Топ 5 библиотек машинного обучения для Java

Компании борются за программистов, способных писать код для машинного обучения и глубокого обучения. Если вам интересны эти темы, возможно, стоит присмотреться к лучшим библиотекам Java, посвящённым машинному обучению, уже сегодня?

Мини-глоссарий

Машинное обучение — подход, при котором искусственный интеллект изначально не знает, как решать конкретную задачу, но обучается этому процессу с помощью решения сходных задач. Для построения взаимосвязей используются разные математические методы. Глубокое или глубинное обучение — подвид машинного обучения, чаще всего использует нейронные сети, имитирующие принятие решений человеком. Глубокое обучение чаще всего требует огромных массивов данных для обучения. Например, если нужно настроить алгоритм для узнавания саксофона, программе придётся скормить не только изображения саксофонов, но также других похожих медных инструментов, чтобы в дальнейшем алгоритм их не путал.

Это перспективно?

Долгая зима развития искусственного интеллекта завершилась. Теперь машинное обучение — один из самых популярных навыков в технологиях, и специалисты, которые разбираются в этой теме — нарасхват. Пока что ни один язык не стал абсолютным лидером в сфере машинного обучения, но Java — явно в группе фаворитов. Так что если вам интересна наука, вы хотите не просто кодить, а заниматься исследованиями, предлагаем вам взглянуть на пятёрку лучших библиотек Java для программирования машинного обучения.

Weka

Ссылка на библиотеку: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka — наш абсолютный фаворит, и в этом нет ничего удивительного. Данный продукт задумывался как современная среда для разработки методов машинного обучения и применения их к реальным данным, среда, которая сделает методы машинного обучения доступными для повсеместного применения. С помощью Weka специалист в прикладной области может использовать методы машинного обучения для извлечения полезных знаний непосредственно из данных, возможно, очень большого объёма. Weka 3 — свободное программное обеспечение, написанное на Java. Продукт отлично интегрируется в другой код, поскольку предоставляет прямой доступ к библиотеке реализованных в ней алгоритмов. То есть вы сможете использовать уже написанные алгоритмы из других систем, реализованных на Java Кроме того, у Weka есть собственный пользовательский интерфейс Explorer, компонентный интерфейс Knowledge Flow, но также можно использовать командную строку. Кроме того, для Weka разработано приложение Experimenter для сравнения предсказательной способности алгоритмов машинного обучения на заданном наборе задач. «Сильная сторона Weka заключается в классификации. Так что она идеально подходит приложениям, требующим автоматической классификации данных. Weka также выполняет задачи по кластеризации, прогнозированию, отбору признаков и выявлению аномалий», — говорит Эйб Франк (Eibe Frank), профессор компьютерных наук университета Вайкато в Новой Зеландии. Набор алгоритмов машинного обучения Weka может быть применён напрямую к базе данных или вызван из вашего собственного кода Java. Он поддерживает несколько стандартных задач по сбору данных, включая предварительную обработку данных, классификацию, кластеризацию, визуализацию, регрессионный анализ и отбор признаков. Пример использования Weka с Java-кодом: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

Massive Online Analysis (MOA)

Ссылка на библиотеку: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Massive On-Line Analysis) — фреймворк для разработки потоков данных. Он включает инструменты для оценки и набор алгоритмов машинного обучения, эффективными по времени и с точки зрения использования памяти. Данная библиотека с открытым исходным кодом используется непосредственно для машинного обучения и сбора информации в потоках данных в режиме реального времени. MOA написана на Java, так что её без проблем можно использовать вместе с Weka для решения масштабных и сложных задач. Набор алгоритмов машинного обучения MOA и механизмы оценки полезны для регрессионного анализа, классификации, обнаружения выбросов, кластеризации, рекомендательных систем. MOA также может оказаться полезной для изменяющихся наборов и потоков данных, а также данных, произведённых устройствами интернета вещей (IoT, Internet of Things). Рабочий процесс в MOA следует простой схеме: сначала выбирается и настраивается поток данных (канал, генератор), затем избирается алгоритм (например, классификатор), задаются его параметры. На третьем шаге выбирается метод оценки или мера, после чего будет получен результат. Чтобы запустить эксперимент с использованием MOA, пользователь может выбирать между графическим пользовательским интерфейсом (GUI) или командной строкой.

Deeplearning4

Ссылка на библиотеку: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j — один из инновационных участников, который вносит значительные инновации в экосистему Java. Это очень качественная библиотека, open-source проект на Java и Scala, предложенный нам отличными ребятами (и полуразумными роботами!) Skymind. Идея Deep;earning4j состоит в том, чтобы объединить глубокие нейронные сети и углублённое обучение для бизнес-среды. Deeplearning4j — отличный DIY-инструмент для Java-, Scala- и Clojure-программистов, которые работают с Hadoop, фреймворком для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах с тысячами узлов. Hadoop обладает огромной вычислительной мощностью и возможностью обработки практически неограниченного числа параллельных задач. Глубокие нейронные сети и глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning) способны к распознаванию образов и целевому машинному обучению. Это означает, что Deeplearning4j очень полезен для определения моделей и настроений в речи, звуке и тексте. Кроме того, библиотеку можно использовать для обнаружения аномалий в данных временных рядов, таких как финансовые транзакции.

MALLET

Ссылка на библиотеку: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET — это open-source инструментарий Java, его авторы — Эндрю Маккалум (Andrew McCallum) и студенты UMASS и UPenn. Эта библиотека разработана в первую очередь для обработки текста с применением машинного обучения. Расшифровка названия библиотеки — MAchine Learning for LanguagE Toolkit. Данный пакет программ поддерживает статистическую обработку естественного языка, кластеризацию, классификацию документов, информационный поиск, вопросы моделирования и другие приложения углублённого изучения. Главный конёк MALLET — современные инструменты для классификации документов, такие как эффективные стандартные процедуры для преобразования текста. Он поддерживает широкий спектр алгоритмов, включая наивный Байесов алгоритм, дерево принятия решений, алгоритм максимальной Decision Trees и метод максимума энтропии, а также код для анализа работоспособности классификатора.

ELKI

Ссылка на библиотеку: https://elki-project.github.io/ ELKI расшифровывается как Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures, что можно перевести как «среда для разработки KDD-приложений, поддерживаемых индексными структурами». В свою очередь, KDD — Knowledge discovery in databases — аббревиатура, за которой скрывается возможность масштабного извлечения знаний из данных. В центре внимания ELKI лежит исследование алгоритмов с акцентом на неконтролируемые методы в кластерном анализе и обнаружении выбросов. Для достижения высокой производительности и масштабируемости ELKI предлагает структуры индексов данных, такие как R*-деревья (такие структуры данных применяются для индексирования пространственной информации), которые могут обеспечить значительный прирост производительности. ELKI легко расширяется и стремится предоставить большой набор высокопараметрируемых алгоритмов, чтобы обеспечить легкую и справедливую оценку алгоритмов. Это означает, что ELKI крайне полезна в области науки о данных. Этот инструмент успели использовать при изучении звуков кашалотов, космических полётов и прогнозировании трафика. Возможно, вы знаете другую библиотеку машинного обучения Java, о которой не было рассказано? Делитесь с нами в своих комментариях, интересно узнать, что же мы могли упустить! По материалам jaxenter