Các công ty đang cạnh tranh để tìm kiếm những lập trình viên có thể viết mã cho machine learning và deep learning. Nếu bạn quan tâm đến những chủ đề này, có lẽ bạn nên xem qua các thư viện Java tốt nhất cho machine learning hiện nay?
Bảng thuật ngữ nhỏ
Học máy là một cách tiếp cận trong đó trí tuệ nhân tạo ban đầu không biết cách giải quyết một vấn đề cụ thể nhưng học quá trình này bằng cách giải quyết các vấn đề tương tự. Các phương pháp toán học khác nhau được sử dụng để xây dựng các mối quan hệ. Học sâu hay học sâu là một tập hợp con của học máy thường sử dụng mạng lưới thần kinh bắt chước việc ra quyết định của con người. Học sâu thường đòi hỏi lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ. Ví dụ: nếu bạn cần thiết lập thuật toán để nhận dạng kèn saxophone, chương trình sẽ phải cung cấp không chỉ hình ảnh của kèn saxophone mà còn cả các nhạc cụ bằng đồng tương tự khác để thuật toán không nhầm lẫn chúng trong tương lai.
Điều này có hứa hẹn không?
Mùa đông dài phát triển trí tuệ nhân tạo đã kết thúc. Học máy hiện là một trong những kỹ năng công nghệ hot nhất và các chuyên gia hiểu rõ chủ đề này đang có nhu cầu cao. Cho đến nay, không có ngôn ngữ nào trở thành ngôn ngữ dẫn đầu tuyệt đối trong lĩnh vực học máy, nhưng Java rõ ràng là một trong những ngôn ngữ được yêu thích. Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến khoa học và muốn nghiên cứu thay vì chỉ viết mã, chúng tôi khuyên bạn nên xem qua năm thư viện Java hàng đầu để lập trình máy học.
Weka
Liên kết thư viện: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka là thứ chúng tôi yêu thích tuyệt đối và không có gì ngạc nhiên ở đó. Sản phẩm này được hình thành như một môi trường hiện đại để phát triển các phương pháp học máy và áp dụng chúng vào dữ liệu thực, một môi trường giúp các phương pháp học máy có sẵn để sử dụng rộng rãi. Với Weka, một nhà khoa học ứng dụng có thể sử dụng các kỹ thuật học máy để trích xuất kiến thức hữu ích trực tiếp từ dữ liệu có thể rất lớn. Weka 3 là phần mềm miễn phí được viết bằng Java. Sản phẩm tích hợp tốt với các mã khác vì nó cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào thư viện các thuật toán được triển khai trong đó. Nghĩa là, bạn sẽ có thể sử dụng các thuật toán đã được viết sẵn từ các hệ thống khác được triển khai bằng Java. Ngoài ra, Weka có giao diện người dùng Explorer riêng, giao diện thành phần Knowledge Flow, nhưng bạn cũng có thể sử dụng dòng lệnh. Ngoài ra, một ứng dụng Experimenter đã được phát triển cho Weka để so sánh khả năng dự đoán của các thuật toán machine learning trên một tập hợp vấn đề nhất định.
“Sức mạnh của Weka nằm ở khả năng phân loại. Vì vậy, nó lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phân loại dữ liệu tự động. Eibe Frank, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Waikato ở New Zealand, cho biết Weka cũng thực hiện các nhiệm vụ phân cụm, dự đoán, lựa chọn tính năng và phát hiện sự bất thường. Bộ thuật toán học máy của Weka có thể được áp dụng trực tiếp vào cơ sở dữ liệu hoặc được gọi từ mã Java của riêng bạn. Nó hỗ trợ một số tác vụ khai thác dữ liệu tiêu chuẩn, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, phân loại, phân cụm, trực quan hóa, phân tích hồi quy và lựa chọn tính năng. Ví dụ về sử dụng Weka với mã Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code
Phân tích trực tuyến quy mô lớn (MOA)
Liên kết thư viện: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Phân tích trực tuyến quy mô lớn) là một khuôn khổ để phát triển các luồng dữ liệu. Nó bao gồm các công cụ đánh giá và một bộ thuật toán học máy tiết kiệm thời gian và bộ nhớ. Thư viện nguồn mở này được sử dụng trực tiếp cho máy học và thu thập thông tin từ các luồng dữ liệu trong thời gian thực. MOA được viết bằng Java nên có thể dễ dàng sử dụng cùng với Weka để giải quyết các vấn đề có quy mô lớn và phức tạp. Bộ thuật toán học máy và công cụ chấm điểm của MOA rất hữu ích cho việc phân tích hồi quy, phân loại, phát hiện ngoại lệ, phân cụm, hệ thống đề xuất. MOA cũng có thể hữu ích trong việc thay đổi tập hợp và luồng dữ liệu, cũng như dữ liệu do các thiết bị Internet of Things (IoT) tạo ra.
Quy trình làm việc trong MOA tuân theo một sơ đồ đơn giản: đầu tiên, luồng dữ liệu (kênh, trình tạo) được chọn và định cấu hình, sau đó thuật toán (ví dụ: bộ phân loại) được chọn và các tham số của nó được đặt. Ở bước thứ ba, phương pháp hoặc biện pháp đánh giá được chọn, sau đó sẽ thu được kết quả.
Để chạy thử nghiệm bằng MOA, người dùng có thể chọn giữa giao diện người dùng đồ họa (GUI) hoặc dòng lệnh.
Học sâu4
Liên kết thư viện: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j là một trong những người đóng góp sáng tạo đang mang lại sự đổi mới đáng kể cho hệ sinh thái Java. Đây là một thư viện chất lượng rất cao, một dự án nguồn mở bằng Java và Scala, được cung cấp cho chúng tôi bởi những người xuất sắc (và những robot bán thông minh!) Skymind. Ý tưởng đằng sau Deep;earning4j là kết hợp mạng lưới thần kinh sâu và học sâu cho môi trường kinh doanh.
Deeplearning4j là một công cụ DIY tuyệt vời dành cho các lập trình viên Java, Scala và Clojure làm việc với Hadoop, một khung phát triển và chạy các chương trình phân tán chạy trên các cụm có hàng nghìn nút. Hadoop có sức mạnh tính toán khổng lồ và khả năng xử lý số lượng tác vụ song song gần như không giới hạn. Mạng lưới thần kinh sâu và học tăng cường sâu có khả năng nhận dạng mẫu và học máy có mục tiêu. Điều này có nghĩa là Deeplearning4j rất hữu ích trong việc xác định các mẫu và cảm xúc trong lời nói, âm thanh và văn bản. Ngoài ra, thư viện có thể được sử dụng để phát hiện những điểm bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như các giao dịch tài chính.
Vồ
Liên kết thư viện: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET là bộ công cụ Java mã nguồn mở được tạo bởi Andrew McCallum và các sinh viên tại UMASS và UPenn. Thư viện này được thiết kế chủ yếu để xử lý văn bản bằng máy học. Giải thích tên thư viện - Machine Learning for LanguagE Toolkit.
Gói phần mềm này hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên theo thống kê, phân cụm, phân loại tài liệu, truy xuất thông tin, lập mô hình và các ứng dụng học tập nâng cao khác. Điểm mạnh chính của MALLET là các công cụ hiện đại để phân loại tài liệu, chẳng hạn như các quy trình tiêu chuẩn hiệu quả để chuyển đổi văn bản. Nó hỗ trợ một loạt các thuật toán, bao gồm Naive Bayes, Cây quyết định, Cây quyết định tối đa và Entropy tối đa, cũng như mã phân tích hiệu suất của bộ phân loại.
ELKI
Link thư viện: https://elki-project.github.io/ ELKI là viết tắt của Môi trường phát triển ứng dụng KDD được hỗ trợ bởi cấu trúc chỉ mục, có thể dịch là “môi trường phát triển các ứng dụng KDD được hỗ trợ bởi cấu trúc chỉ mục”. Ngược lại, KDD - Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu - là tên viết tắt che giấu khả năng trích xuất tri thức từ dữ liệu ở quy mô lớn. Trọng tâm của ELKI là nghiên cứu thuật toán, tập trung vào các phương pháp không giám sát trong phân tích cụm và phát hiện ngoại lệ. Để đạt được hiệu suất cao và khả năng mở rộng, ELKI cung cấp các cấu trúc chỉ mục dữ liệu như cây R* (các cấu trúc dữ liệu như vậy được sử dụng để lập chỉ mục thông tin không gian), có thể mang lại hiệu suất tăng đáng kể. ELKI có thể mở rộng dễ dàng và nhằm mục đích cung cấp một tập hợp lớn các thuật toán có khả năng tham số hóa cao để cho phép đánh giá các thuật toán một cách dễ dàng và công bằng.
Điều này có nghĩa là ELKI cực kỳ hữu ích trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Công cụ này được sử dụng để nghiên cứu âm thanh của cá nhà táng, các chuyến bay vào vũ trụ và dự báo giao thông. Có lẽ bạn biết một thư viện máy học Java khác chưa được đề cập? Hãy chia sẻ với chúng tôi trong phần nhận xét của bạn, thật thú vị khi tìm hiểu những gì chúng tôi có thể đã bỏ lỡ! Dựa trên tài liệu từ jaxenter
GO TO FULL VERSION