5 ספריות למידת מכונה המובילות עבור Java

חברות מתחרות על מתכנתים שיכולים לכתוב קוד ללמידת מכונה ולמידה עמוקה. אם אתה מעוניין בנושאים אלה, אולי כדאי שתסתכל על ספריות Java הטובות ביותר ללמידת מכונה כיום?

מיני מונחים

למידת מכונה היא גישה שבה אינטליגנציה מלאכותית אינה יודעת בתחילה כיצד לפתור בעיה ספציפית, אלא לומדת תהליך זה על ידי פתרון בעיות דומות. שיטות מתמטיות שונות משמשות לבניית מערכות יחסים. למידה עמוקה או עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה שמשתמשת לרוב ברשתות עצביות המחקות קבלת החלטות אנושית. למידה עמוקה דורשת לרוב כמויות אדירות של נתוני אימון. לדוגמה, אם אתה צריך להגדיר אלגוריתם לזהות סקסופון, התוכנית תצטרך להזין לא רק תמונות של סקסופונים, אלא גם כלי נשיפה דומים אחרים, כדי שהאלגוריתם לא יבלבל אותם בעתיד.

האם זה מבטיח?

החורף הארוך של פיתוח בינה מלאכותית הסתיים. למידת מכונה היא כעת אחת המיומנויות החמות ביותר בטכנולוגיה, ולמומחים שמבינים את הנושא יש ביקוש גבוה. עד כה, אף שפה לא הפכה למובילה המוחלטת בתחום למידת מכונה, אבל ג'אווה היא ללא ספק בין המועדפים. אז אם אתה מתעניין במדע ורוצה לעשות מחקר ולא רק קידוד, אנו מציעים לך להסתכל על חמש ספריות Java המובילות לתכנות למידת מכונה.

ווקה

קישור לספרייה: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka הוא המועדף עלינו ואין הפתעה שם. מוצר זה נוצר כסביבה מודרנית לפיתוח שיטות למידת מכונה ויישומה על נתונים אמיתיים, סביבה שתהפוך שיטות למידת מכונה לזמינות לשימוש נרחב. עם Weka, מדען יישומים יכול להשתמש בטכניקות למידת מכונה כדי לחלץ ידע שימושי ישירות מנתונים גדולים מאוד. Weka 3 היא תוכנה חופשית שנכתבה ב-Java. המוצר משתלב היטב בקוד אחר, שכן הוא מספק גישה ישירה לספריית האלגוריתמים המיושמים בו. כלומר, תוכל להשתמש באלגוריתמים שכבר נכתבו ממערכות אחרות המיושמות ב-Java.בנוסף, ל-Weka ממשק משתמש משלה של Explorer, ממשק רכיב Knowledge Flow, אך ניתן להשתמש גם בשורת הפקודה. בנוסף, פותחה אפליקציית Experimenter עבור Weka כדי להשוות את יכולת הניבוי של אלגוריתמי למידת מכונה על קבוצה נתונה של בעיות. "הכוח של Weka טמון בסיווג. אז זה אידיאלי עבור יישומים הדורשים סיווג נתונים אוטומטי. Weka מבצעת גם משימות אשכולות, חיזוי, בחירת תכונות וזיהוי חריגות", אומר אייבה פרנק, פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת וואיקטו בניו זילנד. ניתן ליישם את חבילת האלגוריתמים של למידת מכונה של Weka ישירות על מסד נתונים או לקרוא מקוד Java משלך. הוא תומך במספר משימות כריית נתונים סטנדרטיות, כולל עיבוד מקדים של נתונים, סיווג, אשכולות, הדמיה, ניתוח רגרסיה ובחירת תכונות. דוגמה לשימוש ב-Weka עם קוד Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

ניתוח מקוון מסיבי (MOA)

קישור לספרייה: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) היא מסגרת לפיתוח זרמי נתונים. הוא כולל כלי הערכה ומערכת של אלגוריתמים של למידת מכונה שחוסכים בזמן ובזיכרון. ספריית קוד פתוח זו משמשת ישירות ללמידת מכונה ואיסוף מידע מזרמי נתונים בזמן אמת. MOA כתוב ב-Java, כך שניתן להשתמש בו בקלות יחד עם Weka כדי לפתור בעיות בקנה מידה גדול ומורכב. חבילת אלגוריתמי למידת המכונה ומנועי ניקוד של MOA שימושיים לניתוח רגרסיה, סיווג, זיהוי חריגים, אשכולות, מערכות ממליצים. MOA יכול להיות שימושי גם לשינוי סטים וזרימות של נתונים, כמו גם נתונים המיוצרים על ידי מכשירי האינטרנט של הדברים (IoT). זרימת העבודה ב-MOA עוקבת אחר סכמה פשוטה: ראשית, זרם נתונים (ערוץ, מחולל) נבחר ומוגדר, לאחר מכן נבחר אלגוריתם (לדוגמה, מסווג) והפרמטרים שלו נקבעים. בשלב השלישי נבחר שיטת הערכה או מדד ולאחר מכן תתקבל התוצאה. כדי להפעיל ניסוי באמצעות MOA, המשתמש יכול לבחור בין ממשק משתמש גרפי (GUI) או שורת הפקודה.

למידה עמוקה 4

קישור לספרייה: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j הוא אחד התורמים החדשניים שמביא חדשנות משמעותית לאקוסיסטם של Java. זוהי ספרייה מאוד איכותית, פרויקט קוד פתוח בג'אווה ובסקאלה, המוצעים לנו על ידי החבר'ה המצוינים (ורובוטים חצי אינטליגנטים!) Skymind. הרעיון מאחורי Deep;earning4j הוא לשלב רשתות עצביות עמוקות ולמידה עמוקה עבור הסביבה העסקית. Deeplearning4j הוא כלי עשה זאת בעצמך מצוין למתכנתי Java, Scala ו-Clojure שעובדים עם Hadoop, מסגרת לפיתוח והרצה של תוכניות מבוזרות הפועלות על אשכולות עם אלפי צמתים. ל-hadoop כוח מחשוב עצום ויכולת להתמודד עם מספר בלתי מוגבל של משימות מקבילות. רשתות עצביות עמוקות ולמידת חיזוק עמוק מסוגלים לזיהוי דפוסים ולמידת מכונה ממוקדת. משמעות הדבר היא ש-Deeplearning4j שימושי מאוד לזיהוי דפוסים וסנטימנטים בדיבור, אודיו וטקסט. בנוסף, הספרייה יכולה לשמש לאיתור חריגות בנתוני סדרות זמן כגון עסקאות פיננסיות.

מַקֶבֶת

קישור לספרייה: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET הוא ערכת כלים Java בקוד פתוח שנוצרה על ידי אנדרו מקאלום וסטודנטים ב-UMASS וב-UPenn. ספרייה זו מיועדת בעיקר לעיבוד טקסט באמצעות למידת מכונה. הסבר על שם הספרייה - MAchine Learning for LanguagE Toolkit. חבילת תוכנה זו תומכת בעיבוד שפה טבעית סטטיסטית, אשכולות, סיווג מסמכים, אחזור מידע, מודלים ויישומי למידה מתקדמים אחרים. החוזק העיקרי של MALLET הוא כלים מודרניים לסיווג מסמכים, כגון נהלים סטנדרטיים יעילים להמרת טקסט. הוא תומך במגוון רחב של אלגוריתמים, לרבות Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees, ו- Maximum Entropy, כמו גם קוד ניתוח ביצועי מסווג.

אלקי

קישור לספרייה: https://elki-project.github.io/ ELKI מייצג סביבה לפיתוח KDD-Applications נתמך על ידי מבני אינדקס, אשר ניתן לתרגם כ"סביבה לפיתוח יישומי KDD הנתמכים על ידי מבני אינדקס". בתורו, KDD - Knowledge Discovery in databases - הוא קיצור שמסתיר את האפשרות של מיצוי ידע בקנה מידה גדול מהנתונים. ההתמקדות של ELKI היא במחקר אלגוריתמי עם דגש על שיטות לא מפוקחות בניתוח אשכולות וזיהוי חריגים. כדי להשיג ביצועים גבוהים ומדרגיות, ELKI מציעה מבני אינדקס נתונים כגון עצי R* (מבני נתונים כאלה משמשים לאינדקס מידע מרחבי), שיכולים לספק רווחי ביצועים משמעותיים. ELKI ניתנת להרחבה בקלות ומטרתה לספק סט גדול של אלגוריתמים הניתנים לפרמטרים כדי לאפשר הערכה קלה והוגנת של אלגוריתמים. המשמעות היא ש-ELKI שימושי ביותר בתחום מדעי הנתונים. כלי זה שימש ללימוד קולות של לווייתני זרע, טיסות בחלל וחיזוי תנועה. אולי אתה מכיר עוד ספריית למידת מכונה של Java שלא כוסתה? שתפו אותנו בתגובות שלכם, מעניין לגלות מה אולי פספסנו! מבוסס על חומרים מג'קסנטר