InfoWorld | Por servidor yegulalp
Após gastar décadas nas sombras como uma disciplina especializada, ou aprendizado automático, Java se tornou uma ferramenta de negócios. A parte mais difícil, no entanto, é o que é útil, especialmente para desenvolvedores e cientistas de dados que estão assumindo as máquinas de prendation (Java Machine Learning). Para este fim, contornamos algumas das ferramentas mais comuns e úteis para aprender como obter vantagem é este idioma de código aberto.
python: Os cientistas de dados têm um Python assimilado como a alternativa mais aberta para as análises de idiomas, Tais como r, e muitos empregadores procuram adicionar a experiência de grandes dados às suas listas de Python como uma habilidade desejada. Como resultado, muitas das bibliotecas automáticas de aprendizagem agora têm um software Python.
do grupo, a melhor opção é aprender Scikit. Carregou algoritmos e módulos e é amplamente apreciado no GitHub, (quase 2.000 usuários e em subida), e tem uma variedade de grandes nomes de apreciação
Outro importante é Pybrain, que é projetado para ser fácil de trabalhar E fornece acesso a algumas ferramentas poderosas. Como seu nome indica, concentra-se nos gostos de redes neuronais e aprendizagem não supervisionada, e fornece um mecanismo para algoritmos de treinamento e refino.
Go: O Google System Language projetado para o paralelismo parece ser um ideal ambiente para a aprendizagem de bibliotecas. Uma série de pequenas bibliotecas onde a mais específica é a figura ou a paisagem, mas tem algumas opções. O mais notável, Golearn, é descrito por seus criadores como uma “baterias incluídas” ou uma “biblioteca de aprendizado de máquina”, e possui ferramentas para filtrar, classificação e análise de regressão.
Uma biblioteca muito menor e mais Básico é MLO, que implementa apenas um pequeno número de algoritmos neste momento, mas planeja crescer para o futuro.
Java em Hadoop: mahout (que significa “corredor de elefante” em hindi). Grupo várias metodologias comuns de aprendizagem automática para uso no quadro de dados, o que o torna favorito. O pacote é construído em torno de algoritmos em vez de metodologias, então para alguns A compreensão dos algoritmos é o que é necessário. Isso não é difícil ver como as peças se encaixam em um sistema de recomendação com base no usuário e isso pode ser feito em algumas linhas de código.
Outro projeto da máquina de aprim Dizage baseado em Hadoop, Oryx de Cloupenera, pretende construir sobre o trabalho de Mahout, através da entrega de resultados de transmissão por seqüências em tempo real, em vez de trabalhar em trabalhos em lote. Infelizmente, ainda está nos estágios iniciais; É realmente um projeto em vez de um produto, mas merece vigilância próxima à medida que evolui.
Java: Além do Mahout, que se concentra no Hadoop, que é uma série de outras bibliotecas automáticas de aprendizagem para Java e é amplamente utilizado, é Weka, que foi criado pela Universidade de Waikato, na Nova Zelândia, e é uma aplicação em um ambiente de trabalho como as visualizações de somas e recursos de mineração de dados para a mistura habitual de algoritmos.
Para as pessoas que querem um front-end pelo seu trabalho e pensam em fazer uma boa parte em Java, é ideal.
Weka poderia ser o melhor lugar para começar. Uma biblioteca mais convencional, o Java-ml, também está disponível, embora seja destinado a pessoas que já conhecem ou dominam o trabalho com Java e aprendizagem automática.
javascript: a piada sobre javascript, (“Law atwood”), é que qualquer coisa que possa ser escrita em javascript será eventualmente. Para o que é para aprender bibliotecas, algo automático. Claro, Há relativamente pouco neste campo disponível para JavaScript a partir desta escrita, uma vez que a maioria das opções consiste em algoritmos individuais em vez de bibliotecas inteiras, mas algumas ferramentas úteis que já vieram à superfície, como Convertjs, que lhe permite treinar o profundo Rede de aprendizagem neuronal diretamente em um navegador, e o nome cerebral apropriado fornece uma rede neuronal como um módulo NPM instalável. Também vale a pena mencionar é a biblioteca de envoltório, disponível para Les Platforms: Java, C #, C / C + + e Javascript.