Java용 상위 5개 기계 학습 라이브러리

기업들은 머신러닝과 딥러닝용 코드를 작성할 수 있는 프로그래머를 두고 경쟁하고 있습니다. 이러한 주제에 관심이 있다면 오늘 기계 학습을 위한 최고의 Java 라이브러리를 살펴보아야 할까요?

미니 용어집

머신러닝은 인공지능이 처음에는 특정 문제를 해결하는 방법을 알지 못하지만, 유사한 문제를 해결하면서 이 과정을 학습하는 접근 방식입니다. 관계를 구축하기 위해 다양한 수학적 방법이 사용됩니다. 딥 러닝 또는 딥 러닝은 인간의 의사 결정을 모방하는 신경망을 가장 자주 사용하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥러닝에는 대개 엄청난 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 색소폰을 인식하기 위한 알고리즘을 설정해야 하는 경우 프로그램은 색소폰의 이미지뿐만 아니라 다른 유사한 금관 악기의 이미지도 제공해야 하므로 알고리즘이 향후 혼동을 일으키지 않습니다.

이것이 유망한가요?

인공지능 개발의 긴 겨울이 끝났다. 머신러닝은 이제 기술 분야에서 가장 인기 있는 기술 중 하나이며, 이 주제를 이해하는 전문가에 대한 수요가 높습니다. 지금까지 기계 학습 분야에서 절대적인 리더가 된 언어는 없지만 Java가 가장 선호되는 언어 중 하나입니다. 따라서 과학에 관심이 있고 단순한 코딩이 아닌 연구를 하고 싶다면 기계 학습 프로그래밍을 위한 상위 5개 Java 라이브러리를 살펴보는 것이 좋습니다.

웨카

도서관 링크: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka는 우리가 가장 좋아하는 곳이며 놀랄 일도 아닙니다. 본 제품은 머신러닝 방법을 개발하고 이를 실제 데이터에 적용하기 위한 현대적인 환경, 즉 머신러닝 방법을 널리 활용할 수 있는 환경으로 구상되었습니다. Weka를 사용하면 애플리케이션 과학자는 기계 학습 기술을 사용하여 매우 큰 데이터에서 직접 유용한 지식을 추출할 수 있습니다. Weka 3는 Java로 작성된 무료 소프트웨어입니다. 이 제품은 구현된 알고리즘 라이브러리에 대한 직접 액세스를 제공하므로 다른 코드에 잘 통합됩니다. 즉, Java로 구현된 다른 시스템에서 이미 작성된 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 또한 Weka에는 자체 Explorer 사용자 인터페이스인 Knowledge Flow 구성 요소 인터페이스가 있지만 명령줄을 사용할 수도 있습니다. 또한, 주어진 문제 세트에 대한 기계 학습 알고리즘의 예측 능력을 비교하기 위해 Weka용 Experimenter 애플리케이션이 개발되었습니다. “Weka의 강점은 분류에 있습니다. 따라서 자동 데이터 분류가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. Weka는 또한 클러스터링, 예측, 기능 선택 및 이상 탐지 작업도 수행합니다.”라고 뉴질랜드 와이카토 대학의 컴퓨터 과학 교수인 Eibe Frank는 말합니다. Weka의 기계 학습 알고리즘 제품군은 데이터베이스에 직접 적용하거나 자체 Java 코드에서 호출할 수 있습니다. 데이터 전처리, 분류, 클러스터링, 시각화, 회귀 분석 및 기능 선택을 포함한 여러 표준 데이터 마이닝 작업을 지원합니다. Java 코드와 함께 Weka를 사용하는 예: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

대규모 온라인 분석(MOA)

라이브러리 링크: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA(Massive On-Line Analysis)는 데이터 스트림 개발을 위한 프레임워크입니다. 여기에는 시간과 메모리 효율성이 뛰어난 평가 도구와 기계 학습 알고리즘 세트가 포함되어 있습니다. 이 오픈 소스 라이브러리는 기계 학습에 직접 사용되며 데이터 스트림에서 실시간으로 정보를 수집합니다. MOA는 Java로 작성되었기 때문에 Weka와 함께 쉽게 사용하여 대규모의 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. MOA의 기계 학습 알고리즘 및 채점 엔진 제품군은 회귀 분석, 분류, 이상치 감지, 클러스터링, 추천 시스템에 유용합니다. MOA는 IoT(사물 인터넷) 장치에서 생성된 데이터뿐만 아니라 데이터 세트와 흐름을 변경하는 데에도 유용할 수 있습니다. MOA의 작업 흐름은 간단한 체계를 따릅니다. 먼저 데이터 스트림(채널, 생성기)을 선택하고 구성한 다음 알고리즘(예: 분류자)을 선택하고 해당 매개변수를 설정합니다. 세 번째 단계에서는 평가 방법이나 측정 방법을 선택한 후 결과를 얻습니다. MOA를 사용하여 실험을 실행하기 위해 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 또는 명령줄 중에서 선택할 수 있습니다.

딥러닝4

라이브러리 링크: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j는 Java 생태계에 상당한 혁신을 가져오는 혁신적인 기여자 중 하나입니다. 이것은 우수한 직원(및 반지능 로봇!) Skymind가 제공하는 Java 및 Scala의 오픈 소스 프로젝트인 매우 고품질 라이브러리입니다. Deep;earning4j의 기본 아이디어는 비즈니스 환경에 맞게 심층 신경망과 딥 러닝을 결합하는 것입니다. Deeplearning4j는 수천 개의 노드가 있는 클러스터에서 실행되는 분산 프로그램을 개발하고 실행하기 위한 프레임워크인 Hadoop을 사용하여 작업하는 Java, Scala 및 Clojure 프로그래머를 위한 훌륭한 DIY 도구입니다. Hadoop은 엄청난 컴퓨팅 성능과 거의 무제한의 병렬 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 심층 신경망과 심층 강화 학습은 패턴 인식과 타겟 머신 러닝이 가능합니다. 이는 Deeplearning4j가 음성, 오디오 및 텍스트의 패턴과 감정을 식별하는 데 매우 유용하다는 것을 의미합니다. 또한 라이브러리를 사용하여 금융 거래와 같은 시계열 데이터의 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.

망치

라이브러리 링크: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET은 Andrew McCallum과 UMASS 및 UPenn의 학생들이 만든 오픈 소스 Java 툴킷입니다. 이 라이브러리는 주로 기계 학습을 사용한 텍스트 처리를 위해 설계되었습니다. 라이브러리 이름 설명 - MAChine Learning for LanguagE Toolkit. 이 소프트웨어 패키지는 통계적 자연어 처리, 클러스터링, 문서 분류, 정보 검색, 모델링 및 기타 고급 학습 애플리케이션을 지원합니다. MALLET의 주요 강점은 텍스트 변환을 위한 효율적인 표준 절차와 같은 문서 분류를 위한 현대적인 도구입니다. Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees, Maximum Entropy는 물론 분류기 성능 분석 코드를 포함한 광범위한 알고리즘을 지원합니다.

엘키

라이브러리 링크: https://elki-project.github.io/ ELKI는 인덱스 구조가 지원하는 KDD-애플리케이션 개발 환경을 의미하며, 이는 "인덱스 구조가 지원하는 KDD 애플리케이션을 개발하기 위한 환경"으로 번역될 수 있습니다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 데이터에서 대규모 지식 추출 가능성을 숨기는 약어입니다. ELKI는 군집 분석 및 이상값 탐지에서 비지도 방법에 중점을 둔 알고리즘 연구에 중점을 두고 있습니다. 높은 성능과 확장성을 달성하기 위해 ELKI는 상당한 성능 향상을 제공할 수 있는 R*-트리(이러한 데이터 구조는 공간 정보를 색인화하는 데 사용됨)와 같은 데이터 색인 구조를 제공합니다. ELKI는 쉽게 확장 가능하며 알고리즘을 쉽고 공정하게 평가할 수 있도록 매개변수화가 가능한 대규모 알고리즘 세트를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 ELKI가 데이터 과학 분야에서 매우 유용하다는 것을 의미합니다. 이 도구는 향유고래의 소리, 우주 비행 및 교통 예측을 연구하는 데 사용되었습니다. 아마도 다루지 않은 또 다른 Java 기계 학습 라이브러리를 알고 계십니까? 귀하의 의견을 통해 우리와 공유하십시오. 우리가 놓쳤을 수도 있는 내용을 알아내는 것이 흥미로울 것입니다! jaxenter의 자료를 기반으로 함