Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về Machine learning sử dụng Java. Chúng ta sẽ đi qua tầm quan trọng của Java đối với các hoạt động Machine learning và các công cụ khác nhau mà qua đó bạn có thể triển khai các thuật toán của riêng mình.
Trong kịch bản hiện tại, hai ngôn ngữ phổ biến nhất cho Machine learning là Python và R. Ngoài hai ngôn ngữ này, còn có một ngôn ngữ khác – Julia được sử dụng nhiều cho tính toán khoa học. Nhưng làm thế nào để Java chống lại những ngôn ngữ vốn là lựa chọn hàng đầu của nhiều kỹ sư Machine learning? Chúng ta sẽ xem xét Java có liên quan như thế nào đối với Machine learning và một số thư viện mà người dùng có thể sử dụng để triển khai Machine learning trong Java.
Tại sao sử dụng Java cho Machine learning?
Không chỉ Java, mà còn các ngôn ngữ có liên quan chặt chẽ với nó như Scala, Clojure và Cotlin để thực hiện các giải pháp Machine learning khác nhau.
Ngoài Machine Learning, Java là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất, chủ yếu để phát triển phần mềm và phát triển hệ sinh thái Dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp quy mô lớn cả trong khu vực công và tư nhân đều có một cơ sở mã Java khổng lồ sử dụng JVM làm môi trường máy tính chính của họ. Điều này thường bao gồm Hadoop để phát triển các hệ thống phân tán dữ liệu lớn. Apache Spark như một nền tảng để xử lý phân tán trong thời gian chạy. Apache Kafka như một phương tiện cho hàng đợi nhắn tin và nhiều hơn nữa. Tất cả các nền tảng này đều sử dụng Java làm ngôn ngữ cốt lõi của chúng để xử lý dữ liệu lớn. Java là lựa chọn chính để phát triển các hệ thống dữ liệu như vậy do khả năng mở rộng, bảo mật và độ tin cậy của nó.
Hadoop, Spark Kafka nghe có vẻ hơi khó.
Truy cập dữ liệu là bước đầu tiên hướng tới việc xây dựng các giải pháp Machine learning lớn hơn nhiều. Do đó, các công cụ Machine learning phải có khả năng giao tiếp với các công nghệ này thực sự tốt. Thu thập dữ liệu là phần đầu tiên của quá trình Machine learning lớn hơn nhiều. Do đó, chúng tôi yêu cầu các công cụ Machine learning lý tưởng để tích hợp với các môi trường dữ liệu như vậy.
Với sự trợ giúp của các công cụ phù hợp, chúng tôi có thể giải quyết nhiều vấn đề tích hợp dữ liệu. Một trong những vấn đề thách thức nhất là khi dự án khoa học dữ liệu không hòa nhập được với môi trường sản xuất. Do đó, sự tích hợp suôn sẻ sẽ đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trên nhiều doanh nghiệp và tổ chức.
Bằng cách đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, chúng tôi muốn nói đến việc chọn công cụ Machine learning phù hợp để tạo ra các dự đoán chính xác hơn về dữ liệu trong khi vẫn duy trì nền tảng công nghệ hiện tại. Với sự trợ giúp của những dự đoán này, doanh nghiệp của bạn sẽ có thể thu được lợi nhuận thông qua các quyết định cẩn thận. Do đó, Java cung cấp một số công cụ sẽ giúp bạn có giao diện phù hợp với ngăn xếp sản xuất.
Xem thêm So sánh ngôn ngữ Python và Java- ưu và nhược điểm
Machine learning Java – Thư viện hàng đầu
DL4J – Deep learning
DL4J hoặc Eclipse DeepLearning4j là cấp thương mại và Eclipse Deeplearning4j là thư viện Deep learning phân tán, mã nguồn mở, cấp thương mại đầu tiên dành cho Java và Scala. Nó được tích hợp với Hadoop và Spark cung cấp AI cho doanh nghiệp sử dụng GPU và CPU.
Sử dụng khuôn khổ Deeplearning4j, người ta có thể triển khai Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM), Mạng Deep Belief, Deep Autoencoders, autoencoder ngăn xếp chồng lên nhau, word2vec, GloVe, v.v.
ADAMS
ADAMS là viết tắt của Hệ thống Máy học và Khai thác Dữ liệu Nâng cao. Nó cung cấp tính linh hoạt trong việc xây dựng và duy trì quy trình làm việc theo hướng dữ liệu, phản ứng và có thể dễ dàng tích hợp.
Nó cung cấp một loạt các toán tử, còn được gọi là các tác nhân có thể thực hiện truy xuất thông tin, xử lý, khai thác dữ liệu và trực quan hóa. Các diễn viên có thể kết nối ngầm trong một cấu trúc cây thay vì được đặt trên một khung vẽ. ADAMS được phát hành theo giấy phép GPLv3.
JavaML
Thư viện Machine learning Java hoặc Java ML bao gồm một số thuật toán Machine learning có giao diện chung cho một số thuật toán cùng loại. Nó có tính năng API Java hướng tới việc giải quyết các kỹ sư phần mềm và lập trình viên. Sử dụng Java-ML người ta có thể sử dụng tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn tính năng, phân loại, phân cụm, v.v. Nó cũng cung cấp một số thuật toán cho bộ khai thác dữ liệu WEKA thông qua API của nó.
Java ML là một thư viện Machine learning có mục đích chung. Việc triển khai các thuật toán JavaML được viết rõ ràng có tài liệu thích hợp và có thể được sử dụng cho các tài liệu tham khảo trong tương lai.
Mahout
Với sự trợ giúp của framework ML này, người ta có thể làm việc với các thuật toán tích hợp sẵn. Sử dụng Apache Mahout, người ta có thể tận dụng khung đại số tuyến tính phân tán cho phép các nhà toán học và thống kê triển khai các thuật toán tùy chỉnh của họ. Sử dụng các thư viện ML có thể mở rộng, bạn có thể sử dụng một tập hợp các thành phần phong phú bằng cách sử dụng
ch bạn có thể xây dựng một hệ thống khuyến nghị tùy chỉnh.
Mahout cung cấp hiệu suất cao, tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Các nhà phát triển đã thiết kế nó như một thư viện ML cho các mục đích doanh nghiệp. Tất cả các hoạt động Machine learning đều được triển khai trên mô hình Bản đồ / Rút gọn của Hadoop.
Xem thêm Các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế
Neuroph
Neuroph là Mạng thần kinh nhân tạo hướng đối tượng (ANN) được viết bằng Java. Người ta có thể dễ dàng tạo và đào tạo một số mạng nơ-ron với sự trợ giúp của Java. Hơn nữa, có thể tạo mạng nơ-ron bằng cách sử dụng công cụ GUI – easyNeurons.
Bản phát hành mới nhất của Neuroph 2.96 chứa một số cải tiến API, tính năng cũng như các ví dụ có thể được sử dụng cho các tác vụ Machine learning tiêu chuẩn.
RapidMiner
RapidMiner là một nền tảng phần mềm toàn diện cung cấp môi trường chuẩn bị dữ liệu, Machine learning, Deep learning, phân tích dự đoán và khai thác văn bản. Đối với các ứng dụng kinh doanh cũng như giáo dục, đào tạo, tạo mẫu nhanh cũng như phát triển ứng dụng, chúng tôi sử dụng quickminer.
RapidMiner cung cấp quy trình làm việc Machine learning dễ dàng xây dựng và duy trì. Nó cung cấp khả năng tải dữ liệu rộng rãi, lựa chọn tính năng cũng như làm sạch dữ liệu với GUI có thể giao diện và API Java để phát triển các ứng dụng của bạn.
Weka
Weka là viết tắt của Waikato Environment for Knowledge Analysis. Nó là một phần mềm Machine learning được viết bằng Java. Weka bao gồm các thuật toán Machine learning khác nhau để khai thác dữ liệu. Chúng bao gồm một số công cụ Machine learning được yêu cầu để phân loại, phân cụm, hồi quy, trực quan hóa cũng như khai thác dữ liệu.
Với sự trợ giúp của bộ GUI này, bạn có thể triển khai các thuật toán máy học bằng cách sử dụng một nền tảng có thể tương tác. Nó là lý tưởng cho những người mới bắt đầu muốn hiểu bí quyết của Machine learning vì họ có thể làm như vậy một cách đơn giản mà không cần viết một dòng mã.
JSTAT
Để nắm bắt nhanh các vấn đề về Machine learning, Thư viện Công cụ Phân tích Thống kê Java hoặc JSTAT là một công cụ lý tưởng.
Thư viện này được sử dụng theo giấy phép GPL3. Một phần của thư viện này chủ yếu là để tự giáo dục. Hầu hết mã hoàn chỉnh không có phụ thuộc bên ngoài. Nó có bộ sưu tập lớn nhất các thuật toán Machine learning có sẵn trong bất kỳ khuôn khổ nào. Nó cung cấp hiệu suất cao và tính linh hoạt, làm cho nó nhanh hơn nhiều so với các thư viện Java khác. Tất cả các thuật toán này có thể được áp dụng độc lập với sự trợ giúp của khung hướng đối tượng. Nó rất phổ biến trong các lĩnh vực nghiên cứu và học thuật.
ELKI
ELKI là một framework khai thác dữ liệu dựa trên Java để phát triển các ứng dụng KDD. Trọng tâm của ELKI là nghiên cứu thuật toán cung cấp khả năng phát hiện ngoại lệ nhấn mạnh duy nhất cũng như phân tích cụm là một phần của phương pháp học không giám sát. Để đạt được hiệu suất tăng, ELKI cung cấp các cấu trúc chỉ mục dữ liệu như R * – tree.
Mục đích của ELKI là cung cấp một bộ sưu tập lớn các thuật toán được tham số hóa cao để hỗ trợ người dùng đánh giá công bằng cũng như đánh giá điểm chuẩn của các thuật toán. Nó phổ biến nhất đối với sinh viên và nhà nghiên cứu, những người muốn hiểu rõ hơn từ dữ liệu.
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP là một bộ công cụ công nghệ ngôn ngữ con người được cung cấp bởi Đại học Stanford. Đây là một đường dẫn khung chú thích dựa trên Java mà qua đó người ta có thể thực hiện các tác vụ liên quan đến NLP khác nhau. Đây là một trong những đường ống NLP được sử dụng nhiều nhất có thể cung cấp dạng cơ sở của từ, mã hóa, các phần của giọng nói, xác định văn bản và phân tích các phụ thuộc cú pháp.
Một số tính năng của bộ công cụ Stanford CoreNLP như sau:
- Nó cung cấp một bộ công cụ NLP tích hợp với một loạt các công cụ phân tích ngữ pháp.
- Nó cung cấp một trình chú thích văn bản nhanh chóng và hiệu quả để sản xuất đường ống.
- Stanford CoreNLP là một gói hiện đại được duy trì tốt và cập nhật thường xuyên, cung cấp phân tích văn bản theo thứ tự cao nhất.
- Một tính năng quan trọng khác là nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ của con người như tiếng Ả Rập, tiếng Trung, tiếng Anh, v.v.
- Ngoài Java là công cụ chính của nó, Stanford CoreNLP còn cung cấp các API cho hầu hết các ngôn ngữ lập trình chính trên thế giới.
- Nó cũng có thể được sử dụng như một dịch vụ web đơn giản.
- Với sự trợ giúp của phần mềm CoreNLP của Stanford, người ta có thể dễ dàng áp dụng các công cụ phân tích ngôn ngữ vào thông tin dạng văn bản. Người ta có thể dễ dàng thực hiện xử lý văn bản chỉ bằng hai dòng mã. Nó rất linh hoạt cũng như ngôn ngữ có thể mở rộng.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã xem qua một số thư viện Machine learning trong Java. Chúng ta đã xem qua Java quan trọng như thế nào và cách chúng ta có thể tận dụng các công cụ java khác nhau để thực hiện các hoạt động Machine learning. Chúng tôi đã xem qua Mahout, JavaML, DL4J và nhiều hơn nữa. Bây giờ, điều gì tiếp theo?
Hy vọng bạn thích blog – Machine learning với Java. Chúng tôi sẽ rất vui khi nhận được phản hồi từ bạn.
Xem thêm Thuật toán Artificial Neural Network – Tìm hiểu cách learning ANN
