Unternehmen konkurrieren um Programmierer, die Code für maschinelles Lernen und Deep Learning schreiben können. Wenn Sie sich für diese Themen interessieren, sollten Sie sich vielleicht die besten Java-Bibliotheken für maschinelles Lernen heute ansehen?
Mini-Glossar
Maschinelles Lernen ist ein Ansatz, bei dem künstliche Intelligenz zunächst nicht weiß, wie ein bestimmtes Problem zu lösen ist, sondern diesen Prozess durch die Lösung ähnlicher Probleme erlernt. Um Beziehungen aufzubauen, werden verschiedene mathematische Methoden eingesetzt. Deep oder Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der am häufigsten neuronale Netze zum Einsatz kommen, die die menschliche Entscheidungsfindung imitieren. Deep Learning erfordert meist große Mengen an Trainingsdaten. Wenn Sie beispielsweise einen Algorithmus zur Erkennung eines Saxophons einrichten müssen, muss das Programm nicht nur Bilder von Saxophonen, sondern auch von anderen ähnlichen Blechblasinstrumenten einspeisen, damit der Algorithmus sie in Zukunft nicht verwechselt.
Ist das vielversprechend?
Der lange Winter der Entwicklung künstlicher Intelligenz ist vorbei. Maschinelles Lernen ist heute eine der gefragtesten Fähigkeiten in der Technologie und Experten, die sich mit dem Thema auskennen, sind sehr gefragt. Bisher hat sich keine Sprache zum absoluten Spitzenreiter im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, aber Java gehört eindeutig zu den Favoriten. Wenn Sie sich also für Naturwissenschaften interessieren und nicht nur programmieren, sondern auch forschen möchten, empfehlen wir Ihnen, einen Blick auf die fünf besten Java-Bibliotheken für die Programmierung maschinellen Lernens zu werfen.
Weka
Bibliothekslink: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka ist unser absoluter Favorit und das ist keine Überraschung. Dieses Produkt wurde als moderne Umgebung für die Entwicklung maschineller Lernmethoden und deren Anwendung auf reale Daten konzipiert, eine Umgebung, die maschinelle Lernmethoden für eine breite Anwendung verfügbar macht. Mit Weka kann ein Anwendungswissenschaftler Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um nützliches Wissen direkt aus möglicherweise sehr großen Datenmengen zu extrahieren. Weka 3 ist eine in Java geschriebene freie Software. Das Produkt lässt sich gut in anderen Code integrieren, da es direkten Zugriff auf die darin implementierte Algorithmenbibliothek bietet. Das heißt, Sie können bereits geschriebene Algorithmen anderer in Java implementierter Systeme verwenden. Darüber hinaus verfügt Weka über eine eigene Explorer-Benutzeroberfläche, die Knowledge Flow-Komponentenschnittstelle, Sie können aber auch die Befehlszeile verwenden. Darüber hinaus wurde für Weka eine Experimenter-Anwendung entwickelt, um die Vorhersagefähigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen bei einer bestimmten Reihe von Problemen zu vergleichen.
„Wekas Stärke liegt in der Klassifizierung. Daher ist es ideal für Anwendungen, die eine automatische Datenklassifizierung erfordern. Weka führt auch Clustering-, Vorhersage-, Merkmalsauswahl- und Anomalieerkennungsaufgaben durch“, sagt Eibe Frank, Professorin für Informatik an der University of Waikato in Neuseeland. Die Algorithmen für maschinelles Lernen von Weka können direkt auf eine Datenbank angewendet oder aus Ihrem eigenen Java-Code aufgerufen werden. Es unterstützt mehrere Standard-Data-Mining-Aufgaben, einschließlich Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Clustering, Visualisierung, Regressionsanalyse und Funktionsauswahl. Beispiel für die Verwendung von Weka mit Java-Code: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Massive Online-Analyse (MOA)
Link zur Bibliothek: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive Online Analysis) ist ein Framework zur Entwicklung von Datenströmen. Es umfasst Bewertungstools und eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen, die zeit- und speichereffizient sind. Diese Open-Source-Bibliothek wird direkt für maschinelles Lernen und das Sammeln von Informationen aus Datenströmen in Echtzeit verwendet. MOA ist in Java geschrieben und kann daher problemlos zusammen mit Weka zur Lösung großer und komplexer Probleme verwendet werden. Die MOA-Suite aus Algorithmen und Scoring-Engines für maschinelles Lernen ist nützlich für Regressionsanalyse, Klassifizierung, Ausreißererkennung, Clustering und Empfehlungssysteme. MOA kann auch für die Änderung von Datenmengen und -flüssen sowie von Daten, die von IoT-Geräten (Internet of Things) erzeugt werden, nützlich sein.
Der Arbeitsablauf in MOA folgt einem einfachen Schema: Zuerst wird ein Datenstrom (Kanal, Generator) ausgewählt und konfiguriert, dann wird ein Algorithmus (z. B. ein Klassifikator) ausgewählt und seine Parameter festgelegt. Im dritten Schritt wird eine Bewertungsmethode bzw. -maßnahme ausgewählt und anschließend das Ergebnis ermittelt.
Um ein Experiment mit MOA durchzuführen, kann der Benutzer zwischen einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) oder der Befehlszeile wählen.
Deeplearning4
Bibliothekslink: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j ist einer der innovativen Mitwirkenden, die bedeutende Innovationen in das Java-Ökosystem bringen. Dies ist eine sehr hochwertige Bibliothek, ein Open-Source-Projekt in Java und Scala, angeboten von den hervorragenden Jungs (und halbintelligenten Robotern!) Skymind. Die Idee hinter Deep;earning4j besteht darin, tiefe neuronale Netze und tiefes Lernen für das Geschäftsumfeld zu kombinieren.
Deeplearning4j ist ein großartiges DIY-Tool für Java-, Scala- und Clojure-Programmierer, die mit Hadoop arbeiten, einem Framework zum Entwickeln und Ausführen verteilter Programme, die auf Clustern mit Tausenden von Knoten ausgeführt werden. Hadoop verfügt über eine enorme Rechenleistung und die Fähigkeit, eine praktisch unbegrenzte Anzahl paralleler Aufgaben zu bewältigen. Tiefe neuronale Netze und tiefes Reinforcement Learning sind in der Lage, Muster zu erkennen und gezielt maschinelles Lernen zu ermöglichen. Das bedeutet, dass Deeplearning4j sehr nützlich ist, um Muster und Gefühle in Sprache, Audio und Text zu erkennen. Darüber hinaus kann die Bibliothek zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten wie Finanztransaktionen verwendet werden.
HAMMER
Bibliothekslink: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET ist ein Open-Source-Java-Toolkit, das von Andrew McCallum und Studenten von UMASS und UPenn erstellt wurde. Diese Bibliothek ist in erster Linie für die Textverarbeitung mittels maschinellem Lernen konzipiert. Erläuterung des Namens der Bibliothek – MAchine Learning for LanguagE Toolkit.
Dieses Softwarepaket unterstützt statistische Verarbeitung natürlicher Sprache, Clustering, Dokumentenklassifizierung, Informationsabruf, Modellierung und andere fortgeschrittene Lernanwendungen. Die Hauptstärke von MALLET sind moderne Werkzeuge zur Dokumentenklassifizierung, wie zum Beispiel effiziente Standardverfahren zur Texttransformation. Es unterstützt eine breite Palette von Algorithmen, darunter Naive Bayes, Entscheidungsbäume, maximale Entscheidungsbäume und maximale Entropie, sowie Code zur Analyse der Klassifikatorleistung.
ELKI
Bibliothekslink: https://elki-project.github.io/ ELKI steht für Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, was übersetzt werden kann als „eine Umgebung für die Entwicklung von KDD-Anwendungen unterstützt durch Indexstrukturen“. KDD wiederum – Knowledge Discovery in Databases – ist eine Abkürzung, die die Möglichkeit einer groß angelegten Wissensextraktion aus Daten verbirgt. Der Schwerpunkt von ELKI liegt auf der algorithmischen Forschung mit Schwerpunkt auf unbeaufsichtigten Methoden in der Clusteranalyse und Ausreißererkennung. Um eine hohe Leistung und Skalierbarkeit zu erreichen, bietet ELKI Datenindexstrukturen wie R*-Bäume (solche Datenstrukturen werden zur Indizierung räumlicher Informationen verwendet) an, die erhebliche Leistungssteigerungen ermöglichen können. ELKI ist leicht erweiterbar und zielt darauf ab, einen großen Satz hochparametrisierbarer Algorithmen bereitzustellen, um eine einfache und faire Bewertung von Algorithmen zu ermöglichen.
Dies bedeutet, dass ELKI im Bereich der Datenwissenschaft äußerst nützlich ist. Dieses Tool wurde verwendet, um die Geräusche von Pottwalen, Raumflügen und Verkehrsvorhersagen zu untersuchen. Vielleicht kennen Sie eine andere Java-Bibliothek für maschinelles Lernen, die noch nicht behandelt wurde? Teilen Sie uns dies in Ihren Kommentaren mit, es ist interessant herauszufinden, was wir möglicherweise verpasst haben! Basierend auf Materialien von Jaxenter
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