Les entreprises sont en compétition pour recruter des programmeurs capables d’écrire du code pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Si ces sujets vous intéressent, vous devriez peut-être jeter un œil aux meilleures bibliothèques Java pour l'apprentissage automatique aujourd'hui ?
Mini glossaire
L’apprentissage automatique est une approche dans laquelle l’intelligence artificielle ne sait pas initialement comment résoudre un problème spécifique, mais apprend ce processus en résolvant des problèmes similaires. Diverses méthodes mathématiques sont utilisées pour établir des relations. L'apprentissage profond ou profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise le plus souvent des réseaux de neurones qui imitent la prise de décision humaine. Le Deep Learning nécessite le plus souvent d’énormes quantités de données de formation. Par exemple, si vous devez configurer un algorithme pour reconnaître un saxophone, le programme devra alimenter non seulement des images de saxophones, mais également d'autres cuivres similaires, afin que l'algorithme ne les confonde pas à l'avenir.
Est-ce prometteur ?
Le long hiver du développement de l’intelligence artificielle est terminé. L’apprentissage automatique est désormais l’une des compétences technologiques les plus en vogue, et les experts qui comprennent le sujet sont très demandés. Jusqu'à présent, aucun langage n'est devenu le leader absolu dans le domaine de l'apprentissage automatique, mais Java figure clairement parmi les favoris. Donc, si vous êtes intéressé par la science et souhaitez faire de la recherche plutôt que de simplement coder, nous vous suggérons de jeter un œil aux cinq meilleures bibliothèques Java pour la programmation d'apprentissage automatique.
Weka
Lien de la bibliothèque : https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka est notre préféré absolu et ce n'est pas une surprise. Ce produit a été conçu comme un environnement moderne permettant de développer des méthodes d'apprentissage automatique et de les appliquer à des données réelles, un environnement qui rendra les méthodes d'apprentissage automatique disponibles pour une utilisation généralisée. Avec Weka, un chercheur en applications peut utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour extraire des connaissances utiles directement à partir de données éventuellement très volumineuses. Weka 3 est un logiciel libre écrit en Java. Le produit s'intègre bien dans d'autres codes, car il fournit un accès direct à la bibliothèque d'algorithmes qui y est implémentée. Autrement dit, vous pourrez utiliser des algorithmes déjà écrits à partir d'autres systèmes implémentés en Java. De plus, Weka possède sa propre interface utilisateur Explorer, l'interface du composant Knowledge Flow, mais vous pouvez également utiliser la ligne de commande. De plus, une application Experimenter a été développée pour Weka afin de comparer la capacité prédictive des algorithmes d’apprentissage automatique sur un ensemble de problèmes donné.
« La force de Weka réside dans la classification. Il est donc idéal pour les applications nécessitant une classification automatique des données. Weka effectue également des tâches de clustering, de prédiction, de sélection de fonctionnalités et de détection d'anomalies », explique Eibe Frank, professeur d'informatique à l'Université de Waikato en Nouvelle-Zélande. La suite d'algorithmes d'apprentissage automatique de Weka peut être appliquée directement à une base de données ou appelée à partir de votre propre code Java. Il prend en charge plusieurs tâches standard d'exploration de données, notamment le prétraitement des données, la classification, le regroupement, la visualisation, l'analyse de régression et la sélection de fonctionnalités. Exemple d'utilisation de Weka avec du code Java : https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Analyse massive en ligne (MOA)
Lien de la bibliothèque : https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) est un framework pour développer des flux de données. Il comprend des outils d'évaluation et un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique efficaces en termes de temps et de mémoire. Cette bibliothèque open source est utilisée directement pour l'apprentissage automatique et la collecte d'informations à partir de flux de données en temps réel. MOA est écrit en Java, il peut donc être facilement utilisé avec Weka pour résoudre des problèmes complexes et à grande échelle. La suite d'algorithmes d'apprentissage automatique et de moteurs de notation de MOA est utile pour l'analyse de régression, la classification, la détection de valeurs aberrantes, le clustering et les systèmes de recommandation. MOA peut également être utile pour modifier des ensembles et des flux de données, ainsi que des données produites par des appareils Internet des objets (IoT).
Le flux de travail dans MOA suit un schéma simple : d'abord, un flux de données (canal, générateur) est sélectionné et configuré, puis un algorithme (par exemple, un classificateur) est sélectionné et ses paramètres sont définis. Dans la troisième étape, une méthode ou une mesure d'évaluation est sélectionnée, après quoi le résultat sera obtenu.
Pour exécuter une expérience à l'aide de MOA, l'utilisateur peut choisir entre une interface utilisateur graphique (GUI) ou la ligne de commande.
Apprentissage profond4
Lien de la bibliothèque : https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j est l'un des contributeurs innovants qui apporte une innovation significative à l'écosystème Java. Il s'agit d'une bibliothèque de très haute qualité, un projet open source en Java et Scala, que nous proposent les excellents gars (et robots semi-intelligents !) Skymind. L'idée derrière Deep;earning4j est de combiner les réseaux de neurones profonds et l'apprentissage profond pour l'environnement des affaires.
Deeplearning4j est un excellent outil de bricolage pour les programmeurs Java, Scala et Clojure qui travaillent avec Hadoop, un framework permettant de développer et d'exécuter des programmes distribués exécutés sur des clusters comportant des milliers de nœuds. Hadoop dispose d'une énorme puissance de calcul et de la capacité de gérer un nombre pratiquement illimité de tâches parallèles. Les réseaux neuronaux profonds et l’apprentissage par renforcement profond sont capables de reconnaissance de formes et d’apprentissage automatique ciblé. Cela signifie que Deeplearning4j est très utile pour identifier des modèles et des sentiments dans la parole, l'audio et le texte. De plus, la bibliothèque peut être utilisée pour détecter des anomalies dans les données de séries chronologiques telles que les transactions financières.
MAILLET
Lien de la bibliothèque : http://mallet.cs.umass.edu/ MALET est une boîte à outils Java open source créée par Andrew McCallum et des étudiants de l'UMASS et de l'UPenn. Cette bibliothèque est principalement conçue pour le traitement de texte utilisant l'apprentissage automatique. Explication du nom de la bibliothèque - MAchine Learning for LanguagE Toolkit.
Ce progiciel prend en charge le traitement statistique du langage naturel, le regroupement, la classification de documents, la récupération d'informations, la modélisation et d'autres applications d'apprentissage avancées. La principale force de MALET réside dans ses outils modernes de classification de documents, tels que ses procédures standard efficaces pour la transformation de texte. Il prend en charge un large éventail d'algorithmes, notamment Naive Bayes, les arbres de décision, les arbres de décision maximum et l'entropie maximale, ainsi que le code d'analyse des performances du classificateur.
ELKI
Lien de la bibliothèque : https://elki-project.github.io/ ELKI signifie Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, qui peut être traduit par « un environnement pour développer des applications KDD prises en charge par des structures d'index ». À son tour, KDD - Knowledge Discovery in Databases - est une abréviation qui cache la possibilité d'extraction à grande échelle de connaissances à partir de données. L'ELKI se concentre sur la recherche algorithmique en mettant l'accent sur les méthodes non supervisées d'analyse groupée et de détection des valeurs aberrantes. Pour atteindre des performances et une évolutivité élevées, ELKI propose des structures d'index de données telles que les arbres R* (ces structures de données sont utilisées pour indexer les informations spatiales), qui peuvent fournir des gains de performances significatifs. ELKI est facilement extensible et vise à fournir un large ensemble d'algorithmes hautement paramétrables pour permettre une évaluation simple et équitable des algorithmes.
Cela signifie qu'ELKI est extrêmement utile dans le domaine de la science des données. Cet outil a été utilisé pour étudier les bruits des cachalots, les vols spatiaux et les prévisions de trafic. Peut-être connaissez-vous une autre bibliothèque d'apprentissage automatique Java qui n'a pas été abordée ? Partagez-nous dans vos commentaires, c’est intéressant de découvrir ce que nous avons pu manquer ! Basé sur des matériaux de jaxenter
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