جاوا کے لیے ٹاپ 5 مشین لرننگ لائبریریاں

کمپنیاں پروگرامرز کے لیے مقابلہ کر رہی ہیں جو مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے لیے کوڈ لکھ سکتے ہیں۔ اگر آپ ان موضوعات میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو شاید آپ کو آج مشین لرننگ کے لیے بہترین جاوا لائبریریوں پر ایک نظر ڈالنی چاہیے؟

منی لغت

مشین لرننگ ایک ایسا طریقہ ہے جس میں مصنوعی ذہانت ابتدائی طور پر یہ نہیں جانتی کہ کسی خاص مسئلے کو کیسے حل کیا جائے، لیکن اسی طرح کے مسائل کو حل کرکے اس عمل کو سیکھتا ہے۔ تعلقات استوار کرنے کے لیے مختلف ریاضیاتی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ گہری یا گہری لرننگ مشین لرننگ کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو اکثر ایسے نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے جو انسانی فیصلہ سازی کی نقل کرتے ہیں۔ گہری سیکھنے کے لیے اکثر تربیتی ڈیٹا کی بڑی مقدار درکار ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کو سیکسوفون کو پہچاننے کے لیے الگورتھم ترتیب دینے کی ضرورت ہے، تو پروگرام کو نہ صرف سیکسوفونز کی تصاویر، بلکہ پیتل کے دوسرے آلات کو بھی فیڈ کرنا ہو گا، تاکہ الگورتھم مستقبل میں ان کو الجھا نہ دے۔

کیا یہ امید افزا ہے؟

مصنوعی ذہانت کی ترقی کا طویل موسم سرما ختم ہو چکا ہے۔ مشین لرننگ اب ٹیکنالوجی کی سب سے مشہور مہارتوں میں سے ایک ہے، اور اس موضوع کو سمجھنے والے ماہرین کی بہت زیادہ مانگ ہے۔ ابھی تک، کوئی بھی زبان مشین لرننگ کے میدان میں مطلق رہنما نہیں بن سکی ہے، لیکن جاوا واضح طور پر پسندیدہ میں شامل ہے۔ لہذا اگر آپ سائنس میں دلچسپی رکھتے ہیں اور صرف کوڈنگ کے بجائے تحقیق کرنا چاہتے ہیں، تو ہمارا مشورہ ہے کہ آپ مشین لرننگ پروگرامنگ کے لیے ٹاپ پانچ جاوا لائبریریوں پر ایک نظر ڈالیں۔

ویکا

لائبریری کا لنک: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html ویکا ہمارا مطلق پسندیدہ ہے اور اس میں کوئی تعجب کی بات نہیں۔ اس پروڈکٹ کو مشین لرننگ کے طریقوں کو تیار کرنے اور حقیقی ڈیٹا پر لاگو کرنے کے لیے ایک جدید ماحول کے طور پر تصور کیا گیا تھا، ایسا ماحول جو مشین لرننگ کے طریقوں کو وسیع پیمانے پر استعمال کے لیے دستیاب کرائے گا۔ ویکا کے ساتھ، ایک ایپلیکیشن سائنسدان مشین لرننگ کی تکنیک استعمال کر سکتا ہے تاکہ ممکنہ طور پر بہت بڑے ڈیٹا سے براہ راست مفید معلومات حاصل کر سکے۔ ویکا 3 جاوا میں لکھا ہوا مفت سافٹ ویئر ہے۔ پروڈکٹ دوسرے کوڈ میں اچھی طرح سے ضم ہوجاتا ہے، کیونکہ یہ اس میں لاگو الگورتھم کی لائبریری تک براہ راست رسائی فراہم کرتا ہے۔ یعنی، آپ جاوا میں نافذ دوسرے سسٹمز سے پہلے سے لکھے ہوئے الگورتھم استعمال کر سکیں گے۔ اس کے علاوہ، ویکا کا اپنا ایکسپلورر یوزر انٹرفیس، نالج فلو کمپوننٹ انٹرفیس ہے، لیکن آپ کمانڈ لائن بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، Weka کے لیے ایک Experimenter ایپلی کیشن تیار کی گئی ہے تاکہ مشین لرننگ الگورتھم کی پیشین گوئی کی صلاحیت کا ایک مخصوص سیٹ پر مسائل کا موازنہ کیا جا سکے۔ "ویکا کی طاقت درجہ بندی میں ہے۔ لہذا یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے مثالی ہے جن کے لیے خودکار ڈیٹا کی درجہ بندی کی ضرورت ہوتی ہے۔ ویکا کلسٹرنگ، پیشن گوئی، خصوصیت کا انتخاب اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے کام بھی انجام دیتا ہے،" نیوزی لینڈ کی وائیکاٹو یونیورسٹی میں کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر ایبی فرینک کہتے ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم کے Weka کے سوٹ کو براہ راست ڈیٹا بیس پر لاگو کیا جا سکتا ہے یا آپ کے اپنے جاوا کوڈ سے کال کیا جا سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا مائننگ کے کئی معیاری کاموں کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول ڈیٹا پری پروسیسنگ، درجہ بندی، کلسٹرنگ، ویژولائزیشن، ریگریشن تجزیہ، اور فیچر کا انتخاب۔ جاوا کوڈ کے ساتھ ویکا استعمال کرنے کی مثال: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

بڑے پیمانے پر آن لائن تجزیہ (MOA)

لائبریری لنک: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (بڑے پیمانے پر آن لائن تجزیہ) ڈیٹا اسٹریمز تیار کرنے کا ایک فریم ورک ہے۔ اس میں تشخیصی ٹولز اور مشین لرننگ الگورتھم کا ایک سیٹ شامل ہے جو وقت اور یادداشت کو موثر رکھتے ہیں۔ یہ اوپن سورس لائبریری براہ راست مشین لرننگ اور ڈیٹا اسٹریمز سے حقیقی وقت میں معلومات اکٹھی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ MOA جاوا میں لکھا جاتا ہے، لہذا اسے آسانی سے Weka کے ساتھ مل کر بڑے پیمانے پر اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ MOA کا مشین لرننگ الگورتھم اور اسکورنگ انجن ریگریشن تجزیہ، درجہ بندی، آؤٹ لیئر ڈٹیکشن، کلسٹرنگ، تجویز کنندہ سسٹمز کے لیے مفید ہیں۔ MOA ڈیٹا کے سیٹ اور بہاؤ کو تبدیل کرنے کے ساتھ ساتھ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹا کے لیے بھی کارآمد ثابت ہو سکتا ہے۔ MOA میں ورک فلو ایک سادہ اسکیم کی پیروی کرتا ہے: سب سے پہلے، ایک ڈیٹا اسٹریم (چینل، جنریٹر) کو منتخب کیا جاتا ہے اور کنفیگر کیا جاتا ہے، پھر ایک الگورتھم (مثال کے طور پر، ایک درجہ بندی) کو منتخب کیا جاتا ہے اور اس کے پیرامیٹرز سیٹ کیے جاتے ہیں۔ تیسرے مرحلے میں، ایک تشخیصی طریقہ یا پیمائش کا انتخاب کیا جاتا ہے، جس کے بعد نتیجہ حاصل کیا جائے گا۔ MOA کا استعمال کرتے ہوئے ایک تجربہ چلانے کے لیے، صارف گرافیکل یوزر انٹرفیس (GUI) یا کمانڈ لائن کے درمیان انتخاب کر سکتا ہے۔

گہری تعلیم 4

لائبریری لنک: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j ان اختراعی شراکت داروں میں سے ایک ہے جو جاوا ایکو سسٹم میں اہم جدت لا رہا ہے۔ یہ ایک بہت ہی اعلیٰ معیار کی لائبریری ہے، جاوا اور اسکالا میں ایک اوپن سورس پروجیکٹ ہے، جو ہمیں بہترین لڑکوں (اور نیم ذہین روبوٹس!) اسکائی مائنڈ نے پیش کیا ہے۔ Deep;earning4j کے پیچھے آئیڈیا گہرے نیورل نیٹ ورکس اور کاروباری ماحول کے لیے گہری سیکھنے کو یکجا کرنا ہے۔ Deeplearning4j Java، Scala، اور Clojure پروگرامرز کے لیے ایک بہترین DIY ٹول ہے جو Hadoop کے ساتھ کام کرتے ہیں، جو ہزاروں نوڈس کے ساتھ کلسٹرز پر چلنے والے تقسیم شدہ پروگراموں کو تیار کرنے اور چلانے کا فریم ورک ہے۔ ہڈوپ میں کمپیوٹنگ کی زبردست طاقت اور متوازی کاموں کی عملی طور پر لامحدود تعداد کو سنبھالنے کی صلاحیت ہے۔ گہرے اعصابی نیٹ ورکس اور گہری کمک سیکھنے میں پیٹرن کی شناخت اور ٹارگٹڈ مشین لرننگ کی اہلیت ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ Deeplearning4j تقریر، آڈیو اور متن میں پیٹرن اور جذبات کی شناخت کے لیے بہت مفید ہے۔ مزید برآں، لائبریری کو مالیاتی لین دین جیسے ٹائم سیریز ڈیٹا میں بے ضابطگیوں کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ماللیٹ

لائبریری لنک: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET ایک اوپن سورس جاوا ٹول کٹ ہے جسے اینڈریو میک کیلم اور UMASS اور UPenn کے طلباء نے بنایا ہے۔ یہ لائبریری بنیادی طور پر مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ پروسیسنگ کے لیے بنائی گئی ہے۔ لائبریری کے نام کی وضاحت - MAchine Learning for LanguageE Toolkit۔ یہ سافٹ ویئر پیکج شماریاتی قدرتی زبان کی پروسیسنگ، کلسٹرنگ، دستاویز کی درجہ بندی، معلومات کی بازیافت، ماڈلنگ، اور دیگر جدید سیکھنے کی ایپلی کیشنز کی حمایت کرتا ہے۔ MALLET کی اہم طاقت دستاویز کی درجہ بندی کے لیے جدید ٹولز ہیں، جیسے متن کی تبدیلی کے لیے موثر معیاری طریقہ کار۔ یہ الگورتھم کی ایک وسیع رینج کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول Naive Bayes، Decision Trees، Maximum Decision Trees، اور Maximum Entropy کے ساتھ ساتھ درجہ بندی کرنے والے کارکردگی کے تجزیہ کوڈ کو۔

ELKI

لائبریری لنک: https://elki-project.github.io/ ELKI کا مطلب ہے Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures، جس کا ترجمہ "انڈیکس ڈھانچے کے ذریعے تعاون یافتہ KDD ایپلی کیشنز تیار کرنے کے لیے ماحول" کے طور پر کیا جا سکتا ہے۔ بدلے میں، KDD - ڈیٹا بیس میں علم کی دریافت - ایک مخفف ہے جو ڈیٹا سے علم کے بڑے پیمانے پر نکالنے کے امکان کو چھپاتا ہے۔ ELKI کی توجہ الگورتھمک تحقیق پر ہے جس میں کلسٹر تجزیہ اور آؤٹ لیئر پتہ لگانے میں غیر زیر نگرانی طریقوں پر زور دیا گیا ہے۔ اعلی کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو حاصل کرنے کے لیے، ELKI ڈیٹا انڈیکس ڈھانچے پیش کرتا ہے جیسے R*-trees (اس طرح کے ڈیٹا ڈھانچے کا استعمال مقامی معلومات کو انڈیکس کرنے کے لیے کیا جاتا ہے)، جو نمایاں کارکردگی کے فوائد فراہم کر سکتے ہیں۔ ELKI آسانی سے قابل توسیع ہے اور اس کا مقصد انتہائی پیرامیٹرائز ایبل الگورتھم کا ایک بڑا سیٹ فراہم کرنا ہے تاکہ الگورتھم کی آسان اور منصفانہ تشخیص کو ممکن بنایا جاسکے۔ اس کا مطلب ہے کہ ELKI ڈیٹا سائنس کے میدان میں انتہائی مفید ہے۔ اس ٹول کو سپرم وہیل کی آوازوں، خلائی پروازوں اور ٹریفک کی پیشن گوئی کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا۔ شاید آپ کسی اور جاوا مشین لرننگ لائبریری کے بارے میں جانتے ہیں جس کا احاطہ نہیں کیا گیا ہے؟ اپنے تبصروں میں ہمارے ساتھ اشتراک کریں، یہ جاننا دلچسپ ہے کہ ہم نے کیا کھویا ہو گا! jaxenter سے مواد کی بنیاد پر