Infoworld | De server Yegulalp
După petrecerea decenii în umbre ca disciplină specializată sau învățare automată, Java a devenit un instrument de afaceri. Cea mai dificilă parte este totuși ceea ce este util, în special pentru dezvoltatori și oameni de știință de date care preiau mașinile de predare (învățarea mașinilor Java). În acest scop, am rotunjit unele dintre cele mai comune și mai utile instrumente pentru a afla cum să obținem avantajul este acest limbaj open source.
Python: Oamenii de știință de date au asimilat Python ca cea mai deschisă alternativă la limbile Analytics, Cum ar fi R, și mulți angajatori încearcă să adauge expertiza unor date minunate pe listele lor Python ca o abilitate dorită. Ca rezultat, multe dintre bibliotecile de învățare automate au acum un software Python.
al grupului, cea mai bună opțiune este de a învăța Scikit. Are algoritmi și module încărcate și este apreciat pe scară largă în GitHub (aproape 2.000 de utilizatori și în creștere) și are o varietate de nume de mărturii mari
un alt important este Pybrain, care este conceput pentru a fi ușor de lucru Și oferă acces la unele instrumente puternice. După cum arată numele său, se concentrează pe gusturile rețelelor neuronale și pe învățarea neconvenționată și oferă un mecanism de formare a algoritmilor și rafinării.
Go: Limba de sistem Google concepută pentru paralelism pare a fi un ideal Mediu pentru învățarea bibliotecilor. O serie de biblioteci mici, în cazul în care cea mai specifică este figura sau peisajul, dar are câteva opțiuni. Cel mai remarcabil, Glearn, este descris de creatorii săi ca o „baterii incluse” sau o „bibliotecă de învățare a mașinilor” și are instrumente de filtrare, clasificare și analiză de regresie.
o bibliotecă mult mai mică și mai mult Basic este MLO, care implementează doar un număr mic de algoritmi în acest moment, dar intenționează să crească pentru viitor.
Java în Hadoop: Mahout (ceea ce înseamnă „elefant alergător” în hindi). Grupați mai multe metodologii comune de învățare automată pentru utilizare în cadrul de date, ceea ce îl face preferat. Pachetul este construit în jurul algoritmilor în loc de metodologii, deci pentru unele Înțelegerea algoritmilor este ceea ce este necesar. Acest lucru nu este dificil să vedem cum se potrivesc piesele într-un sistem de recomandări bazate pe utilizator și care se poate face în câteva linii de cod.
Un alt proiect a mașinii aprene Dizage bazată pe Hadoop, Oryx de Cloufenera, intenționează să se bazeze pe lucrarea de mahout, prin livrarea rezultatelor transmisiei prin secvențe în timp real, în loc să lucreze la lucrările de lot. Din păcate, este încă în primele etape; Este într-adevăr un proiect în locul unui produs, dar merită o supraveghere strânsă pe măsură ce evoluează.
Java: În afară de Mahout, care se concentrează pe Hadoop, care este o serie de alte biblioteci de învățare automate pentru Java și IT Este folosit pe scară largă, este Weka, care a fost creată de Universitatea din Waikato din Noua Zeelandă și este o aplicație într-un mediu de lucru ca vizualizări sumate și capabilități miniere de date la amestecul obișnuit de algoritmi.
Pentru oamenii care doresc un front-end pentru munca lor și gândesc să facă o bună parte din ea în Java, este ideal.
Weka ar putea fi cel mai bun loc pentru a începe. O bibliotecă mai convențională, Java-ml, este de asemenea disponibilă, deși este destinată oamenilor care deja cunosc sau domină lucrarea cu Java și învățarea automată.
JavaScript: gluma despre JavaScript, („Atwood Legea”), este că orice lucru care poate fi scris în JavaScript va fi în cele din urmă. Pentru ce este pentru învățarea bibliotecilor, ceva automat. Desigur, Există relativ puține în acest domeniu disponibil pentru JavaScript din această scriere, deoarece majoritatea opțiunilor constau în algoritmi individuali în loc de biblioteci întregi, dar unele instrumente utile care au ajuns deja la suprafață, ca convertjs, care vă permite să instruiți adâncimea rețeaua de învățare neuronală direct într-un browser, iar numele creierului adecvat oferă o rețea neuronală ca un modul NPM instalabil. De asemenea, merită menționat este biblioteca encog, disponibilă pentru mai mult Platforme LES: Java, C #, C / C + + și JavaScript.