۵ کتابخانه برتر یادگیری ماشین برای جاوا

یادگیری ماشین یکی از داغ‌ترین مهارت‌های حوزه تکنولوژی به حساب می‌آید. شرکت‌ها تلاش زیادی می‌کنند تا برنامه‌نویسانی قادر به کدنویسی در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استخدام کنند. در این مطلب ۵ کتابخانه برتر یادگیری ماشین برای جاوا را معرفی می‌کنیم.

۱. Weka

جای تعجب نیست که Weka اولین انتخاب ما برای کتابخانه‌های برتر جاوا باشد. Weka ۳ یک محیط کاری کاملا مبتنی بر جاوا  برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. Weka اصولا برای داده کاوی، تحلیل داده و مدل‌سازی پیش‌بینی به کار می‌رود. کاملا رایگان است و کار کردن با آن و واسط گرافیکی آن بسیار ساده می‌باشد.

قدرت Weka در دسته‌بندی آن است بنابراین برنامه‌هایی که نیاز به دسته‌بندی خودکار داده‌ها دارند می‌توانند از آن استفاده کنند، اما از خوشه‌بندی، کاوش قوانین وابستگی،‌ پیش‌بینی سری زمانی، انتخاب ویژگی و تشخیص ناهنجاری نیز پشتیبانی می‌کند.

مجموعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین Weka به طور مستقیم می‌توانند به مجموعه داده اعمال شوند یا از کد جاوا فراخوانی شوند. این ابزار از کارهای استاندارد داده کاوی، شامل پیش پردازش، دسته‌بندی، خوشه‌بندی، مصورسازی، رگرسیون و انتخاب ویژگی نیز پشتیبانی می‌کند.

۲. Massive Online Analysis (MOA)

 MOA یک نرم‌افزار متن باز که به خصوص برای یادگیری ماشین و کاوش داده روی جویبارهای داده real time به کار می‌رود. از آن‌جایی که MOA با جاوا نوشته شده است، به سادگی در کنار Weka می‌تواند برای حل مسائل بیشتری به کار گرفته شود. ابزارهای ارزیابی و الگوریتم‌های MOA برای رگرسیون، دسته‌بندی، شناسایی نویز، خوشه‌بندی، سیستم‌های توصیه‌گر می‌تواند استفاده شود. MOA برای مجموعه‌ داده‌های در حال رشد و جریان‌های داده که توسط ابزارهای IoT تولید می‌شوند بسیار مناسب است.

۳. Deeplearning4

Deeplearning4j یک کتابخانه متن باز به زبان جاوا  و اسکالاست که توسط تیم Skymind نوشته شده است. هدف آن این است که شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی عمیق را به محیط‌های تجاری بیاورد.

Deeplearning4j به عنوان یک ابزار مستقل برای برنامه نویسان جاوا، اسکالا و Clojure که روی هدوپ کار می‌کنند، به عنوان یک سیستم ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده حجیم با توان پردازشی بالا و برای پردازش‌های موازی به کار گرفته می‌شود. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی عمیق قادرند برای تشخیص الگو و یادگیری ماشین مبتنی بر هدف به کار گرفته شوند. همه اینها Deeplearning4j را به عنوان یک ابزار قوی برای تشخیص الگوها و تمایلات در صحبت معرفی می‌کند.

۴. MALLET

کتابخانه MALLET یک ابزار یادگیری ماشین متن باز جاواست که در دانشگاه UMASS و UPenn توسعه یافته است. این بسته از پردازش زبان طبیعی آماری، خوشه بندی، دسته‌بندی، استخراج اطلاعات، مدل سازی موضوعی و کاربردهای یادگیری ماشین دیگر پشتیبانی می‌کند.

مشخصه ویژه MALLET داشتن ابزارهای پیچیده برای دسته‌بندی اسناد مانند متدهای کارا برای تبدیل متن است. MALLET از الگوریتم‌های متنوع و کد ارزیابی کارایی دسته‌بندها پشتیبانی می‌کند. به علاوه دارای ابزارهایی برای برچسب‌گذاری دنباله و مدل‌سازی موضوعی است.

۵. ELKI

ELKI مخفف Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures یک نرم‌افزار متن‌باز کاوش متن برای جاواست. تمرکز آن روی تحقیق روی الگوریتم‌ها با تاکید بر روش‌های بدون ناظر در تحلیل خوشه‌ها، اندیس‌گذاری پایگاه داده و تشخیص نویز است. ELKI اجازه ارزیابی مجزای الگوریتم‌های کاوش داده و کارهای مدیریت داده را می‌دهد که این خاصیت آن در بین ابزارهای دیگر بی‌همتاست. به علاوه ELKI از انواع داده مختلفی پشتیبانی می‌کند و پارامترهای مختلفی برای تنظیم کردن الگوریتم‌ها قائل است. به عبارتی ELKI برای علوم داده‌ (data science) بسیار مناسب است.

شما از چه کتابخانه‌ای برای یادگیری ماشین در جاوا استفاده می‌کنید؟

منبع:

https://jaxenter.com/top-5-machine-learning-libraries-java-132091.html