ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อันดับแรกสำหรับ Java

บริษัทต่างๆ กำลังแข่งขันกันเพื่อแย่งชิงโปรแกรมเมอร์ที่สามารถเขียนโค้ดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก หากคุณสนใจหัวข้อเหล่านี้ บางทีคุณควรดูไลบรารี Java ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน

อภิธานศัพท์ขนาดเล็ก

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวทางที่ปัญญาประดิษฐ์ไม่ทราบวิธีแก้ปัญหาเฉพาะในตอนแรก แต่เรียนรู้กระบวนการนี้จากการแก้ปัญหาที่คล้ายกัน มีการใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เพื่อสร้างความสัมพันธ์ การเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ส่วนใหญ่มักใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบการตัดสินใจของมนุษย์ การเรียนรู้เชิงลึกมักต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาล ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการตั้งค่าอัลกอริธึมเพื่อจดจำแซ็กโซโฟน โปรแกรมจะต้องป้อนไม่เพียงแต่รูปภาพของแซกโซโฟนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเครื่องดนตรีทองเหลืองอื่น ๆ ที่คล้ายกันด้วย เพื่อที่อัลกอริธึมจะไม่สับสนในอนาคต

สิ่งนี้มีแนวโน้มหรือไม่?

ฤดูหนาวอันยาวนานของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์สิ้นสุดลงแล้ว ปัจจุบัน Machine Learning เป็นหนึ่งในทักษะที่ร้อนแรงที่สุดในเทคโนโลยี และผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจหัวข้อนี้ก็เป็นที่ต้องการอย่างมาก จนถึงขณะนี้ยังไม่มีภาษาใดที่จะกลายเป็นผู้นำที่แท้จริงในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ Java ก็เป็นหนึ่งในรายการโปรดอย่างชัดเจน ดังนั้น หากคุณสนใจด้านวิทยาศาสตร์และต้องการค้นคว้ามากกว่าแค่การเขียนโค้ด เราขอแนะนำให้คุณดูไลบรารี Java ห้าอันดับแรกสำหรับการเขียนโปรแกรม Machine Learning

เวก้า

ลิงก์ห้องสมุด: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka เป็นร้านโปรดของเราและไม่แปลกใจเลย ผลิตภัณฑ์นี้ถือเป็นสภาพแวดล้อมที่ทันสมัยสำหรับการพัฒนาวิธีการเรียนรู้ของเครื่องและนำไปใช้กับข้อมูลจริง ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่จะทำให้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้งานได้อย่างแพร่หลาย ด้วย Weka นักวิทยาศาสตร์ด้านการประยุกต์ใช้งานสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดึงความรู้ที่เป็นประโยชน์ได้โดยตรงจากข้อมูลที่อาจมีขนาดใหญ่มาก Weka 3 เป็นซอฟต์แวร์ฟรีที่เขียนด้วยภาษา Java ผลิตภัณฑ์นี้รวมเข้ากับโค้ดอื่น ๆ ได้เป็นอย่างดี เนื่องจากให้การเข้าถึงโดยตรงไปยังไลบรารีของอัลกอริทึมที่นำมาใช้ในนั้น นั่นคือคุณจะสามารถใช้อัลกอริธึมที่เขียนไว้แล้วจากระบบอื่นที่ใช้งานใน Java ได้ นอกจากนี้ Weka ยังมีส่วนต่อประสานผู้ใช้ Explorer ของตัวเองซึ่งเป็นส่วนต่อประสานองค์ประกอบ Knowledge Flow แต่คุณสามารถใช้บรรทัดคำสั่งได้เช่นกัน นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน Experimenter ยังได้รับการพัฒนาสำหรับ Weka เพื่อเปรียบเทียบความสามารถในการคาดการณ์ของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องกับชุดปัญหาที่กำหนด “จุดแข็งของ Weka อยู่ที่การจำแนกประเภท ดังนั้นจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการจำแนกข้อมูลอัตโนมัติ Weka ยังดำเนินการจัดกลุ่ม การทำนาย การเลือกคุณลักษณะ และการตรวจจับความผิดปกติ” Eibe Frank ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัย Waikato ในนิวซีแลนด์กล่าว ชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องของ Weka สามารถนำไปใช้กับฐานข้อมูลได้โดยตรงหรือเรียกจากโค้ด Java ของคุณเอง รองรับงานการขุดข้อมูลมาตรฐานหลายประการ รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม การสร้างภาพ การวิเคราะห์การถดถอย และการเลือกคุณสมบัติ ตัวอย่างการใช้ Weka กับโค้ด Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

การวิเคราะห์ออนไลน์จำนวนมาก (MOA)

ลิงก์ห้องสมุด: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) เป็นกรอบงานสำหรับการพัฒนาสตรีมข้อมูล ประกอบด้วยเครื่องมือประเมินผลและชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งมีประสิทธิภาพด้านเวลาและหน่วยความจำ ไลบรารีโอเพ่นซอร์สนี้ใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องโดยตรงและรวบรวมข้อมูลจากสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ MOA เขียนด้วยภาษา Java ดังนั้นจึงใช้ร่วมกับ Weka ได้อย่างง่ายดายเพื่อแก้ไขปัญหาขนาดใหญ่และซับซ้อน ชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและกลไกการให้คะแนนของ MOA มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์การถดถอย การจำแนกประเภท การตรวจจับค่าผิดปกติ การจัดกลุ่ม และระบบผู้แนะนำ MOA ยังมีประโยชน์สำหรับการเปลี่ยนแปลงชุดและการไหลของข้อมูล เช่นเดียวกับข้อมูลที่ผลิตโดยอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) เวิร์กโฟลว์ใน MOA เป็นไปตามรูปแบบง่ายๆ: ขั้นแรกเลือกและกำหนดค่าสตรีมข้อมูล (แชนเนล, ตัวสร้าง) จากนั้นจึงเลือกอัลกอริทึม (เช่นตัวแยกประเภท) ​​และตั้งค่าพารามิเตอร์ ในขั้นตอนที่สาม จะมีการเลือกวิธีการประเมินหรือการวัดผล หลังจากนั้นจึงจะได้ผลลัพธ์ หากต้องการดำเนินการทดสอบโดยใช้ MOA ผู้ใช้สามารถเลือกระหว่างอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) หรือบรรทัดคำสั่งได้

การเรียนรู้เชิงลึก4

ลิงก์ห้องสมุด: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j เป็นหนึ่งในผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมที่นำนวัตกรรมที่สำคัญมาสู่ระบบนิเวศ Java นี่คือไลบรารีคุณภาพสูงมาก ซึ่งเป็นโปรเจ็กต์โอเพ่นซอร์สใน Java และ Scala ที่เสนอให้กับเราโดยคนที่ยอดเยี่ยม (และหุ่นยนต์กึ่งอัจฉริยะ!) Skymind แนวคิดเบื้องหลัง Deep; Earning4j คือการผสมผสานโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ Deeplearning4j เป็นเครื่องมือ DIY ที่ยอดเยี่ยมสำหรับโปรแกรมเมอร์ Java, Scala และ Clojure ที่ทำงานร่วมกับ Hadoop ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาและรันโปรแกรมแบบกระจายที่ทำงานบนคลัสเตอร์ที่มีโหนดนับพัน Hadoop มีพลังการประมวลผลมหาศาลและมีความสามารถในการจัดการงานแบบขนานจำนวนไม่จำกัด โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึกมีความสามารถในการจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่องแบบกำหนดเป้าหมาย ซึ่งหมายความว่า Deeplearning4j มีประโยชน์อย่างมากในการระบุรูปแบบและความรู้สึกในรูปแบบคำพูด เสียง และข้อความ นอกจากนี้ ไลบรารียังสามารถใช้เพื่อตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น ธุรกรรมทางการเงิน

ค้อน

ลิงก์ห้องสมุด: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET เป็นชุดเครื่องมือ Java แบบโอเพ่นซอร์สที่สร้างโดย Andrew McCallum และนักเรียนจาก UMASS และ UPenn ไลบรารีนี้ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลข้อความโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก คำอธิบายชื่อห้องสมุด - MAchine Learning for LanguagE Toolkit แพคเกจซอฟต์แวร์นี้สนับสนุนการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางสถิติ การจัดกลุ่ม การจำแนกเอกสาร การดึงข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ขั้นสูงอื่นๆ จุดแข็งหลักของ MALLET คือเครื่องมือที่ทันสมัยสำหรับการจำแนกเอกสาร เช่น ขั้นตอนมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแปลงข้อความ รองรับอัลกอริธึมที่หลากหลาย รวมถึง Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees และ Maximum Entropy รวมถึงโค้ดการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวแยกประเภท

เอลกิ

ลิงก์ไลบรารี: https://elki-project.github.io/ ELKI ย่อมาจาก Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures ซึ่งสามารถแปลได้ว่าเป็น “สภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน KDD ที่รองรับโดยโครงสร้างดัชนี” ในทางกลับกัน KDD - การค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล - เป็นตัวย่อที่ซ่อนความเป็นไปได้ของการดึงความรู้จำนวนมากจากข้อมูล จุดมุ่งเน้นของ ELKI อยู่ที่การวิจัยอัลกอริทึมโดยเน้นวิธีการที่ไม่มีผู้ดูแลในการวิเคราะห์คลัสเตอร์และการตรวจจับค่าผิดปกติ เพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่สูง ELKI นำเสนอโครงสร้างดัชนีข้อมูล เช่น R*-trees (โครงสร้างข้อมูลดังกล่าวใช้ในการจัดทำดัชนีข้อมูลเชิงพื้นที่) ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก ELKI สามารถขยายได้อย่างง่ายดายและมีเป้าหมายที่จะจัดเตรียมชุดอัลกอริธึมที่สามารถกำหนดพารามิเตอร์ได้สูงจำนวนมาก เพื่อให้สามารถประเมินอัลกอริธึมที่ง่ายและยุติธรรม ซึ่งหมายความว่า ELKI มีประโยชน์อย่างยิ่งในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือนี้ใช้เพื่อศึกษาเสียงของวาฬสเปิร์ม การบินในอวกาศ และการพยากรณ์การจราจร บางทีคุณอาจรู้จักไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง Java อื่นที่ยังไม่ครอบคลุม แบ่งปันกับเราในความคิดเห็นของคุณ การค้นหาสิ่งที่เราอาจพลาดไปเป็นเรื่องน่าสนใจ! ขึ้นอยู่กับวัสดุจาก jaxenter