در این مقاله در مورد یادگیری ماشین با استفاده از جاوا صحبت خواهیم کرد. ما اهمیت جاوا را برای انجام عملیات یادگیری ماشین و ابزارهای مختلفی که از طریق آن ها می توانید الگوریتم های خود را پیاده سازی کنید، بررسی می کنیم.

در حال حاضر، دو زبان بسیار پرطرفدار برای یادگیری ماشین، Python و R هستند. علاوه بر این دو زبان، زبان دیگری نیز به نام Julia وجود دارد ، که برای محاسبات علمی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد. اما جاوا چگونه در برابر این زبان ها که انتخاب اول بسیاری از مهندسین یادگیری ماشین است ، خود نمایی می کند؟ خواهیم دید که جاوا چگونه برای یادگیری ماشین و کتابخانه هایی که کاربران می توانند از آن ها برای پیاده سازی یادگیری ماشین در جاوا استفاده کنند، مناسب است.

چرا از جاوا برای یادگیری ماشین استفاده می کنیم؟

نه تنها جاوا، بلکه زبان های مرتبط با آن نیز برای انجام راهکار های مختلف یادگیری ماشین، وجود دارند مثل Scala ، Clojure و Cotlin .

به غیر از یادگیری ماشین، جاوا پرکاربرد ترین زبان برنامه نویسی برای توسعه نرم افزار و توسعه اکوسیستم های کلان داده هاست. شرکت های بزرگ، چه در بخش دولتی و چه در بخش خصوصی، دارای پایگاه بزرگی از کد جاوا هستند که از JVM ( ماشین مجازی جاوا ) به عنوان محیط محاسباتی اصلی خود استفاده می کنند. این پایگاه ها معمولا شامل Hadoop برای توسعه سیستم های توزیع شده کلان داده هستند. Apache Spark ، پلتفرمی برای پردازش توزیع شده زمان اجرا ( Run-Time ) است. Apache Kafka واسطی برای صف پیام رسانی و کار های دیگر است. تمام این پلتفرم ها، در مواجهه با کلان داده ها، از جاوا به عنوان زبان اصلی خود استفاده می کنند. جاوا به دلیل مقیاس پذیری ، امنیت و قابلیت اطمینان ، انتخاب اصلی برای توسعه چنین سیستم های داده ای می باشد.

توصیه می کنیم که دوره کامل آموزش Spark که توسط سایت مدرسه بیگ دیتا ارائه شده است را بررسی کنید تا بینش روشنی از Apache Spark داشته باشید.

دسترسی به داده ها، اولین قدم برای ساخت راه حل های بهتر یادگیری ماشین است. بنابراین ابزار های یادگیری ماشین باید بتوانند به خوبی با این فناوری ها ارتباط برقرار کنند. جمع آوری داده، اولین بخش فرآیند مهم یادگیری ماشین است. بنابراین، ما برای یکپارچه سازی چنین محیط های داده ای، به ابزارهای ایده آل یادگیری ماشین نیاز داریم.

با کمک ابزارهای مناسب، می توانیم بسیاری از مسائل یکپارچه سازی داده ها را حل کنیم. یکی از چالش برانگیزترین مسائل، زمانی است که یکپارچه سازی پروژه علوم داده ها با محیط تولید صورت نمی گیرد. بنابراین ، یکپارچه سازی یکنواخت، تحول دیجیتال را در بسیاری از مشاغل و سازمان ها سرعت می بخشد.

منظور ما از سرعت بخشیدن به تحول دیجیتال ، انتخاب ابزار مناسب برای یادگیری ماشین برای تولید پیش بینی های دقیق تر داده ها، در حین ذخیره پشته فناوری فعلی است. به کمک این پیش بینی ها ، تجارت شما می تواند با تصمیم گیری دقیق، سوددهی داشته باشد. بنابراین، جاوا ابزارهای مختلفی ارائه می دهد که به شما کمک می کند یک رابط مناسب برای پشته تولید داشته باشید.

بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین جاوا

در زیر کتابخانه های مهم جاوا برای یادگیری ماشین آورده شده است:

۱- DL4J – یادگیری عمیق

DL4J یا Eclipse DeepLearning4j یک کتابخانه در درجه تجاری است و Eclipse Deeplearning4j اولین کتاخانه یادگیری عمیق درجه تجاری ، متن باز و توزیع شده برای جاوا و Scala است. این کتابخانه با Hadoop و Spark ادغام شده تا با استفاده از GPU ها و CPU ها، هوش مصنوعی را به بازار ارائه دهد.

با استفاده از چارچوب Deeplearning4j می توان ماشین های بولتزمن محدود شده ( RBM ) ، شبکه باور عمیق ( Deep Belief Network ) ، خودرمزگذار عمیق ( Deep Autoencoders ) ، خودرمزگذار نویززدایی پشته ای ( Stacked Denoising Autoencoder ) ، word2vec ، GloVe و غیره را پیاده سازی کرد.

۲- ADAMS

ADAMS مخفف Advanced Data Mining and Learning Machine System است که انعطاف پذیری را در ساخت و حفظ یک روند کاری واکنش پذیر و داده محور، فراهم می کند که می تواند به راحتی ادغام شود.

این مجموعه طیف وسیعی از اپراتورها را ارائه می دهد ، در غیر این صورت به عنوان عملگر هایی شناخته می شوند که می توانند بازیابی اطلاعات، پردازش، داده کاوی و تصویرسازی را انجام دهند. عملگر ها می توانند به جای قرار گرفتن روی یک ساختار سطحی ( Canvas ) ، به یک ساختار درختی متصل شوند. ADAMS تحت مجوز GPLv3 منتشر می شود.

۳- JavaML

کتابخانه یادگیری ماشین جاوا یا Java ML شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین است که رابطی مشترک برای چندین الگوریتم از نوع یکسان دارند. این کتابخانه، دارای Java API است که برای مهندسین نرم افزار و برنامه نویسان، طراحی شده است. از Java-ML می توان برای پیش پردازش داده ها ، انتخاب ویژگی ، کلاسه بندی ، خوشه بندی و غیره استفاده کرد. همچنین چندین الگوریتم را از طریق API ، برای مجموعه داده کاوی WEKA ارائه می کند.

Java ML یک کتابخانه یادگیری ماشین همه منظوره است. پیاده سازی الگوریتم های JavaML بطور واضح نوشته شده است که مستندات درستی دارد و می تواند برای مراجع بعدی مورد استفاده قرار گیرد.

۴- Mahout

با کمک این چارچوب یادگیری ماشین، می توان با الگوریتم های داخلی کار کرد. با استفاده از Apache Mahout، می توان از چارچوب جبرخطی توزیع شده استفاده کرد که به ریاضیدان ها و آمارشناسان امکان پیاده سازی الگوریتم های ساخته شده دلخواه خود را می دهد. با استفاده از کتابخانه های مقیاس پذیر یادگیری ماشین ، می توانید از مجموعه ای پر از اجزا استفاده کنید که با استفاده از آن ها می توانید یک سیستم توصیه گر سفارشی بسازید.

Mahout ، کارایی ، انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بالایی ارائه می دهد. توسعه دهندگان آن را به عنوان یک کتابخانه یادگیری ماشین، برای اهداف تجاری طراحی کردند. تمام عملیات یادگیری ماشین بر روی نقشه / کاهش الگوی Hadoop انجام می شود.

۵- Neuroph

Neuroph یک شبکه عصبی مصنوعی شی گرا ( ANN ) است که در جاوا نوشته شده است. به راحتی می توان چندین شبکه عصبی را به کمک جاوا ایجاد کرد و آموزش داد. علاوه بر این، ایجاد شبکه های عصبی با استفاده از GUItool – easyNeurons امکان پذیر است.

آخرین نسخه Neuroph 2.96 منتشر شده شامل چند ارتقا API ، ویژگی و همچنین نمونه هایی است که می تواند برای کارهای استاندارد یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد.

۶- RapidMiner

RapidMiner یک پلتفرم نرم افزاری جامع است که محیطی برای آماده سازی داده ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تحلیل پیشگو و استخراج متن فراهم می کند. برای کاربرد های تجاری و همچنین تحصیلی، آموزشی، نمونه سازی سریع و همچنین توسعه برنامه ها، از RapidMiner استفاده می کنیم.

RapidMiner ساخت و حفظ روند کاری یادگیری ماشین را آسان می کند. این برنامه، بارگذاری گسترده داده ها ، انتخاب ویژگی و همچنین داده پالایی( Data Cleaning ) را با یک رابط کاربری گرافیکی و API جاوا ، به منظور توسعه برنامه های شما فراهم می کند.

۷- Weka

Weka مخفف Waikato Environment for Knowledge Analysis است و یک نرم افزار یادگیری ماشین است که به زبان جاوا نوشته شده است. Weka شامل الگوریتم های یادگیری ماشین مختلف برای داده کاوی است. آن ها شامل چندین ابزار یادگیری ماشین هستند که برای کلاسه بندی، خوشه بندی، رگرسیون، تصویرسازی و همچنین داده کاوی مورد نیاز هستند.

با کمک این مجموعه رابط کاربری گرافیکی ( GUI ) ، می توانید الگوریتم های یادگیری ماشین را با استفاده از یک پلتفرم مهارناپذیر پیاده سازی کنید. این برای مبتدیانی که می خواهند فوت و فن یادگیری ماشین را یاد بگیرند ایده آل است، زیرا می توانند بدون نوشتن یک خط کد ، این کار را انجام دهند.

۸- JSTAT

به منظور درک سریع مسائل یادگیری ماشین ، کتابخانه ابزار تحلیل آماری جاوا یا JSTAT ، ابزاری ایده آل است.

این کتابخانه تحت مجوز GPL3 مورد استفاده فرار می گیرد. بخشی از این کتابخانه بیشتر مربوط به خودآموزی است. بیشترِ کد کامل بوده و هیچ وابستگی خارجی ندارند. این بزرگترین مجموعه از الگوریتم های یادگیری ماشین است که در هر چارچوبی وجود دارد. این کتابخانه، کارایی بالا و انعطاف پذیری بسیار سریع تری از سایر کتابخانه های جاوا ارائه می دهد. تمام این الگوریتم ها می توانند به طور مستقل، به کمک یک چارچوب شی گرا (هدف محور) به کار گرفته شوند. این شیوه در حوزه های تحقیقاتی و دانشگاهی بسیار مورد توجه است.

۹- ELKI

ELKI یک چارچوب داده کاوی مبتنی بر جاوا، برای توسعه برنامه های KDD ( کشف دانش در پایگاه داده ها ) است. تمرکز ELKI بر تحقیق الگوریتمی است که یک تشخیص منحصر بفرد داده های پرت و همچنین تحلیل خوشه ای که بخشی از روش های یادگیری بدون نظارت است را ارائه می دهد. به منظور دستیابی به ارتقا کارایی ، ELKI ساختارهای شاخص داده مانند درخت R* را ارائه می دهد.

هدف ELKI ، ارائه مجموعه بزرگی از الگوریتم های بسیار پارامتری شده برای کمک به کاربر در یک ارزیابی منصفانه و همچنین محک زدن الگوریتم ها است. این کتابخانه، در میان دانشجویان و محققانی که می خواهند درکی از داده ها پیدا کنند، بسیار پرطرفدار است.

۱۰- Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP، مجموعه ای از ابزارهای فناوری زبان انسان است که توسط دانشگاه استنفورد ارائه شده است. این یک خط لوله حاشیه نویسی مبتنی بر جاوا است که از طریق آن می توانید کارهای مختلف مربوط به پردازش زبان طبیعی ( NLP ) را انجام دهید. این یکی از پرکاربردترین خطوط لوله NLP است که می تواند شکل اصلی کلمات ، جداسازی واژگان ، بخش هایی از گفتار ، شناسایی متن و تحلیل وابستگی های ساختاری را ارائه کند.

برخی از ویژگی های جعبه ابزار Stanford CoreNLP به شرح زیر است –

یک جعبه ابزار NLP یکپارچه با طیف وسیعی از ابزارهای تحلیل گرامری را ارائه می دهد.
یک حاشیه نویسی متن سریع و کارآمد را برای تولید خط لوله ارائه می دهد.
CoreNLP Stanford یک بسته مدرن است که به خوبی سرویس شده و به طور منظم در ارائه تحلیل متن از بالاترین مرتبه بروزرسانی می شود.
یکی دیگر از ویژگی های مهم آن، پشتیبانی از زبان های مختلف انسان مانند عربی، چینی، انگلیسی و غیره است.
علاوه بر جاوا به عنوان ابزار اصلی خود، Stanford CoreNLP ، API ها (واسط برنامه نویسی کاربردی) را نیز برای بسیاری از زبان های برنامه نویسی مهم دنیا ارائه می دهد.
همچنین می تواند به عنوان یک سرویس وب ساده مورد استفاده قرار گیرد.

به کمک نرم افزار CoreNLP Stanford ، می توان به راحتی ابزارهای تحلیلی زبان شناسی را برای اطلاعات متنی بکار برد. به راحتی می توان پردازش متنی را تنها با استفاده از دو خط کد انجام داد. این مجموعه، بسیار انعطاف پذیر و قابل ارتقا است.

خلاصه

در این مقاله، ما چندین کتابخانه یادگیری ماشین در جاوا را مرور کردیم. و به مسئله اهمیت جاوا پرداختیم و اینکه چگونه می توانیم از ابزارهای مختلف جاوا برای انجام عملیات یادگیری ماشین استفاده کنیم. ما Mahout ، JavaML ، DL4J و موارد دیگر را مرور کردیم.

امیدوارم که مقاله یادگیری ماشین با جاوا را دوست داشته باشید. ما از دریافت بازخورد های شما خوشحال خواهیم شد.