บริษัทต่างๆ กำลังแข่งขันกันเพื่อแย่งชิงโปรแกรมเมอร์ที่สามารถเขียนโค้ดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก หากคุณสนใจหัวข้อเหล่านี้ บางทีคุณควรดูไลบรารี Java ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน
“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
เวิร์กโฟลว์ใน MOA เป็นไปตามรูปแบบง่ายๆ: ขั้นแรกเลือกและกำหนดค่าสตรีมข้อมูล (แชนเนล, ตัวสร้าง) จากนั้นจึงเลือกอัลกอริทึม (เช่นตัวแยกประเภท) และตั้งค่าพารามิเตอร์ ในขั้นตอนที่สาม จะมีการเลือกวิธีการประเมินหรือการวัดผล หลังจากนั้นจึงจะได้ผลลัพธ์
หากต้องการดำเนินการทดสอบโดยใช้ MOA ผู้ใช้สามารถเลือกระหว่างอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) หรือบรรทัดคำสั่งได้
Deeplearning4j เป็นเครื่องมือ DIY ที่ยอดเยี่ยมสำหรับโปรแกรมเมอร์ Java, Scala และ Clojure ที่ทำงานร่วมกับ Hadoop ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาและรันโปรแกรมแบบกระจายที่ทำงานบนคลัสเตอร์ที่มีโหนดนับพัน Hadoop มีพลังการประมวลผลมหาศาลและมีความสามารถในการจัดการงานแบบขนานจำนวนไม่จำกัด โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึกมีความสามารถในการจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่องแบบกำหนดเป้าหมาย ซึ่งหมายความว่า Deeplearning4j มีประโยชน์อย่างมากในการระบุรูปแบบและความรู้สึกในรูปแบบคำพูด เสียง และข้อความ นอกจากนี้ ไลบรารียังสามารถใช้เพื่อตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น ธุรกรรมทางการเงิน
แพคเกจซอฟต์แวร์นี้สนับสนุนการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางสถิติ การจัดกลุ่ม การจำแนกเอกสาร การดึงข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ขั้นสูงอื่นๆ จุดแข็งหลักของ MALLET คือเครื่องมือที่ทันสมัยสำหรับการจำแนกเอกสาร เช่น ขั้นตอนมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแปลงข้อความ รองรับอัลกอริธึมที่หลากหลาย รวมถึง Naive Bayes, Decision Trees, Maximum Decision Trees และ Maximum Entropy รวมถึงโค้ดการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวแยกประเภท
ซึ่งหมายความว่า ELKI มีประโยชน์อย่างยิ่งในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือนี้ใช้เพื่อศึกษาเสียงของวาฬสเปิร์ม การบินในอวกาศ และการพยากรณ์การจราจร บางทีคุณอาจรู้จักไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง Java อื่นที่ยังไม่ครอบคลุม แบ่งปันกับเราในความคิดเห็นของคุณ การค้นหาสิ่งที่เราอาจพลาดไปเป็นเรื่องน่าสนใจ! ขึ้นอยู่กับวัสดุจาก jaxenter
อภิธานศัพท์ขนาดเล็ก
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวทางที่ปัญญาประดิษฐ์ไม่ทราบวิธีแก้ปัญหาเฉพาะในตอนแรก แต่เรียนรู้กระบวนการนี้จากการแก้ปัญหาที่คล้ายกัน มีการใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เพื่อสร้างความสัมพันธ์ การเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ส่วนใหญ่มักใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบการตัดสินใจของมนุษย์ การเรียนรู้เชิงลึกมักต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาล ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการตั้งค่าอัลกอริธึมเพื่อจดจำแซ็กโซโฟน โปรแกรมจะต้องป้อนไม่เพียงแต่รูปภาพของแซกโซโฟนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเครื่องดนตรีทองเหลืองอื่น ๆ ที่คล้ายกันด้วย เพื่อที่อัลกอริธึมจะไม่สับสนในอนาคตสิ่งนี้มีแนวโน้มหรือไม่?
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
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)

การเรียนรู้เชิงลึก4
ลิงก์ห้องสมุด: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j เป็นหนึ่งในผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมที่นำนวัตกรรมที่สำคัญมาสู่ระบบนิเวศ Java นี่คือไลบรารีคุณภาพสูงมาก ซึ่งเป็นโปรเจ็กต์โอเพ่นซอร์สใน Java และ Scala ที่เสนอให้กับเราโดยคนที่ยอดเยี่ยม (และหุ่นยนต์กึ่งอัจฉริยะ!) Skymind แนวคิดเบื้องหลัง Deep; Earning4j คือการผสมผสานโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ
ค้อน
ลิงก์ห้องสมุด: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET เป็นชุดเครื่องมือ Java แบบโอเพ่นซอร์สที่สร้างโดย Andrew McCallum และนักเรียนจาก UMASS และ UPenn ไลบรารีนี้ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลข้อความโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก คำอธิบายชื่อห้องสมุด - MAchine Learning for LanguagE Toolkit
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
GO TO FULL VERSION