Java 用機械学習ライブラリ トップ 5

企業は機械学習やディープラーニングのコードを書けるプログラマーを求めて競争している。これらのトピックに興味がある場合は、今日の機械学習に最適な Java ライブラリを調べてみるとよいでしょうか。

ミニ用語集

機械学習は、人工知能が最初は特定の問題の解決方法を知りませんが、同様の問題を解決することでこのプロセスを学習するアプローチです。関係を構築するには、さまざまな数学的手法が使用されます。 ディープまたはディープ ラーニングは、人間の意思決定を模倣するニューラル ネットワークを使用する機械学習のサブセットです。ディープラーニングには、ほとんどの場合、大量のトレーニング データが必要です。たとえば、サクソフォーンを認識するアルゴリズムを設定する必要がある場合、プログラムはサクソフォーンの画像だけでなく、他の同様の金管楽器の画像も入力する必要があります。そうすることで、将来アルゴリズムがそれらを混乱させないようにすることができます。

これは有望ですか?

人工知能開発の長い冬が終わりました。機械学習は現在、テクノロジー分野で最も注目されているスキルの 1 つであり、このテーマを理解する専門家の需要は非常に高いです。これまでのところ、機械学習の分野で絶対的なリーダーとなった言語はありませんが、Java は明らかに人気の言語の 1 つです。したがって、科学に興味があり、コーディングだけではなく研究をしたい場合は、機械学習プログラミング用のトップ 5 の Java ライブラリを参照することをお勧めします。

ウェカ

ライブラリのリンク: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka は私たちの絶対的なお気に入りであり、驚くことではありません。この製品は、機械学習手法を開発して実際のデータに適用するための最新の環境、つまり機械学習手法を広く利用できるようにする環境として考案されました。Weka を使用すると、アプリケーション サイエンティストは機械学習技術を使用して、おそらく非常に大規模なデータから有用な知識を直接抽出できます。Weka 3 は Java で書かれたフリー ソフトウェアです。この製品は、その中に実装されているアルゴリズムのライブラリへの直接アクセスを提供するため、他のコードにうまく統合されます。つまり、Java で実装された他のシステムから既に作成されたアルゴリズムを使用できるようになります。さらに、Weka には独自の Explorer ユーザー インターフェイス、ナレッジ フロー コンポーネント インターフェイスがありますが、コマンド ラインも使用できます。さらに、特定の問題セットに対する機械学習アルゴリズムの予測能力を比較するために、Weka 用に Experimenter アプリケーションが開発されました。 「Weka の強みは分類にあります。したがって、自動データ分類が必要なアプリケーションに最適です。Weka はクラスタリング、予測、特徴選択、異常検出タスクも実行します」とニュージーランドのワイカト大学のコンピューターサイエンス教授、エイブ・フランク氏は述べています。Weka の機械学習アルゴリズム スイートは、データベースに直接適用することも、独自の Java コードから呼び出すこともできます。データの前処理、分類、クラスタリング、視覚化、回帰分析、特徴選択など、いくつかの標準的なデータ マイニング タスクをサポートします。 Java コードで Weka を使用する例: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

大規模オンライン分析 (MOA)

ライブラリリンク: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) は、データ ストリームを開発するためのフレームワークです。これには、時間とメモリの効率を高める評価ツールと一連の機械学習アルゴリズムが含まれています。このオープンソース ライブラリは、機械学習とデータ ストリームからの情報収集にリアルタイムで直接使用されます。MOA は Java で書かれているため、Weka と組み合わせて簡単に使用して、大規模で複雑な問題を解決できます。MOA の一連の機械学習アルゴリズムとスコアリング エンジンは、回帰分析、分類、外れ値検出、クラスタリング、レコメンダー システムに役立ちます。MOA は、データのセットやフローだけでなく、モノのインターネット (IoT) デバイスによって生成されたデータの変更にも役立ちます。 MOA のワークフローは単純なスキームに従います。まず、データ ストリーム (チャネル、ジェネレーター) が選択および構成され、次にアルゴリズム (分類器など) が選択され、そのパラメーターが設定されます。3 番目のステップでは、評価方法または尺度を選択し、結果を取得します。 MOA を使用して実験を実行するには、ユーザーはグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) またはコマンド ラインのいずれかを選択できます。

ディープラーニング4

ライブラリ リンク: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j は、Java エコシステムに重要な革新をもたらしている革新的な貢献者の 1 つです。これは非常に高品質のライブラリであり、Java と Scala のオープンソース プロジェクトであり、優秀な人材 (そして半知能ロボット!) Skymind によって提供されています。Deep;earning4j の背後にある考え方は、ビジネス環境向けにディープ ニューラル ネットワークとディープ ラーニングを組み合わせることです。 Deeplearning4j は、数千のノードを持つクラスター上で実行される分散プログラムを開発および実行するためのフレームワークである Hadoop を使用する Java、Scala、および Clojure プログラマーにとって優れた DIY ツールです。Hadoop は、膨大なコンピューティング能力と、事実上無制限の数の並列タスクを処理する能力を備えています。ディープ ニューラル ネットワークと深層強化学習は、パターン認識とターゲットを絞った機械学習を行うことができます。これは、Deeplearning4j が音声、音声、テキストのパターンや感情を識別するのに非常に役立つことを意味します。さらに、このライブラリを使用して、金融取引などの時系列データの異常を検出することもできます。

マレット

ライブラリリンク: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET は、Andrew McCallum と UMASS および UPenn の学生によって作成されたオープンソース Java ツールキットです。このライブラリは、主に機械学習を使用したテキスト処理用に設計されています。ライブラリ名の説明 - MAchine Learning for LanguagE Toolkit。 このソフトウェア パッケージは、統計的自然言語処理、クラスタリング、文書分類、情報検索、モデリング、およびその他の高度な学習アプリケーションをサポートします。MALLET の主な強みは、テキスト変換のための効率的な標準手順など、文書分類のための最新のツールです。単純ベイズ、デシジョン ツリー、最大デシジョン ツリー、最大エントロピーなどの幅広いアルゴリズムに加え、分類子のパフォーマンス分析コードもサポートしています。

エルキ

ライブラリリンク: https://elki-project.github.io/ ELKI は、Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures の略で、「インデックス構造によってサポートされる KDD アプリケーションを開発するための環境」と訳できます。また、KDD (データベースにおける知識発見) は、データから大規模に知識を抽出する可能性を隠す略語です。ELKI は、クラスター分析と外れ値検出における教師なし手法に重点を置いたアルゴリズム研究に重点を置いています。高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現するために、ELKI は R* ツリーなどのデータ インデックス構造 (このようなデータ構造は空間情報のインデックス付けに使用されます) を提供しており、これによりパフォーマンスが大幅に向上します。ELKI は拡張が容易で、高度にパラメータ化可能なアルゴリズムの大規模なセットを提供して、アルゴリズムを簡単かつ公平に評価できるようにすることを目的としています。 これは、ELKI がデータサイエンスの分野で非常に役立つことを意味します。このツールは、マッコウクジラの音、宇宙飛行、交通予測を研究するために使用されました。おそらく、まだ取り上げられていない別の Java 機械学習ライブラリをご存知ですか? コメントで私たちと共有してください。私たちが見逃しているかもしれないものを見つけるのは興味深いことです! jaxenter の資料に基づく