Le aziende competono per programmatori in grado di scrivere codice per il machine learning e il deep learning. Se sei interessato a questi argomenti, forse dovresti dare un'occhiata alle migliori librerie Java per l'apprendimento automatico oggi?
Mini glossario
L’apprendimento automatico è un approccio in cui l’intelligenza artificiale inizialmente non sa come risolvere un problema specifico, ma apprende questo processo risolvendo problemi simili. Vari metodi matematici vengono utilizzati per costruire relazioni. L'apprendimento profondo o profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che molto spesso utilizza reti neurali che imitano il processo decisionale umano. Il deep learning richiede molto spesso enormi quantità di dati di addestramento. Se, ad esempio, è necessario impostare un algoritmo per riconoscere un sassofono, il programma dovrà fornire non solo immagini di sassofoni, ma anche di altri strumenti in ottone simili, in modo che l'algoritmo non li confonda in futuro.
È promettente?
Il lungo inverno dello sviluppo dell’intelligenza artificiale è finito. L’apprendimento automatico è oggi una delle competenze più interessanti della tecnologia e gli esperti che comprendono l’argomento sono molto richiesti. Finora nessun linguaggio è diventato il leader assoluto nel campo del machine learning, ma Java è chiaramente tra i favoriti. Quindi, se sei interessato alla scienza e vuoi fare ricerca piuttosto che limitarti a programmare, ti suggeriamo di dare un'occhiata alle cinque migliori librerie Java per la programmazione dell'apprendimento automatico.
Weka
Link alla libreria: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka è il nostro preferito in assoluto e nessuna sorpresa lì. Questo prodotto è stato concepito come un ambiente moderno per sviluppare metodi di machine learning e applicarli a dati reali, un ambiente che renderà i metodi di machine learning disponibili per un uso diffuso. Con Weka, uno scienziato applicativo può utilizzare tecniche di apprendimento automatico per estrarre conoscenza utile direttamente da dati possibilmente molto grandi. Weka 3 è un software gratuito scritto in Java. Il prodotto si integra bene con altro codice, poiché fornisce accesso diretto alla libreria di algoritmi in esso implementati. Cioè potrai utilizzare algoritmi già scritti da altri sistemi implementati in Java, inoltre Weka ha la propria interfaccia utente Explorer, l'interfaccia del componente Knowledge Flow, ma puoi anche utilizzare la riga di comando. Inoltre, per Weka è stata sviluppata un'applicazione Experimenter per confrontare la capacità predittiva degli algoritmi di machine learning su un dato insieme di problemi.
“La forza di Weka sta nella classificazione. Quindi è ideale per le applicazioni che richiedono la classificazione automatica dei dati. Weka esegue anche attività di clustering, previsione, selezione di caratteristiche e rilevamento di anomalie”, afferma Eibe Frank, professore di informatica presso l’Università di Waikato in Nuova Zelanda. La suite di algoritmi di machine learning di Weka può essere applicata direttamente a un database o richiamata dal tuo codice Java. Supporta diverse attività di data mining standard, tra cui la preelaborazione dei dati, la classificazione, il clustering, la visualizzazione, l'analisi di regressione e la selezione delle funzionalità. Esempio di utilizzo di Weka con codice Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Analisi online massiva (MOA)
Collegamento alla libreria: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) è un framework per lo sviluppo di flussi di dati. Include strumenti di valutazione e una serie di algoritmi di apprendimento automatico efficienti in termini di tempo e memoria. Questa libreria open source viene utilizzata direttamente per l'apprendimento automatico e per la raccolta di informazioni dai flussi di dati in tempo reale. MOA è scritto in Java, quindi può essere facilmente utilizzato insieme a Weka per risolvere problemi complessi e su larga scala. La suite di algoritmi di apprendimento automatico e motori di punteggio di MOA è utile per l'analisi di regressione, la classificazione, il rilevamento di valori anomali, il clustering e i sistemi di raccomandazione. Il MOA può essere utile anche per modificare insiemi e flussi di dati, nonché i dati prodotti dai dispositivi Internet of Things (IoT).
Il flusso di lavoro in MOA segue uno schema semplice: prima viene selezionato e configurato un flusso di dati (canale, generatore), quindi viene selezionato un algoritmo (ad esempio un classificatore) e vengono impostati i suoi parametri. Nella terza fase viene selezionato un metodo o una misura di valutazione, dopodiché si otterrà il risultato.
Per eseguire un esperimento utilizzando MOA, l'utente può scegliere tra un'interfaccia utente grafica (GUI) o la riga di comando.
Apprendimento profondo4
Link alla libreria: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j è uno dei contributori innovativi che sta apportando innovazioni significative all'ecosistema Java. Questa è una libreria di altissima qualità, un progetto open source in Java e Scala, offertoci dagli eccellenti ragazzi (e robot semi-intelligenti!) Skymind. L’idea alla base di Deep;earning4j è quella di combinare reti neurali profonde e deep learning per l’ambiente aziendale.
Deeplearning4j è un ottimo strumento fai-da-te per programmatori Java, Scala e Clojure che lavorano con Hadoop, un framework per lo sviluppo e l'esecuzione di programmi distribuiti in esecuzione su cluster con migliaia di nodi. Hadoop ha un'enorme potenza di calcolo e la capacità di gestire un numero praticamente illimitato di attività parallele. Le reti neurali profonde e l'apprendimento per rinforzo profondo sono in grado di riconoscere modelli e apprendere automaticamente in modo mirato. Ciò significa che Deeplearning4j è molto utile per identificare modelli e sentimenti nel parlato, nell'audio e nel testo. Inoltre, la libreria può essere utilizzata per rilevare anomalie nei dati di serie temporali come le transazioni finanziarie.
MAGLIO
Link alla libreria: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET è un toolkit Java open source creato da Andrew McCallum e dagli studenti di UMASS e UPenn. Questa libreria è progettata principalmente per l'elaborazione di testo utilizzando l'apprendimento automatico. Spiegazione del nome della libreria - MAchine Learning for LanguagE Toolkit.
Questo pacchetto software supporta l'elaborazione statistica del linguaggio naturale, il clustering, la classificazione dei documenti, il recupero delle informazioni, la modellazione e altre applicazioni di apprendimento avanzate. Il principale punto di forza di MALLET sono gli strumenti moderni per la classificazione dei documenti, come procedure standard efficienti per la trasformazione del testo. Supporta un'ampia gamma di algoritmi, tra cui Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees e Maximum Entropy, nonché codice di analisi delle prestazioni del classificatore.
ELKI
Link alla libreria: https://elki-project.github.io/ ELKI sta per Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, che può essere tradotto come "un ambiente per lo sviluppo di applicazioni KDD supportate da strutture di indice". A sua volta, KDD - Knowledge discovery in databases - è un'abbreviazione che nasconde la possibilità di estrazione di conoscenza dai dati su larga scala. Il focus di ELKI è sulla ricerca algoritmica con un'enfasi sui metodi non supervisionati nell'analisi dei cluster e nel rilevamento dei valori anomali. Per ottenere elevate prestazioni e scalabilità, ELKI offre strutture di indicizzazione dei dati come gli R*-tree (tali strutture di dati vengono utilizzate per indicizzare le informazioni spaziali), che possono fornire significativi miglioramenti delle prestazioni. ELKI è facilmente estensibile e mira a fornire un ampio set di algoritmi altamente parametrizzabili per consentire una valutazione semplice ed equa degli algoritmi.
Ciò significa che ELKI è estremamente utile nel campo della scienza dei dati. Questo strumento è stato utilizzato per studiare i suoni dei capodogli, i voli spaziali e le previsioni del traffico. Forse conosci un'altra libreria di machine learning Java che non è stata trattata? Condividi con noi nei tuoi commenti, è interessante scoprire cosa potremmo esserci persi! Basato su materiali di Jaxenter
GO TO FULL VERSION