Syarikat bersaing untuk pengaturcara yang boleh menulis kod untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Jika anda berminat dengan topik ini, mungkin anda perlu melihat perpustakaan Java terbaik untuk pembelajaran mesin hari ini?
Glosari mini
Pembelajaran mesin ialah pendekatan di mana kecerdasan buatan pada mulanya tidak tahu cara menyelesaikan masalah tertentu, tetapi mempelajari proses ini dengan menyelesaikan masalah yang serupa. Pelbagai kaedah matematik digunakan untuk membina hubungan. Pembelajaran mendalam atau mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang paling kerap menggunakan rangkaian saraf yang meniru pembuatan keputusan manusia. Pembelajaran mendalam selalunya memerlukan sejumlah besar data latihan. Sebagai contoh, jika anda perlu menyediakan algoritma untuk mengenali saksofon, program ini perlu memberi bukan sahaja imej saksofon, tetapi juga instrumen loyang lain yang serupa, supaya algoritma itu tidak mengelirukan mereka pada masa hadapan.
Adakah ini menjanjikan?
Musim sejuk panjang pembangunan kecerdasan buatan telah berakhir. Pembelajaran mesin kini merupakan salah satu kemahiran paling hangat dalam teknologi, dan pakar yang memahami topik tersebut mendapat permintaan tinggi. Setakat ini, tiada bahasa yang menjadi peneraju mutlak dalam bidang pembelajaran mesin, tetapi Java jelas antara kegemaran. Jadi, jika anda berminat dalam sains dan ingin membuat penyelidikan dan bukannya pengekodan, kami cadangkan anda melihat lima perpustakaan Java teratas untuk pengaturcaraan pembelajaran mesin.
Weka
Pautan perpustakaan: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka adalah kegemaran mutlak kami dan tidak mengejutkan di sana. Produk ini difikirkan sebagai persekitaran moden untuk membangunkan kaedah pembelajaran mesin dan menerapkannya pada data sebenar, persekitaran yang akan menjadikan kaedah pembelajaran mesin tersedia untuk kegunaan meluas. Dengan Weka, seorang saintis aplikasi boleh menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak pengetahuan berguna secara langsung daripada data yang mungkin sangat besar. Weka 3 ialah perisian percuma yang ditulis dalam Java. Produk ini disepadukan dengan baik ke dalam kod lain, kerana ia menyediakan akses terus kepada perpustakaan algoritma yang dilaksanakan di dalamnya. Iaitu, anda akan dapat menggunakan algoritma yang telah ditulis daripada sistem lain yang dilaksanakan di Java. Selain itu, Weka mempunyai antara muka pengguna Explorer sendiri, antara muka komponen Aliran Pengetahuan, tetapi anda juga boleh menggunakan baris arahan. Selain itu, aplikasi Experimenter telah dibangunkan untuk Weka untuk membandingkan keupayaan ramalan algoritma pembelajaran mesin pada set masalah tertentu.
“Kekuatan Weka terletak pada klasifikasi. Jadi ia sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengelasan data automatik. Weka juga melaksanakan tugas pengelompokan, ramalan, pemilihan ciri dan pengesanan anomali,” kata Eibe Frank, profesor sains komputer di Universiti Waikato di New Zealand. Set algoritma pembelajaran mesin Weka boleh digunakan terus ke pangkalan data atau dipanggil daripada kod Java anda sendiri. Ia menyokong beberapa tugas perlombongan data standard, termasuk prapemprosesan data, pengelasan, pengelompokan, visualisasi, analisis regresi dan pemilihan ciri. Contoh penggunaan Weka dengan kod Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Analisis Dalam Talian Besar-besaran (MOA)
Pautan perpustakaan: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) ialah rangka kerja untuk membangunkan aliran data. Ia termasuk alat penilaian dan satu set algoritma pembelajaran mesin yang cekap masa dan ingatan. Pustaka sumber terbuka ini digunakan secara langsung untuk pembelajaran mesin dan mengumpul maklumat daripada aliran data dalam masa nyata. MOA ditulis dalam Java, jadi ia boleh digunakan dengan mudah bersama-sama dengan Weka untuk menyelesaikan masalah berskala besar dan kompleks. Set algoritma pembelajaran mesin dan enjin pemarkahan MOA berguna untuk analisis regresi, klasifikasi, pengesanan terpencil, pengelompokan, sistem pengesyor. MOA juga boleh berguna untuk menukar set dan aliran data, serta data yang dihasilkan oleh peranti Internet of Things (IoT).
Aliran kerja dalam MOA mengikut skema mudah: pertama, aliran data (saluran, penjana) dipilih dan dikonfigurasikan, kemudian algoritma (contohnya, pengelas) dipilih dan parameternya ditetapkan. Dalam langkah ketiga, kaedah atau ukuran penilaian dipilih, selepas itu keputusan akan diperolehi.
Untuk menjalankan percubaan menggunakan MOA, pengguna boleh memilih antara antara muka pengguna grafik (GUI) atau baris arahan.
Pembelajaran mendalam4
Pautan Perpustakaan: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j ialah salah satu penyumbang inovatif yang membawa inovasi penting kepada ekosistem Java. Ini adalah perpustakaan yang sangat berkualiti tinggi, projek sumber terbuka di Java dan Scala, ditawarkan kepada kami oleh lelaki yang sangat baik (dan robot separa pintar!) Skymind. Idea di sebalik Deep;earning4j adalah untuk menggabungkan rangkaian saraf dalam dan pembelajaran mendalam untuk persekitaran perniagaan.
Deeplearning4j ialah alat DIY yang hebat untuk pengaturcara Java, Scala dan Clojure yang bekerja dengan Hadoop, rangka kerja untuk membangun dan menjalankan program teragih yang berjalan pada kelompok dengan ribuan nod. Hadoop mempunyai kuasa pengkomputeran yang besar dan keupayaan untuk mengendalikan bilangan tugas selari yang hampir tidak terhad. Rangkaian saraf dalam dan pembelajaran tetulang mendalam mampu mengecam corak dan pembelajaran mesin yang disasarkan. Ini bermakna Deeplearning4j sangat berguna untuk mengenal pasti corak dan sentimen dalam pertuturan, audio dan teks. Selain itu, perpustakaan boleh digunakan untuk mengesan anomali dalam data siri masa seperti transaksi kewangan.
MALLET
Pautan perpustakaan: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET ialah kit alat Java sumber terbuka yang dicipta oleh Andrew McCallum dan pelajar di UMASS dan UPenn. Pustaka ini direka bentuk terutamanya untuk pemprosesan teks menggunakan pembelajaran mesin. Penjelasan nama perpustakaan - MAchine Learning for LanguagE Toolkit.
Pakej perisian ini menyokong pemprosesan bahasa semula jadi statistik, pengelompokan, klasifikasi dokumen, perolehan maklumat, pemodelan dan aplikasi pembelajaran lanjutan yang lain. Kekuatan utama MALLET ialah alat moden untuk pengelasan dokumen, seperti prosedur standard yang cekap untuk transformasi teks. Ia menyokong pelbagai algoritma, termasuk Naive Bayes, Pokok Keputusan, Pokok Keputusan Maksimum dan Entropi Maksimum, serta kod analisis prestasi pengelas.
ELKI
Pautan perpustakaan: https://elki-project.github.io/ ELKI bermaksud Persekitaran untuk Membangunkan Aplikasi KDD yang Disokong oleh Struktur Indeks, yang boleh diterjemahkan sebagai "persekitaran untuk membangunkan aplikasi KDD yang disokong oleh struktur indeks." Sebaliknya, KDD - Penemuan pengetahuan dalam pangkalan data - ialah singkatan yang menyembunyikan kemungkinan pengekstrakan pengetahuan berskala besar daripada data. Fokus ELKI adalah pada penyelidikan algoritma dengan penekanan pada kaedah tanpa pengawasan dalam analisis kelompok dan pengesanan outlier. Untuk mencapai prestasi tinggi dan kebolehskalaan, ELKI menawarkan struktur indeks data seperti R*-tree (struktur data sedemikian digunakan untuk mengindeks maklumat spatial), yang boleh memberikan peningkatan prestasi yang ketara. ELKI mudah diperluaskan dan bertujuan untuk menyediakan satu set besar algoritma yang boleh diparameterkan untuk membolehkan penilaian algoritma yang mudah dan adil.
Ini bermakna ELKI amat berguna dalam bidang sains data. Alat ini digunakan untuk mengkaji bunyi ikan paus sperma, penerbangan angkasa dan ramalan lalu lintas. Mungkin anda tahu perpustakaan pembelajaran mesin Java lain yang belum dilindungi? Kongsi dengan kami dalam ulasan anda, adalah menarik untuk mengetahui perkara yang mungkin kami terlepas! Berdasarkan bahan daripada jaxenter
GO TO FULL VERSION