As empresas estão competindo por programadores que possam escrever códigos para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Se você estiver interessado nesses tópicos, talvez deva dar uma olhada nas melhores bibliotecas Java para aprendizado de máquina atualmente.
Mini glossário
O aprendizado de máquina é uma abordagem em que a inteligência artificial inicialmente não sabe como resolver um problema específico, mas aprende esse processo resolvendo problemas semelhantes. Vários métodos matemáticos são usados para construir relacionamentos. O aprendizado profundo ou profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que geralmente usa redes neurais que imitam a tomada de decisão humana. O aprendizado profundo geralmente requer grandes quantidades de dados de treinamento. Por exemplo, se você precisar configurar um algoritmo para reconhecer um saxofone, o programa terá que alimentar não apenas imagens de saxofones, mas também de outros instrumentos de sopro semelhantes, para que o algoritmo não os confunda no futuro.
Isso é promissor?
O longo inverno do desenvolvimento da inteligência artificial acabou. O aprendizado de máquina é agora uma das habilidades mais importantes em tecnologia, e especialistas que entendem o assunto são muito procurados. Até agora, nenhuma linguagem se tornou líder absoluta no campo de aprendizado de máquina, mas Java está claramente entre os favoritos. Portanto, se você está interessado em ciência e deseja fazer pesquisas em vez de apenas programar, sugerimos que dê uma olhada nas cinco principais bibliotecas Java para programação de aprendizado de máquina.
Weka
Link da biblioteca: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka é nosso favorito absoluto e não há surpresa nisso. Este produto foi concebido como um ambiente moderno para desenvolver métodos de aprendizado de máquina e aplicá-los a dados reais, um ambiente que disponibilizará métodos de aprendizado de máquina para uso generalizado. Com o Weka, um cientista de aplicação pode usar técnicas de aprendizado de máquina para extrair conhecimento útil diretamente de dados possivelmente muito grandes. Weka 3 é um software livre escrito em Java. O produto integra-se bem a outros códigos, pois fornece acesso direto à biblioteca de algoritmos nele implementados. Ou seja, você poderá utilizar algoritmos já escritos de outros sistemas implementados em Java.Além disso, o Weka possui sua própria interface de usuário Explorer, a interface do componente Knowledge Flow, mas você também pode usar a linha de comando. Além disso, um aplicativo Experimenter foi desenvolvido para Weka comparar a capacidade preditiva de algoritmos de aprendizado de máquina em um determinado conjunto de problemas.
“O ponto forte do Weka está na classificação. Portanto, é ideal para aplicações que requerem classificação automática de dados. Weka também realiza tarefas de clustering, previsão, seleção de recursos e detecção de anomalias”, diz Eibe Frank, professor de ciência da computação na Universidade de Waikato, na Nova Zelândia. O conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina do Weka pode ser aplicado diretamente a um banco de dados ou chamado a partir de seu próprio código Java. Ele oferece suporte a várias tarefas padrão de mineração de dados, incluindo pré-processamento de dados, classificação, clustering, visualização, análise de regressão e seleção de recursos. Exemplo de uso do Weka com código Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Análise on-line massiva (MOA)
Link da biblioteca: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) é uma estrutura para o desenvolvimento de fluxos de dados. Inclui ferramentas de avaliação e um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina que economizam tempo e memória. Esta biblioteca de código aberto é usada diretamente para aprendizado de máquina e coleta de informações de fluxos de dados em tempo real. MOA é escrito em Java, portanto pode ser facilmente usado em conjunto com Weka para resolver problemas complexos e de grande escala. O conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina e mecanismos de pontuação do MOA são úteis para análise de regressão, classificação, detecção de valores discrepantes, clustering e sistemas de recomendação. O MOA também pode ser útil para alterar conjuntos e fluxos de dados, bem como dados produzidos por dispositivos da Internet das Coisas (IoT).
O fluxo de trabalho no MOA segue um esquema simples: primeiro, um fluxo de dados (canal, gerador) é selecionado e configurado, depois um algoritmo (por exemplo, um classificador) é selecionado e seus parâmetros são definidos. Na terceira etapa, é selecionado um método ou medida de avaliação, após o qual será obtido o resultado.
Para executar um experimento usando MOA, o usuário pode escolher entre uma interface gráfica de usuário (GUI) ou a linha de comando.
Aprendizado profundo4
Link da biblioteca: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j é um dos contribuidores inovadores que está trazendo inovações significativas para o ecossistema Java. Esta é uma biblioteca de altíssima qualidade, um projeto de código aberto em Java e Scala, oferecido a nós pelos excelentes caras (e robôs semi-inteligentes!) Skymind. A ideia por trás do Deep;earning4j é combinar redes neurais profundas e aprendizado profundo para o ambiente de negócios.
Deeplearning4j é uma ótima ferramenta DIY para programadores Java, Scala e Clojure que trabalham com Hadoop, uma estrutura para desenvolver e executar programas distribuídos executados em clusters com milhares de nós. O Hadoop possui enorme poder de computação e capacidade de lidar com um número virtualmente ilimitado de tarefas paralelas. Redes neurais profundas e aprendizado por reforço profundo são capazes de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina direcionado. Isto significa que Deeplearning4j é muito útil para identificar padrões e sentimentos em fala, áudio e texto. Além disso, a biblioteca pode ser usada para detectar anomalias em dados de séries temporais, como transações financeiras.
MALHO
Link da biblioteca: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET é um kit de ferramentas Java de código aberto criado por Andrew McCallum e alunos da UMASS e UPenn. Esta biblioteca foi projetada principalmente para processamento de texto usando aprendizado de máquina. Explicação do nome da biblioteca - MAchine Learning for LanguagE Toolkit.
Este pacote de software suporta processamento estatístico de linguagem natural, clustering, classificação de documentos, recuperação de informações, modelagem e outros aplicativos de aprendizagem avançados. O principal ponto forte do MALLET são as ferramentas modernas para classificação de documentos, como procedimentos padrão eficientes para transformação de texto. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de algoritmos, incluindo Naive Bayes, árvores de decisão, árvores de decisão máxima e entropia máxima, bem como código de análise de desempenho do classificador.
ELKI
Link da biblioteca: https://elki-project.github.io/ ELKI significa Ambiente para Desenvolvimento de Aplicativos KDD Suportados por Estruturas de Índice, que pode ser traduzido como “um ambiente para desenvolvimento de aplicativos KDD suportados por estruturas de índice”. Por sua vez, KDD – Knowledge Discovery in Databases – é uma abreviatura que esconde a possibilidade de extração de conhecimento em larga escala a partir de dados. O foco da ELKI está na pesquisa algorítmica com ênfase em métodos não supervisionados em análise de cluster e detecção de valores discrepantes. Para alcançar alto desempenho e escalabilidade, o ELKI oferece estruturas de índice de dados, como árvores R* (tais estruturas de dados são usadas para indexar informações espaciais), que podem fornecer ganhos significativos de desempenho. ELKI é facilmente extensível e tem como objetivo fornecer um grande conjunto de algoritmos altamente parametrizáveis para permitir uma avaliação fácil e justa dos algoritmos.
Isso significa que o ELKI é extremamente útil no campo da ciência de dados. Esta ferramenta foi usada para estudar os sons dos cachalotes, voos espaciais e previsões de tráfego. Talvez você conheça outra biblioteca de aprendizado de máquina Java que não foi abordada? Compartilhe conosco em seus comentários, é interessante descobrir o que podemos ter perdido! Baseado em materiais de jaxenter
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