آلاف العقد. يتمتع Hadoop بقدرة حاسوبية هائلة وقدرة على التعامل مع عدد غير محدود تقريبًا من المهام المتوازية. الشبكات العصبية العميقة والتعلم المعزز العميق قادران على التعرف على الأنماط والتعلم الآلي المستهدف. وهذا يعني أن Deeplearning4j مفيد جدًا لتحديد الأنماط والمشاعر في الكلام والصوت والنص. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام المكتبة للكشف عن الحالات الشاذة في بيانات السلاسل الزمنية مثل المعاملات المالية.

مطرقة

رابط المكتبة: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET عبارة عن مجموعة أدوات Java مفتوحة المصدر أنشأها Andrew McCallum وطلاب UMASS وUPenn. تم تصميم هذه المكتبة بشكل أساسي لمعالجة النصوص باستخدام التعلم الآلي. شرح اسم المكتبة - MAChine Learning for LanguagE Toolkit. تدعم حزمة البرامج هذه المعالجة الإحصائية للغة الطبيعية، والتجميع، وتصنيف المستندات، واسترجاع المعلومات، والنمذجة، وتطبيقات التعلم المتقدمة الأخرى. تكمن قوة MALLET الرئيسية في الأدوات الحديثة لتصنيف المستندات، مثل الإجراءات القياسية الفعالة لتحويل النص. وهو يدعم مجموعة واسعة من الخوارزميات، بما في ذلك Naive Bayes وأشجار القرار والحد الأقصى لأشجار القرار والحد الأقصى للإنتروبيا، بالإضافة إلى كود تحليل أداء المصنف.

إلكي

رابط المكتبة: https://elki-project.github.io/ ELKI تعني بيئة تطوير تطبيقات KDD المدعومة بهياكل الفهرس، والتي يمكن ترجمتها على أنها "بيئة لتطوير تطبيقات KDD المدعومة بهياكل الفهرس". بدوره، KDD - اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات - هو اختصار يخفي إمكانية استخلاص المعرفة على نطاق واسع من البيانات. ينصب تركيز ELKI على الأبحاث الخوارزمية مع التركيز على الأساليب غير الخاضعة للرقابة في التحليل العنقودي والكشف عن العناصر الخارجية. لتحقيق الأداء العالي وقابلية التوسع، تقدم ELKI هياكل فهرس البيانات مثل أشجار R* (تُستخدم هياكل البيانات هذه لفهرسة المعلومات المكانية)، والتي يمكن أن توفر مكاسب كبيرة في الأداء. ELKI قابلة للتوسعة بسهولة وتهدف إلى توفير مجموعة كبيرة من الخوارزميات ذات المعلمات العالية لتمكين التقييم السهل والعادل للخوارزميات. وهذا يعني أن ELKI مفيد للغاية في مجال علم البيانات. تم استخدام هذه الأداة لدراسة أصوات حيتان العنبر والرحلات الفضائية والتنبؤ بحركة المرور. ربما تعرف مكتبة أخرى لتعلم آلة Java لم تتم تغطيتها؟ شاركنا بتعليقاتك، فمن المثير للاهتمام معرفة ما قد فاتنا! بناءً على مواد من jaxenter