Şirkətlər maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə üçün kod yaza bilən proqramçılar uğrunda yarışır. Bu mövzularla maraqlanırsınızsa, bəlkə də bu gün maşın öyrənməsi üçün ən yaxşı Java kitabxanalarına nəzər salmalısınız?
Mini lüğət
Maşın öyrənməsi , süni intellektin əvvəlcə konkret problemi necə həll edəcəyini bilmədiyi, lakin oxşar problemləri həll edərək bu prosesi öyrəndiyi bir yanaşmadır. Əlaqələr qurmaq üçün müxtəlif riyazi üsullardan istifadə olunur. Dərin və ya dərin öyrənmə, ən çox insan qərar qəbulunu təqlid edən neyron şəbəkələrdən istifadə edən maşın öyrənməsinin bir hissəsidir. Dərin öyrənmə çox vaxt böyük miqdarda təlim məlumatı tələb edir. Məsələn, saksofonu tanımaq üçün alqoritm qurmaq lazımdırsa, alqoritm gələcəkdə onları çaşdırmasın deyə, proqram təkcə saksafonların şəkillərini deyil, digər oxşar mis alətləri də qidalandırmalı olacaq.
Bu ümidvericidir?
Süni intellektin inkişafının uzun qışı başa çatdı. Maşın öyrənməsi indi texnologiyanın ən qaynar bacarıqlarından biridir və mövzunu başa düşən mütəxəssislərə böyük tələbat var. İndiyə qədər heç bir dil maşın öyrənməsi sahəsində mütləq lider olmamışdır, lakin Java açıq şəkildə favoritlər arasındadır. Beləliklə, əgər siz elmlə maraqlanırsınızsa və sadəcə kodlaşdırmadan daha çox araşdırma aparmaq istəyirsinizsə, maşın öyrənmə proqramlaşdırması üçün ən yaxşı beş Java kitabxanasına nəzər salmağı təklif edirik.
Weka
Kitabxana linki: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka bizim mütləq sevimlimizdir və burada sürpriz yoxdur. Bu məhsul maşın öyrənmə üsullarını inkişaf etdirmək və onları real məlumatlara tətbiq etmək üçün müasir mühit, maşın öyrənmə üsullarını geniş istifadə üçün əlçatan edəcək bir mühit kimi düşünülmüşdür. Weka ilə bir proqram alimi, çox böyük məlumatlardan birbaşa faydalı bilik çıxarmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edə bilər. Weka 3 Java-da yazılmış pulsuz proqramdır. Məhsul digər koda yaxşı inteqrasiya edir, çünki onda həyata keçirilən alqoritmlər kitabxanasına birbaşa çıxışı təmin edir. Yəni siz Java-da həyata keçirilən digər sistemlərin artıq yazılmış alqoritmlərindən istifadə edə biləcəksiniz.Bundan əlavə Weka-nın öz Explorer istifadəçi interfeysi, Knowledge Flow komponent interfeysi var, lakin siz əmr satırından da istifadə edə bilərsiniz. Bundan əlavə, Verilmiş problemlər toplusunda maşın öyrənməsi alqoritmlərinin proqnozlaşdırma qabiliyyətini müqayisə etmək üçün Weka üçün Experimenter proqramı hazırlanmışdır.
“Wekanın gücü təsnifatdadır. Beləliklə, avtomatik məlumat təsnifatını tələb edən proqramlar üçün idealdır. Weka həmçinin klasterləşdirmə, proqnozlaşdırma, xüsusiyyət seçimi və anomaliyaların aşkarlanması tapşırıqlarını yerinə yetirir,” Yeni Zelandiyanın Waikato Universitetinin kompüter elmləri professoru Eibe Frank deyir. Weka-nın maşın öyrənmə alqoritmləri dəsti birbaşa verilənlər bazasına tətbiq oluna və ya öz Java kodunuzdan çağırıla bilər. O, verilənlərin ilkin işlənməsi, təsnifatı, klasterləşdirilməsi, vizuallaşdırılması, reqressiya təhlili və xüsusiyyət seçimi daxil olmaqla bir neçə standart məlumat mədən işlərini dəstəkləyir. Java kodu ilə Weka istifadə nümunəsi: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Kütləvi Onlayn Analiz (MOA)
Kitabxana linki: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) məlumat axınlarını inkişaf etdirmək üçün çərçivədir. Buraya qiymətləndirmə alətləri və vaxt və yaddaşdan səmərəli istifadə edən bir sıra maşın öyrənmə alqoritmləri daxildir. Bu açıq mənbə kitabxanası birbaşa maşın öyrənməsi və real vaxt rejimində məlumat axınlarından məlumat toplamaq üçün istifadə olunur. MOA Java-da yazılmışdır, ona görə də genişmiqyaslı və mürəkkəb problemləri həll etmək üçün Weka ilə birlikdə asanlıqla istifadə edilə bilər. MOA-nın maşın öyrənmə alqoritmləri və qiymətləndirmə mühərrikləri dəsti reqressiya təhlili, təsnifat, kənar göstəricilərin aşkarlanması, klasterləşdirmə, tövsiyə sistemləri üçün faydalıdır. MOA həmçinin məlumat dəstlərini və axınlarını, habelə Əşyaların İnterneti (IoT) cihazları tərəfindən istehsal olunan məlumatları dəyişdirmək üçün faydalı ola bilər.
MOA-da iş axını sadə bir sxemə uyğundur: əvvəlcə məlumat axını (kanal, generator) seçilir və konfiqurasiya edilir, sonra bir alqoritm (məsələn, təsnifat) seçilir və onun parametrləri təyin olunur. Üçüncü mərhələdə qiymətləndirmə üsulu və ya tədbir seçilir, bundan sonra nəticə əldə ediləcək.
MOA-dan istifadə edərək təcrübə aparmaq üçün istifadəçi qrafik istifadəçi interfeysi (GUI) və ya komanda xətti arasında seçim edə bilər.
Dərin öyrənmə 4
Kitabxana Linki: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j Java ekosisteminə əhəmiyyətli yeniliklər gətirən yenilikçi töhfəçilərdən biridir. Bu, əla uşaqlar (və yarı-ağıllı robotlar!) Skymind tərəfindən bizə təklif olunan çox yüksək keyfiyyətli kitabxana, Java və Scala dillərində açıq mənbəli layihədir. Deep;earning4j-in arxasında duran ideya biznes mühiti üçün dərin neyron şəbəkələri və dərin öyrənməni birləşdirməkdir.
Deeplearning4j minlərlə qovşaqlı klasterlərdə işləyən paylanmış proqramların işlənib hazırlanması və icrası üçün çərçivə olan Hadoop ilə işləyən Java, Scala və Clojure proqramçıları üçün əla DIY alətidir. Hadoop nəhəng hesablama gücünə və praktiki olaraq qeyri-məhdud sayda paralel tapşırıqları yerinə yetirmək qabiliyyətinə malikdir. Dərin neyron şəbəkələri və dərin gücləndirici öyrənmə nümunələri tanıma və hədəflənmiş maşın öyrənmə qabiliyyətinə malikdir. Bu o deməkdir ki, Deeplearning4j nitq, audio və mətndəki nümunələri və hissləri müəyyən etmək üçün çox faydalıdır. Bundan əlavə, kitabxana maliyyə əməliyyatları kimi zaman seriyası məlumatlarında anomaliyaları aşkar etmək üçün istifadə edilə bilər.
MALLET
Kitabxana linki: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET Andrew McCallum və UMASS və UPenn tələbələri tərəfindən yaradılmış açıq mənbəli Java alət dəstidir. Bu kitabxana əsasən maşın öyrənməsindən istifadə edərək mətn emalı üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kitabxananın adının izahı - LanguageE Toolkit üçün MAchine Learning.
Bu proqram paketi statistik təbii dil emalı, qruplaşma, sənədlərin təsnifatı, məlumat axtarışı, modelləşdirmə və digər qabaqcıl öyrənmə proqramlarını dəstəkləyir. MALLET-in əsas gücü mətnin dəyişdirilməsi üçün effektiv standart prosedurlar kimi sənədlərin təsnifatı üçün müasir alətlərdir. O, sadəlövh Bayes, Qərar Ağacları, Maksimum Qərar Ağacları və Maksimum Entropiya daxil olmaqla, geniş çeşidli alqoritmləri, həmçinin təsnifatlaşdırıcı performans təhlili kodunu dəstəkləyir.
ELKI
Kitabxana linki: https://elki-project.github.io/ ELKI, İndeks Strukturları tərəfindən dəstəklənən KDD-Tətbiqlərinin İnkişafı üçün Mühit deməkdir və bu, “indeks strukturları tərəfindən dəstəklənən KDD tətbiqlərini inkişaf etdirmək üçün mühit” kimi tərcümə edilə bilər. Öz növbəsində, KDD - verilənlər bazalarında bilik kəşfi - məlumatlardan geniş miqyasda bilik çıxarılması imkanlarını gizlədən bir abbreviaturadır. ELKI-nin diqqəti klaster analizində və kənar göstəricilərin aşkarlanmasında nəzarətsiz metodlara diqqət yetirməklə alqoritmik tədqiqata yönəlib. Yüksək performansa və genişlənməyə nail olmaq üçün ELKI R*-ağacları (belə məlumat strukturları məkan məlumatını indeksləşdirmək üçün istifadə olunur) kimi məlumat indeksi strukturlarını təklif edir ki, bu da əhəmiyyətli performans artımlarını təmin edə bilər. ELKI asanlıqla genişləndirilə bilər və alqoritmlərin asan və ədalətli qiymətləndirilməsini təmin etmək üçün yüksək parametrləşdirilə bilən alqoritmlərin böyük dəstini təmin etməyi hədəfləyir.
Bu o deməkdir ki, ELKI data elmləri sahəsində son dərəcə faydalıdır. Bu alət sperma balinalarının səslərini, kosmosa uçuşları və nəqliyyatın proqnozunu öyrənmək üçün istifadə edilmişdir. Yəqin ki, əhatə olunmayan başqa bir Java maşın öyrənmə kitabxanasını bilirsiniz? Şərhlərinizdə bizimlə paylaşın, nəyi qaçırdığımızı öyrənmək maraqlıdır! Jaxenter-dən materiallar əsasında
GO TO FULL VERSION