5 کتابخانه برتر یادگیری ماشین برای جاوا

شرکت ها برای برنامه نویسانی که می توانند کدهایی برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق بنویسند، رقابت می کنند. اگر به این موضوعات علاقه مند هستید، شاید باید نگاهی به بهترین کتابخانه های جاوا برای یادگیری ماشین امروزی بیندازید؟

مینی واژه نامه

یادگیری ماشینی رویکردی است که در آن هوش مصنوعی در ابتدا نمی داند چگونه یک مشکل خاص را حل کند، اما این فرآیند را با حل مسائل مشابه یاد می گیرد. برای ایجاد روابط از روش های مختلف ریاضی استفاده می شود. یادگیری عمیق یا عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که اغلب از شبکه های عصبی استفاده می کند که تصمیم گیری انسان را تقلید می کند. یادگیری عمیق اغلب به حجم عظیمی از داده های آموزشی نیاز دارد. به عنوان مثال، اگر شما نیاز به تنظیم یک الگوریتم برای تشخیص ساکسیفون دارید، برنامه باید نه تنها تصاویر ساکسیفون، بلکه سایر سازهای برنجی مشابه را نیز تغذیه کند تا الگوریتم در آینده آنها را اشتباه نگیرد.

آیا این امیدوار کننده است؟

زمستان طولانی توسعه هوش مصنوعی به پایان رسیده است. یادگیری ماشینی اکنون یکی از داغ ترین مهارت ها در فناوری است و کارشناسانی که این موضوع را درک می کنند، تقاضای زیادی دارند. تاکنون هیچ زبانی به رهبر مطلق در زمینه یادگیری ماشین تبدیل نشده است، اما جاوا به وضوح در میان محبوب‌ترین‌ها قرار دارد. بنابراین اگر به علم علاقه دارید و می خواهید به جای صرفاً کدنویسی به تحقیق بپردازید، پیشنهاد می کنیم به پنج کتابخانه برتر جاوا برای برنامه نویسی یادگیری ماشین نگاهی بیندازید.

وکا

پیوند کتابخانه: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka مورد علاقه مطلق ما است و جای تعجب ندارد. این محصول به عنوان یک محیط مدرن برای توسعه روش‌های یادگیری ماشینی و به‌کارگیری آن‌ها در داده‌های واقعی، محیطی که روش‌های یادگیری ماشین را برای استفاده گسترده در دسترس قرار می‌دهد، در نظر گرفته شد. با Weka، یک دانشمند کاربردی می تواند از تکنیک های یادگیری ماشین برای استخراج دانش مفید به طور مستقیم از داده های احتمالاً بسیار بزرگ استفاده کند. Weka 3 نرم افزار رایگانی است که به زبان جاوا نوشته شده است. این محصول به خوبی با سایر کدها ادغام می شود، زیرا دسترسی مستقیم به کتابخانه الگوریتم های پیاده سازی شده در آن را فراهم می کند. یعنی شما قادر خواهید بود از الگوریتم های قبلا نوشته شده از سیستم های دیگر پیاده سازی شده در جاوا استفاده کنید.علاوه بر این، Weka دارای رابط کاربری Explorer مخصوص به خود، رابط مؤلفه Knowledge Flow است، اما می توانید از خط فرمان نیز استفاده کنید. علاوه بر این، یک برنامه Experimenter برای Weka توسعه داده شده است تا توانایی پیش‌بینی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی یک مجموعه معین از مسائل مقایسه کند. قدرت وکا در طبقه بندی نهفته است. بنابراین برای برنامه هایی که نیاز به طبقه بندی خودکار داده ها دارند ایده آل است. Eibe Frank، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه Waikato در نیوزیلند می گوید، Weka همچنین وظایف خوشه بندی، پیش بینی، انتخاب ویژگی و تشخیص ناهنجاری را انجام می دهد. مجموعه الگوریتم های یادگیری ماشین Weka را می توان مستقیماً در پایگاه داده اعمال کرد یا از کد جاوا خود فراخوانی کرد. چندین کار استاندارد داده کاوی از جمله پیش پردازش داده ها، طبقه بندی، خوشه بندی، تجسم، تحلیل رگرسیون و انتخاب ویژگی را پشتیبانی می کند. نمونه ای از استفاده از Weka با کد جاوا: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

تحلیل آنلاین عظیم (MOA)

پیوند کتابخانه: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (تجزیه و تحلیل عظیم آنلاین) چارچوبی برای توسعه جریان های داده است. این شامل ابزارهای ارزیابی و مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشینی است که در زمان و حافظه کارآمد هستند. این کتابخانه منبع باز به طور مستقیم برای یادگیری ماشین و جمع آوری اطلاعات از جریان های داده در زمان واقعی استفاده می شود. MOA به زبان جاوا نوشته شده است، بنابراین می توان آن را به راحتی همراه با Weka برای حل مسائل در مقیاس بزرگ و پیچیده استفاده کرد. مجموعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و موتورهای امتیازدهی MOA برای تجزیه و تحلیل رگرسیون، طبقه‌بندی، تشخیص بیرونی، خوشه‌بندی، سیستم‌های توصیه‌کننده مفید هستند. MOA همچنین می تواند برای تغییر مجموعه ها و جریان داده ها و همچنین داده های تولید شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا (IoT) مفید باشد. گردش کار در MOA از یک طرح ساده پیروی می کند: ابتدا یک جریان داده (کانال، ژنراتور) انتخاب و پیکربندی می شود، سپس یک الگوریتم (به عنوان مثال، یک طبقه بندی) انتخاب شده و پارامترهای آن تنظیم می شود. در مرحله سوم روش یا معیار ارزیابی انتخاب می شود که پس از آن نتیجه حاصل می شود. برای اجرای یک آزمایش با استفاده از MOA، کاربر می تواند بین رابط کاربری گرافیکی (GUI) یا خط فرمان یکی را انتخاب کند.

یادگیری عمیق 4

پیوند کتابخانه: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j یکی از مشارکت کنندگان نوآوری است که نوآوری قابل توجهی را در اکوسیستم جاوا به ارمغان می آورد. این یک کتابخانه با کیفیت بسیار بالا، یک پروژه منبع باز در جاوا و اسکالا است که توسط بچه های عالی (و روبات های نیمه هوشمند!) Skymind به ما پیشنهاد شده است. ایده پشت Deep;earning4j ترکیب شبکه های عصبی عمیق و یادگیری عمیق برای محیط کسب و کار است. Deeplearning4j یک ابزار DIY عالی برای برنامه نویسان جاوا، اسکالا و Clojure است که با Hadoop کار می کنند، چارچوبی برای توسعه و اجرای برنامه های توزیع شده که روی خوشه هایی با هزاران گره اجرا می شوند. Hadoop دارای قدرت محاسباتی بسیار زیاد و توانایی انجام عملاً تعداد نامحدودی از وظایف موازی است. شبکه های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی عمیق قادر به تشخیص الگو و یادگیری ماشینی هدفمند هستند. این بدان معناست که Deeplearning4j برای شناسایی الگوها و احساسات در گفتار، صدا و متن بسیار مفید است. علاوه بر این، کتابخانه می تواند برای تشخیص ناهنجاری ها در داده های سری زمانی مانند تراکنش های مالی استفاده شود.

پتک

پیوند کتابخانه: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET یک جعبه ابزار منبع باز جاوا است که توسط اندرو مک کالوم و دانشجویان UMASS و UPenn ایجاد شده است. این کتابخانه در درجه اول برای پردازش متن با استفاده از یادگیری ماشین طراحی شده است. توضیح نام کتابخانه - MAchine Learning for LanguagE Toolkit. این بسته نرم افزاری از پردازش زبان طبیعی آماری، خوشه بندی، طبقه بندی اسناد، بازیابی اطلاعات، مدل سازی و سایر برنامه های کاربردی یادگیری پیشرفته پشتیبانی می کند. نقطه قوت اصلی MALLET ابزارهای مدرن برای طبقه بندی اسناد، مانند روش های استاندارد کارآمد برای تبدیل متن است. از طیف گسترده ای از الگوریتم ها از جمله Naive Bayes، Decision Trees، Maximum Decision Trees و Maximum Entropy و همچنین کدهای تجزیه و تحلیل عملکرد طبقه بندی کننده پشتیبانی می کند.

ELKI

پیوند کتابخانه: https://elki-project.github.io/ ELKI مخفف Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures است که می تواند به عنوان «محیطی برای توسعه برنامه های کاربردی KDD پشتیبانی شده توسط ساختارهای شاخص» ترجمه شود. به نوبه خود، KDD - کشف دانش در پایگاه های داده - مخففی است که امکان استخراج دانش در مقیاس بزرگ از داده ها را پنهان می کند. تمرکز ELKI بر روی تحقیقات الگوریتمی با تاکید بر روش‌های بدون نظارت در تجزیه و تحلیل خوشه‌ای و تشخیص نقاط پرت است. برای دستیابی به عملکرد و مقیاس پذیری بالا، ELKI ساختارهای شاخص داده مانند R*-trees را ارائه می دهد (از این قبیل ساختارهای داده برای نمایه سازی اطلاعات مکانی استفاده می شود)، که می تواند دستاوردهای عملکرد قابل توجهی را ارائه دهد. ELKI به راحتی قابل توسعه است و هدف آن ارائه مجموعه بزرگی از الگوریتم های بسیار قابل پارامترسازی برای ارزیابی آسان و منصفانه الگوریتم ها است. این بدان معنی است که ELKI در زمینه علم داده بسیار مفید است. از این ابزار برای مطالعه صدای نهنگ‌های اسپرم، پروازهای فضایی و پیش‌بینی ترافیک استفاده شد. شاید کتابخانه دیگری از یادگیری ماشین جاوا را بشناسید که پوشش داده نشده است؟ در نظرات خود با ما به اشتراک بگذارید، جالب است بدانید که چه چیزی را از دست داده ایم! بر اساس مواد jaxenter