Perusahaan bersaing untuk mendapatkan pemrogram yang dapat menulis kode untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Jika Anda tertarik dengan topik ini, mungkin Anda harus melihat perpustakaan Java terbaik untuk pembelajaran mesin saat ini?
Glosarium mini
Pembelajaran mesin adalah pendekatan di mana kecerdasan buatan pada awalnya tidak mengetahui cara memecahkan masalah tertentu, namun mempelajari proses ini dengan memecahkan masalah serupa. Berbagai metode matematika digunakan untuk membangun hubungan. Pembelajaran mendalam atau mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang paling sering menggunakan jaringan saraf yang meniru pengambilan keputusan manusia. Pembelajaran mendalam seringkali membutuhkan data pelatihan dalam jumlah besar. Misalnya, jika Anda perlu menyiapkan algoritme untuk mengenali saksofon, program harus memasukkan tidak hanya gambar saksofon, tetapi juga instrumen kuningan serupa lainnya, sehingga algoritme tidak membingungkannya di masa mendatang.
Apakah ini menjanjikan?
Musim dingin yang panjang dalam pengembangan kecerdasan buatan telah berakhir. Pembelajaran mesin kini menjadi salah satu keterampilan terpanas dalam teknologi, dan para ahli yang memahami topik tersebut sangat dibutuhkan. Sejauh ini, belum ada bahasa yang menjadi pemimpin mutlak dalam bidang pembelajaran mesin, namun Java jelas merupakan salah satu bahasa favorit. Jadi jika Anda tertarik pada sains dan ingin melakukan penelitian daripada sekadar coding, kami sarankan Anda melihat lima perpustakaan Java teratas untuk pemrograman pembelajaran mesin.
Weka
Tautan perpustakaan: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka adalah favorit kami dan tidak mengherankan. Produk ini dirancang sebagai lingkungan modern untuk mengembangkan metode pembelajaran mesin dan menerapkannya pada data nyata, sebuah lingkungan yang akan membuat metode pembelajaran mesin tersedia untuk digunakan secara luas. Dengan Weka, ilmuwan aplikasi dapat menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstraksi pengetahuan yang berguna langsung dari data yang mungkin sangat besar. Weka 3 adalah perangkat lunak gratis yang ditulis dalam Java. Produk ini terintegrasi dengan baik ke dalam kode lain, karena menyediakan akses langsung ke perpustakaan algoritma yang diterapkan di dalamnya. Artinya, Anda akan dapat menggunakan algoritma yang sudah tertulis dari sistem lain yang diimplementasikan di Java. Selain itu, Weka memiliki antarmuka pengguna Explorer sendiri, antarmuka komponen Knowledge Flow, tetapi Anda juga dapat menggunakan baris perintah. Selain itu, aplikasi Eksperimen telah dikembangkan untuk Weka untuk membandingkan kemampuan prediktif algoritma pembelajaran mesin pada serangkaian masalah tertentu.
“Kelebihan Weka terletak pada klasifikasi. Sehingga sangat ideal untuk aplikasi yang memerlukan klasifikasi data otomatis. Weka juga melakukan tugas pengelompokan, prediksi, pemilihan fitur, dan deteksi anomali,” kata Eibe Frank, profesor ilmu komputer di Universitas Waikato di Selandia Baru. Rangkaian algoritme pembelajaran mesin Weka dapat diterapkan langsung ke database atau dipanggil dari kode Java Anda sendiri. Ini mendukung beberapa tugas penambangan data standar, termasuk prapemrosesan data, klasifikasi, pengelompokan, visualisasi, analisis regresi, dan pemilihan fitur. Contoh penggunaan Weka dengan kode Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Analisis Online Besar-besaran (MOA)
Tautan perpustakaan: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) adalah kerangka kerja untuk mengembangkan aliran data. Ini mencakup alat evaluasi dan serangkaian algoritma pembelajaran mesin yang efisien waktu dan memori. Pustaka sumber terbuka ini digunakan langsung untuk pembelajaran mesin dan mengumpulkan informasi dari aliran data secara real time. MOA ditulis dalam Java, sehingga dapat dengan mudah digunakan bersama Weka untuk menyelesaikan masalah berskala besar dan kompleks. Rangkaian algoritme pembelajaran mesin dan mesin penilaian MOA berguna untuk analisis regresi, klasifikasi, deteksi outlier, pengelompokan, dan sistem pemberi rekomendasi. MOA juga dapat berguna untuk mengubah kumpulan dan aliran data, serta data yang dihasilkan oleh perangkat Internet of Things (IoT).
Alur kerja di MOA mengikuti skema sederhana: pertama, aliran data (saluran, generator) dipilih dan dikonfigurasi, kemudian algoritma (misalnya, pengklasifikasi) dipilih dan parameternya ditetapkan. Pada langkah ketiga dipilih metode atau ukuran penilaian, yang setelah itu akan diperoleh hasilnya.
Untuk menjalankan eksperimen menggunakan MOA, pengguna dapat memilih antara antarmuka pengguna grafis (GUI) atau baris perintah.
Pembelajaran mendalam4
Tautan Perpustakaan: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j adalah salah satu kontributor inovatif yang membawa inovasi signifikan ke ekosistem Java. Ini adalah perpustakaan berkualitas sangat tinggi, sebuah proyek sumber terbuka di Java dan Scala, ditawarkan kepada kami oleh orang-orang hebat (dan robot semi-cerdas!) Skymind. Ide di balik Deep;earning4j adalah menggabungkan jaringan saraf mendalam dan pembelajaran mendalam untuk lingkungan bisnis.
Deeplearning4j adalah alat DIY yang hebat untuk pemrogram Java, Scala, dan Clojure yang bekerja dengan Hadoop, sebuah kerangka kerja untuk mengembangkan dan menjalankan program terdistribusi yang berjalan pada cluster dengan ribuan node. Hadoop memiliki kekuatan komputasi yang sangat besar dan kemampuan untuk menangani tugas paralel dalam jumlah yang hampir tidak terbatas. Jaringan saraf dalam dan pembelajaran penguatan mendalam mampu mengenali pola dan pembelajaran mesin yang ditargetkan. Artinya Deeplearning4j sangat berguna untuk mengidentifikasi pola dan sentimen dalam ucapan, audio, dan teks. Selain itu, perpustakaan dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data deret waktu seperti transaksi keuangan.
MARTIL
Tautan perpustakaan: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET adalah perangkat Java sumber terbuka yang dibuat oleh Andrew McCallum dan mahasiswa di UMASS dan UPenn. Pustaka ini dirancang terutama untuk pemrosesan teks menggunakan pembelajaran mesin. Penjelasan nama perpustakaan - Machine Learning for LanguagE Toolkit.
Paket perangkat lunak ini mendukung pemrosesan bahasa alami statistik, pengelompokan, klasifikasi dokumen, pengambilan informasi, pemodelan, dan aplikasi pembelajaran tingkat lanjut lainnya. Kekuatan utama MALLET adalah alat modern untuk klasifikasi dokumen, seperti prosedur standar yang efisien untuk transformasi teks. Ini mendukung berbagai algoritma, termasuk Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees, dan Maximum Entropy, serta kode analisis kinerja pengklasifikasi.
ELKI
Tautan perpustakaan: https://elki-project.github.io/ ELKI adalah singkatan dari Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, yang dapat diterjemahkan sebagai “lingkungan untuk mengembangkan aplikasi KDD yang didukung oleh struktur indeks.” Pada gilirannya, KDD - Penemuan pengetahuan dalam database - adalah singkatan yang menyembunyikan kemungkinan ekstraksi pengetahuan skala besar dari data. Fokus ELKI adalah pada penelitian algoritmik dengan penekanan pada metode tanpa pengawasan dalam analisis cluster dan deteksi outlier. Untuk mencapai kinerja dan skalabilitas tinggi, ELKI menawarkan struktur indeks data seperti R*-tree (struktur data tersebut digunakan untuk mengindeks informasi spasial), yang dapat memberikan peningkatan kinerja yang signifikan. ELKI mudah diperluas dan bertujuan untuk menyediakan sejumlah besar algoritma yang memiliki parameterisasi tinggi untuk memungkinkan evaluasi algoritma yang mudah dan adil.
Artinya ELKI sangat berguna dalam bidang ilmu data. Alat ini digunakan untuk mempelajari suara paus sperma, penerbangan luar angkasa, dan perkiraan lalu lintas. Mungkin Anda mengetahui perpustakaan pembelajaran mesin Java lain yang belum tercakup? Bagikan dengan kami di komentar Anda, menarik untuk mengetahui apa yang mungkin kami lewatkan! Berdasarkan bahan dari jaxenter
GO TO FULL VERSION