В последние несколько лет машинное обучение наряду с глубоким обучением и обработкой естественного языка (NLP) стало популярной областью ИИ. Машинное обучение открыло множество возможностей в разных отраслях. Объем мирового рынка искусственного интеллекта должен достичь 209,91 млрд долларов США к 2029 году с 21,17 млрд долларов США в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 38,8%.

Наличие навыков и знаний в области машинного обучения является одним из самых популярных на рынке технологий, в то время как Java является одним из самых популярных языков для реализации алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в наши дни. Таким образом, важно знать о библиотеках и инструментах на Java для машинного обучения.

Но сначала давайте разберемся, что такое машинное обучение.

Машинное обучение: обзор

Машинное обучение (ML) — это часть искусственного интеллекта, основанная на использовании алгоритмов и данных для имитации того, как люди учатся, при этом повышая их точность. От перевода приложений до систем рекомендаций и фильтрации спама до автономных транспортных средств — все работает на ML.

Читайте: Будущее с искусственным интеллектом: 5 трендов, за которыми стоит следить

Проще говоря, это алгоритмическое программное обеспечение, которое делает проницательные прогнозы, используя данные для решения сложных проблем, не будучи явно запрограммированным для достижения этого.

Некоторые основные способы классификации машинного обучения:

  • Обучение с учителем: примеры входных данных и ожидаемых результатов, а также поиск связей между ними, включенные в модель обучения с учителем. Основная цель здесь — использовать наборы данных меток для обучения модели машинного обучения для точной классификации данных и прогнозирования ее результата.
  • Обучение без учителя. При обучении без учителя модель остается без наборов данных меток, чтобы найти закономерности во входных данных для кластеризации данных в разных группах.
  • Полууправляемое обучение. Эта модель представляет собой комбинацию алгоритмов машинного обучения с учителем и без учителя. Это относится к сценариям, в которых модели предоставляется большой объем входных данных с несколькими помеченными данными.
  • Обучение с подкреплением: эта модель машинного обучения взаимодействует с динамической средой, где программе необходимо выполнять определенные задачи, чтобы получать вознаграждения и наказания в качестве обратной связи для повышения ее точности.

Существует несколько популярных языков, используемых для разработки проектов машинного обучения, включая, помимо прочего, Java, Python, R, JavaScript, Julia и Lisp. Сегодня мы рассмотрим библиотеки и инструменты Java, используемые для машинного обучения.

15 лучших библиотек и инструментов машинного обучения на Java

Для вашего удобства мы перечислили ниже 15 лучших библиотек и инструментов для машинного обучения на Java.

  • Weka
  • Глубокое обучение4J
  • Апач Махаут
  • АДАМС
  • ЭЛКИ
  • JavaML
  • JSAT
  • Массовый онлайн-анализ
  • МОЛОТОК
  • РапидМайнер
  • Апач Йена
  • d3Web
  • Ткацкий станок
  • Apache OpenNLP
  • Невроф

Java — один из самых популярных, но самых старых и надежных языков программирования, насчитывающий более 9 миллионов разработчиков по всему миру. Java также называют мастером на все руки, поскольку он предоставляет несколько библиотек, сред и инструментов для работы с машинным обучением.

Теперь, когда у нас есть смутное представление о том, какие инструменты и библиотеки используются в Java для машинного обучения, давайте немного лучше разберемся в каждом из них.

1. Века

Это алгоритм машинного обучения с открытым исходным кодом для таких задач, как интеллектуальный анализ данных. Weka (аббревиатура от Waikato Environment for Knowledge Analysis) содержит различные инструменты для классификации данных, подготовки, регрессии, извлечения правил ассоциации, кластеризации и визуализации. Он поставляется со встроенной справкой и подробным руководством по интеллектуальному анализу данных с использованием инструментов и методов машинного обучения. Доступ к Weka можно получить через Java API, стандартные терминальные приложения или графический интерфейс.

2. Глубокое обучение4J

Eclipse DeepLearning4J — это набор инструментов Java для JVM, который поддерживает алгоритмы глубокого обучения. DeepLearning4J — единственная платформа, с помощью которой вы можете обучать модели Java при взаимодействии с Python.

Некоторые из подмодулей, которые DeppLearning4J включают в себя:

  • Nd4j: имеет комбинацию операций TensorFlow/PyTorch и операций NumPy.
  • Samediff: низкоуровневый фреймворк TensorFlow/PyTorch для выполнения сложных графов.
  • Python4j: платформа для выполнения скриптов Python для простого развертывания скриптов Python в производственной среде.
  • Libnd4j: библиотека C++ для запуска математического кода на разных устройствах.
  • Datavec: библиотека для преобразования данных, которая преобразует необработанные данные в тензоры для запуска нейронных сетей.
  • Интеграция с Apache Spark: инфраструктура Apache Spark, которая позволяет выполнять конвейеры глубокого обучения на spark.

3. Апач Махаут

Это распределенный проект Apache с открытым исходным кодом, который используется для разработки масштабируемых алгоритмов машинного обучения. Это линейная алгебра и математически выразительная среда Scala DSL, предназначенная для быстрой реализации алгоритмов машинного обучения. Mahout работает вместе с Hadoop, что позволяет применять машинное обучение к распределенным вычислениям. Некоторые из основных алгоритмов Apache Mahout — это кластеризация данных, анализ данных и классификация.

4. АДАМС

ADAMS, сокращение от Advanced Data Analytics and Machine Learning System, представляет собой библиотеку глубокого обучения для Java. Он используется для простого создания и поддержки реактивных, управляемых данными рабочих процессов. ADAMS предлагает широкий спектр операторов или участников, которые выполняют интеллектуальный анализ данных, обработку поиска и визуализацию. Эти акторы неявно связаны в древовидной структуре.

5. ЭЛКИ

ELKI, также известная как Environment for Loping KDD-Applications Index-Structures, — это еще одна платформа интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом для Java. Основное внимание уделяется исследованию алгоритмов с упором на неконтролируемые методы обнаружения выбросов и кластерного анализа. ELKI также включает структуры индексов данных для повышения производительности. Кроме того, в ELKI и задачи управления данными, и алгоритмы интеллектуального анализа данных изолированы, что позволяет проводить независимую оценку.

6. JavaML

JavaML — это набор алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения, который предлагает общие интерфейсы для каждого алгоритма. Он призван стать расширяемым и легкодоступным API как для ученых-исследователей, так и для разработчиков программного обеспечения. JavaML также поставляется с хорошо документированным исходным кодом с многочисленными примерами кода и учебными пособиями. Он ссылается на реализации алгоритмов, которые определены в научной литературе.

7. ЯСАТ

JSAT, сокращение от Java Statistical Analysis Tool, представляет собой библиотеку машинного обучения, написанную на Java. Каждый код JSAT самодостаточен и не требует внешних зависимостей. Он размещен в Google Code и может использоваться под лицензией GPL3. JSAT имеет самую большую коллекцию алгоритмов среди других фреймворков и в основном используется для специализированных нужд.

8. Массовый онлайн-анализ

MOA — это среда интеллектуального анализа потоков данных с открытым исходным кодом. Он предоставляет программную среду для реализации алгоритмов машинного обучения для проведения экспериментов по онлайн-обучению из потоков данных. Некоторые из коллекций алгоритмов машинного обучения, которые содержит MOA, включают классификацию данных, регрессию, кластеризацию, систему рекомендаций, частый анализ шаблонов и обнаружение изменений.

9. МОЛОТОК

Machine Learning for Language Toolkit (MALLET) предлагает кластеризацию данных, статистическую обработку естественного языка, моделирование тем, классификацию документов и другие приложения машинного обучения для текстовых пакетов.

10. РапидМайнер

Это комплексная платформа для обработки данных, которая предлагает набор продуктов, помогающих аналитикам данных создавать процессы интеллектуального анализа данных и устанавливать модели прогнозирования. Он упрощает аналитику данных для пользователей, оставаясь при этом масштабируемым, безопасным и управляемым.

11. Апач Йена

Это семантическая веб-инфраструктура, разработанная для Java. Apache Jena используется для разработки связанных данных и семантических веб-приложений. Он поставляется с RDF API, который можно использовать для создания и чтения графиков RDF (Resource Description Framework). Помимо RDF, Apache Jena предоставляет среду программирования для RDFS, OWL и SPARQL. Он также поддерживает сериализацию графа RDG в RDF/XML, реляционную базу данных, Turtle, TriG, JSON-LD и Notation 3.

12. d3Веб

d3Web — это бесплатная система с открытым исходным кодом, основанная на знаниях, написанная в офисных форматах для хранения, а ее ядро ​​​​на языке Java XML. Кроме того, его компоненты распространяются по лицензии LGPL (Lesser General Public License). d3Web реализует компоненты постоянства и рассуждений, помогающие решать такие проблемы, как модели покрытия множеств, деревья решений, диагностические блок-схемы и эвристические правила. Некоторые основные приложения d3Web включают диагностику технических неисправностей, медицинскую документацию, терапию и мониторинг технических устройств.

13. Силовой ткацкий станок

Преемник Loom, Powerloom — это система представления знаний, с помощью которой можно создавать интеллектуальные приложения, основанные на знаниях. Он использует основанный на логике, выразительный язык и механизм интерфейса естественного вывода, чтобы вывести то, что логически следует правилам и фактам в базе знаний. Powerloom выполняется в Stella, которую впоследствии можно перевести на Java, Lisp и C++.

14. Апач ОпенНЛП

Библиотека Java с открытым исходным кодом для обработки естественного языка, которая включает API для тегов POS, распознавания именованных объектов, обнаружения предложений, фрагментации, разрешения конференций, синтаксического анализа и токенизации.

15. Невроф

Java-фреймворк объектно-ориентированной искусственной нейронной сети, используемый для разработки и обучения нейронных сетей машинного обучения. Он предоставляет инструменты с графическим интерфейсом и библиотеку классов Java для обучения этих нейронных сетей. Подходы как с графическим интерфейсом, так и с библиотекой Java основаны на базовых иерархических классах, которые создают искусственные нейронные сети из слоев нейронов. Более того, классы Neuroph соответствуют таким понятиям сетей, как нейронный слой, искусственный нейрон, нейронные связи, входные функции, передаточные функции и т. д.

Вынос

Мы перечислили 20 лучших библиотек, инструментов и платформ машинного обучения Java, которые в основном имеют открытый исходный код. Выбор библиотеки и инструмента будет полностью зависеть от реализации нейросети и поддержки алгоритма.

Мы надеемся, что этот блог помог вам понять концепцию машинного обучения, а также библиотеки Java, которые используются для разработки проектов машинного обучения.

Если вы владелец бизнеса, заинтересованный в разработке программного приложения машинного обучения для своего бизнеса, убедитесь, что вы нанимаете разработчиков с отличным набором навыков и многолетним опытом работы в области ИИ.

Вы также можете связаться с Decipher Zone, чтобы поделиться своей идеей и получить предложение по проекту.

И так, чего же ты ждешь? Свяжитесь с нами сейчас!

Часто задаваемые вопросы

Q1. Какая библиотека Java используется для машинного обучения?

ADAMS, JavaML, JSAT, Apache OpenNLP и Neuroph — это некоторые из библиотек Java, которые можно использовать для машинного обучения.

Вопрос 2. Могу ли я использовать машинное обучение с помощью Java?

Хотя Java не является популярным языком программирования для машинного обучения, с помощью некоторых сторонних библиотек и сред разработчики Java могут реализовать машинное обучение и науку о данных в своих приложениях.

Вопрос 3. Могу ли я использовать PyTorch с Java?

Да, с помощью простого в использовании API, предоставляемого Amazon Deep Java Library (DJL), вы можете использовать PyTorch с Java.