Firmy konkurują o programistów, którzy potrafią pisać kod do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Jeśli interesują Cię te tematy, może powinieneś rzucić okiem na najlepsze obecnie biblioteki Java do uczenia maszynowego?
Mały słownik
Uczenie maszynowe to podejście, w którym sztuczna inteligencja początkowo nie wie, jak rozwiązać konkretny problem, ale uczy się tego procesu, rozwiązując podobne problemy. Do budowania relacji stosuje się różne metody matematyczne. Głębokie uczenie się to podzbiór uczenia maszynowego, który najczęściej wykorzystuje sieci neuronowe imitujące proces podejmowania decyzji przez człowieka. Uczenie głębokie najczęściej wymaga ogromnych ilości danych szkoleniowych. Na przykład, jeśli chcesz ustawić algorytm rozpoznawania saksofonu, program będzie musiał podawać nie tylko obrazy saksofonów, ale także innych podobnych instrumentów dętych blaszanych, aby algorytm nie pomylił ich w przyszłości.
Czy to jest obiecujące?
Długa zima rozwoju sztucznej inteligencji dobiegła końca. Uczenie maszynowe jest obecnie jedną z najgorętszych umiejętności w technologii, a eksperci, którzy rozumieją ten temat, są bardzo poszukiwani. Jak dotąd żaden język nie stał się absolutnym liderem w dziedzinie uczenia maszynowego, ale Java zdecydowanie należy do faworytów. Jeśli więc interesujesz się nauką i chcesz zajmować się badaniami, a nie tylko kodowaniem, sugerujemy zapoznanie się z pięcioma najlepszymi bibliotekami Java do programowania w uczeniu maszynowym.
Weka
Link do biblioteki: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka jest naszym absolutnym faworytem i nie ma w tym nic dziwnego. Produkt ten został pomyślany jako nowoczesne środowisko do opracowywania metod uczenia maszynowego i stosowania ich do rzeczywistych danych, środowisko, które sprawi, że metody uczenia maszynowego staną się dostępne do powszechnego stosowania. Dzięki Weka badacz aplikacji może wykorzystywać techniki uczenia maszynowego do wydobywania przydatnej wiedzy bezpośrednio z potencjalnie bardzo dużych danych. Weka 3 jest darmowym oprogramowaniem napisanym w Javie. Produkt dobrze integruje się z innym kodem, gdyż zapewnia bezpośredni dostęp do biblioteki zaimplementowanych w nim algorytmów. Oznacza to, że będziesz mógł korzystać z już napisanych algorytmów z innych systemów zaimplementowanych w Javie.Dodatkowo Weka posiada własny interfejs użytkownika Explorer, interfejs komponentu Knowledge Flow, ale możesz także skorzystać z linii poleceń. Dodatkowo dla Weka opracowano aplikację Experimenter, która pozwala porównać zdolność predykcyjną algorytmów uczenia maszynowego dla zadanego zestawu problemów.
„Siła Weki leży w klasyfikacji. Jest więc idealny do zastosowań wymagających automatycznej klasyfikacji danych. Weka wykonuje także zadania polegające na grupowaniu, przewidywaniu, selekcji cech i wykrywaniu anomalii” – mówi Eibe Frank, profesor informatyki na Uniwersytecie Waikato w Nowej Zelandii. Zestaw algorytmów uczenia maszynowego Weka można zastosować bezpośrednio w bazie danych lub wywołać z własnego kodu Java. Obsługuje kilka standardowych zadań eksploracji danych, w tym wstępne przetwarzanie danych, klasyfikację, grupowanie, wizualizację, analizę regresji i wybór funkcji. Przykład użycia Weka z kodem Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Masowa analiza online (MOA)
Link do biblioteki: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) to platforma do tworzenia strumieni danych. Zawiera narzędzia ewaluacyjne i zestaw algorytmów uczenia maszynowego, które oszczędzają czas i pamięć. Ta biblioteka typu open source służy bezpośrednio do uczenia maszynowego i gromadzenia informacji ze strumieni danych w czasie rzeczywistym. MOA jest napisany w Javie, dzięki czemu można go łatwo używać razem z Weka do rozwiązywania dużych i złożonych problemów. Zestaw algorytmów uczenia maszynowego i silników scoringowych MOA jest przydatny w analizie regresji, klasyfikacji, wykrywaniu wartości odstających, grupowaniu i systemach rekomendacyjnych. MOA może być również przydatne do zmiany zestawów i przepływów danych, a także danych generowanych przez urządzenia Internetu rzeczy (IoT).
Przepływ pracy w MOA przebiega według prostego schematu: najpierw wybiera się i konfiguruje strumień danych (kanał, generator), następnie wybiera się algorytm (na przykład klasyfikator) i ustawia jego parametry. W trzecim kroku wybierana jest metoda oceny lub miernik, po czym zostanie uzyskany wynik.
Aby przeprowadzić eksperyment przy użyciu MOA, użytkownik może wybrać pomiędzy graficznym interfejsem użytkownika (GUI) lub wierszem poleceń.
Głębokie uczenie się 4
Link do biblioteki: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j to jeden z innowacyjnych autorów, który wprowadza znaczące innowacje do ekosystemu Java. Jest to biblioteka bardzo wysokiej jakości, projekt open source w Javie i Scali, zaoferowany nam przez znakomitych chłopaków (i półinteligentne roboty!) Skymind. Ideą Deep;earning4j jest połączenie głębokich sieci neuronowych i głębokiego uczenia się dla środowiska biznesowego.
Deeplearning4j to świetne narzędzie typu „zrób to sam” dla programistów Java, Scala i Clojure, którzy pracują z Hadoop, frameworkiem do tworzenia i uruchamiania programów rozproszonych działających w klastrach z tysiącami węzłów. Hadoop posiada ogromną moc obliczeniową i możliwość obsługi praktycznie nieograniczonej liczby równoległych zadań. Głębokie sieci neuronowe i głębokie uczenie się przez wzmacnianie umożliwiają rozpoznawanie wzorców i ukierunkowane uczenie maszynowe. Oznacza to, że Deeplearning4j jest bardzo przydatny do identyfikowania wzorców i nastrojów w mowie, dźwięku i tekście. Dodatkowo bibliotekę można wykorzystać do wykrywania anomalii w danych szeregów czasowych, takich jak transakcje finansowe.
DREWNIANY MŁOTEK
Link do biblioteki: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET to zestaw narzędzi Java typu open source stworzony przez Andrew McCalluma oraz studentów UMASS i UPenn. Ta biblioteka jest przeznaczona przede wszystkim do przetwarzania tekstu przy użyciu uczenia maszynowego. Objaśnienie nazwy biblioteki - Machine Learning for LanguagE Toolkit.
Ten pakiet oprogramowania obsługuje statystyczne przetwarzanie języka naturalnego, grupowanie, klasyfikację dokumentów, wyszukiwanie informacji, modelowanie i inne zaawansowane aplikacje edukacyjne. Główną siłą MALLET są nowoczesne narzędzia klasyfikacji dokumentów, takie jak wydajne standardowe procedury transformacji tekstu. Obsługuje szeroką gamę algorytmów, w tym Naive Bayes, drzewa decyzyjne, maksymalne drzewa decyzyjne i maksymalną entropię, a także kod analizy wydajności klasyfikatora.
ELKI
Link do biblioteki: https://elki-project.github.io/ ELKI to skrót od Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, co można przetłumaczyć jako „środowisko do tworzenia aplikacji KDD wspieranych przez struktury indeksu”. Z kolei KDD – Knowledge Discovery in Databases – to skrót kryjący w sobie możliwość ekstrakcji wiedzy z danych na dużą skalę. Projekt ELKI koncentruje się na badaniach algorytmicznych, ze szczególnym naciskiem na metody nienadzorowane w analizie skupień i wykrywaniu wartości odstających. Aby osiągnąć wysoką wydajność i skalowalność, ELKI oferuje struktury indeksów danych, takie jak drzewa R* (takie struktury danych służą do indeksowania informacji przestrzennych), które mogą zapewnić znaczny wzrost wydajności. ELKI jest łatwo rozszerzalny i ma na celu zapewnienie dużego zestawu wysoce parametryzowalnych algorytmów, aby umożliwić łatwą i uczciwą ocenę algorytmów.
Oznacza to, że ELKI jest niezwykle przydatny w dziedzinie analityki danych. Narzędzie to służyło do badania odgłosów kaszalotów, lotów kosmicznych i prognozowania ruchu drogowego. Być może znasz inną bibliotekę uczenia maszynowego Java, która nie została omówiona? Podziel się z nami w swoich komentarzach, warto dowiedzieć się, co mogliśmy przeoczyć! Na podstawie materiałów z jaxenter
GO TO FULL VERSION