خانه / دانستنیها / معرفی بهترین کتاب‌خانه‌های یادگیری ماشین در جاوا

معرفی بهترین کتاب‌خانه‌های یادگیری ماشین در جاوا

امروزه در دنیای تکنولوژی مقوله‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning)  بسیار فراگیر و محبوب هستند و کسب‌وکارهای مختلف به دنبال استخدام توسعه‌دهندگانی هستند که دانش خوبی در این زمینه‌ها داشته باشند.

واقعیت این است که این روزها در پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین، استفاده‌ی زیادی از جاوا می‌شود. یادگیری جاوا مزایای فراوانی دارد، اما در زمینه‌ی یادگیری ماشین نیز به دلیل نگهداری آسان، داشتن قابلیت بازاریابی و فروش و هم‌چنین خوانایی بالا، جاوا نسبت به سایر زبان‌ها مقبولیت بیشتری دارد.

بر اساس ایندکس TIOBE در ژوئن ۲۰۱۸، جاوا هم‌اکنون حتی در بین زبان‌هایی مثل PHP و #C و C++، Phyton و JavaScript محبوب‌ترین و پراستفاده‌ترین زبان‌برنامه‌نویسی است.

بنابراین اگر قصد دارید در برنامه‌ی جاواییِ فعلی خود از یادگیری ماشین استفاده کنید، بهتر است یا جاوا یاد بگیرید و یا حتما یک توسعه‌دهنده جاوا استخدام کنید.

در این مطلب، برخی از بهترین کتاب‌خانه‌ها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های مرتبط با یادگیری ماشین در برنامه‌های جاوایی فعلی را لیست می‌کنیم. تمامی این کتاب‌خانه‌ها توسط بلاگ‌ها، وبسایت‌ها و فروم‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

  • DeepLearning4j

این کتاب‌خانه به طور خاص برای جاوا طراحی شده است و چارچوبی را با پشتیبانی وسیع از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای ما فراهم می‌کند. زمانی که صحبت از یادگیری ماشین می‌شود، از DeepLearning4j به عنوان یکی از بهترین‌ کتاب‌خانه‌ها در این زمینه یاد می‌شود. این کتاب‌خانه، یک کتاب‌خانه‌ی یادگیری عمیق متن‌باز است که امکاناتی مانند محیط‌های کاری مختلف، شبکه‌های عصبی عمیق و تقویت یادگیری عمیق را در اختیار ما قرار می‌دهد. معمولا به عنوان یک ابزار DIY برای جاوا کار می‌کند و امکان مدیریت بی‌حدوحصر تمام وظایف (task) هم‌زمان مجازی را دارد.

علاوه بر این، این کتاب‌خانه برای تشخیص احساسات و الگوهای موجود در گفتار، متن و صدا نیز مفید است. هم‌چنین می‌توان برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های سِری زمانی مانند داده‌های مالی نیز از آن استفاده کرد و به خوبی نیز نشان داده شده است که می‌توان در سناریوهای کسب و کار به عنوان یک ابزار تحقیقاتی از آن استفاده کرد.

  • ELKI

ELKI مخفف عبارت Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-structure به معنی «محیطی برای توسعه‌ی اپلیکیشن‌های KDD که از ساختار ایندکسی پشتیبانی می‌کنند» است و یک کتاب‌خانه‌ی متن‌باز دیگر برای یادگیری ماشین است که به منظور داده‌کاوی (Data Mining) در جاوا و به طور خاص برای محققین و دانشجویان طراحی شده است. این کتاب‌خانه تعداد زیادی پارامتر الگوریتمی دارد که کاملا قابل تنظیم و پیکربندی هستند.

این کتاب‌خانه بیشتر توسط دانشجویانی استفاده می‌شود که قصد ایجاد یک سری پایگاه‌داده مناسب را دارند. هدف آن توسعه و ارزیابی الگوریتم پیشرفته داده‌کاوی و تعامل با پایگاه‌داده‌ی با ساختار ایندکسی است. توسعه‌دهندگان جاوا با کمک ELKI می‌توانند از انواع داده‌ دلخواه و معیارهای فاصله و شباهت استفاده کنند.

  • JavaML

یک کتاب‌خانه‌ی جاوا با مجموعه بزرگی از الگوریتم‌های داده‌‌کاوی و یادگیری ماشین است و به منظور استفاده‌ی محققین و توسعه‌دهندگان جاوا ایجاد شده است. GUI ندارد ولی برای هر نوع از الگوریتم‌ها واسط کاربری مناسبی دارد. در مقایسه با سایر الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) بسیار سرراست‌تر است و پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید با استفاده از آن به سادگی امکان‌پذیر است. در اکثر موارد، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها بسیار خوب و خوانا و واضح نوشته شده و به خوبی نیز مستند شده است و به این ترتیب می‌تواند به عنوان یک مرجع مورد استفاده قرار گیرد. این کتاب‌خانه با جاوا توسعه داده شده است.

  • JSAT

JSAT مخفف عبارت Java Statistical Analysis Tool به معنی «ابزار تحلیل آماری جاوایی» است و یک کتاب‌خانه یادگیری ماشین است که با جاوا و به منظور حل مسائل یادگیری ماشین ایجاد شده است و برای استفاده تحت لیسانس GPL3 در دسترس است. تمام کد منبعِ این کتاب‌خانه کاملا مستقل است و هیچ وابستگی خارجی‌ای ندارد. ‌JSAT شامل یکی از بزرگترین مجموعه‌های الگوریتم‌های یادگیری ماشین است و به عنوان یکی از سریع‌ترین کتاب‌خانه‌های یادگیری ماشین شناخته می‌شود که عملکرد و انعطاف‌پذیری بالایی دارد. کلیه‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در این کتاب‌خانه با استفاده از شی‌گرایی پیاده‌سازی شده‌اند.

  • MALLET

MALLET مخفف عبارت Machine Learning for Language Toolkit به معنی «مجموعه ابزار یادگیری ماشین زبانی» است و  یک مجموعه‌ی ادغام‌شده از کد جاوا است که می‌تواند در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی آماری (statistical NLP)، مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)، تحلیل خوشه (cluster analysis)، رده‌بندی سند و دیگر برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین مربوط به متن مورد استفاده قرار گیرد. همچنین می‌توان آن را «مجموعه ابزار یادگیری ماشین متنی» نیز نامید. این کتاب‌خانه توسط دانشجویان UMASS و UPenn ایجاد شده است و از الگوریتم‌های مختلفی مانند درخت تصمیم (decision tree)، بیز ساده (naive bayes) و حداکثر بی‌نظمی (Maximum Entropy)  پشتیبانی می‌کند.

  • Mahout

ماهوت یک چارچوب یادگیری ماشین با الگوریتم‌های یادگیری ماشین تجمیع‌شده است که به توسعه‌دهندگان در ایجاد پیاده‌سازی شخصیِ الگوریتم‌های کمک می‌کند. ماهوت یک چارچوب جبری است. به این معنی که ایجاد شده تا به دانشمندان داده، ریاضی‌دانان و پروفسورهای تحلیل‌گر امکان اجرای الگوریتم‌های خودشان را بدهد. این کتاب‌خانه‌ی یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر است و مجموعه‌ای غنی از مولفه‌ها را فراهم می‌کند که امکان توسعه یک سامانه پیشنهادی سفارشی‌سازی‌شده برای انواع مختلفی از الگوریتم‌ها را به شما می‌دهد. ماهوت کارایی، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالایی دارد. این کتاب‌خانه به گونه‌ای طراحی شده که برای شروع کسب‌وکار آماده باشد.

  • Weka

وکا یک کتاب‌خانه یادگیری ماشین محبوب دیگر برای جاوا است که می‌تواند برای داده‌کاوی و تحلیل داده مورد استفاده قرار بگیرد. به طوری که می‌توان الگوریتم‌ها را به صورت مستقیم بر روی پایگاه‌داده مورد نظر اعمال کرده و یا با استفاده از کد منبع جاوا یک نسخه‌ی جدید از آن را ایجاد کرد. این کتاب‌خانه شامل ابزارهای بسیار زیادی مانند رگرسیون، خوشه‌بندی، رده‌بندی و مصورسازی است. وکا یک کتاب‌خانه‌ی رایگان و قابل جابجایی (portable) است که استفاده از آن نیز آسان است و از انتخاب ویژگی، تشخیص ناهنجاری، پیش‌بینی سری‌های زمانی و غیره هم پشتیبانی می‌کند. Weka مخفف عبارت Waikato Environment for Knowledge Analysis است و می‌تواند به صورت مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها برای مدل‌سازی predictive و تحلیل داده‌ها همراه با واسط کاربری گرافیکی تعریف شود.

جمع‌بندی

در چند سال اخیر،یادگیری ماشین بسیار فراگیر شده است. واقعیت این است که بیشتر کتاب‌خانه‌هایی که در این مقاله به آن‌ها اشاره شد، متن‌باز هستند و بنابراین توسعه‌دهندگان به قابلیت‌ها و اطلاعات آن‌ها به راحتی دسترسی دارند و تنها کاری که باید انجام دهند این است که فکر کنند با این کتاب‌خانه‌ها چه کارهایی می‌توانند انجام دهند. یادگیری ماشین در جاوا به صورت کاملا انقلابی نحوه‌ی کارکرد برنامه‌های کاربردی را تغییر می‌دهد.

 

منبع

 

 


درباره سردبیر

همچنین بررسی کنید

متدهای پیش‌فرض در جاوا ۸

متدهای پیش‌فرض در واسط‌ها، برای اولین بار در جاوا ۸ معرفی شد. در این مقاله …

۵ نظر

  1. سلام
    میخواستم بدونم با جاوا میشه Reinforcement learning کار کرد؟

     
  2. درود.مقاله بسیار خوبی بود و اینکه فکر نمیکردم بشه از جاوا توی هوش مصنوعی استفاده کرد.بهرحال ممنون.

     
  3. ممنون بابت این مقاله
    مدت ها بود برام سوال بود که برای هوش مصنوعی چه کتابخانه هایی در جاوا هست و آیا اصلا میشه از جاوا در هوش مصنوعی استفاده کرد یا نه که متاسفانه فرصت نمیکردم سرچ کنم ولی وقتی اینجا مقالشو دیدم خیلی خوشحال شدم و خیلی مفید بود

    یه دنیا ممنون

     
  4. دوستانی که تجربه دارن. ماشین لرنینگ با جاوا به اندازه پایتون، قدرت و لایبرری و کامیونیتی داره؟

     
  5. سلام
    حالا جایگاه جاوا رو نمیدونم چندم است اما واقعا خوانایی کد های پایتون خیلی خیلی خیلی از جاوا بهتره

     

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *