Днес тенденцията сочи, че бизнесите търсят да наемат дивелъпъри, които имат добри познания в машинното обучение. Всъщност можем да кажем, че Java се превърна в обичайната норма за внедряване на нови алгоритми за машинно обучение в наши дни, благодарение на своите предимства.
Според индекса TIOBE за юни 2018 г. Java в момента е най-популярният и широко използван програмен език, заедно с PHP, C #, C ++, Python и JavaScript. Ще посочим някои от най-добрите библиотеки за прилагане на машинно обучение в съществуващи Java приложения според класация на HackerNoon. Тези библиотеки са отличени от различни блогове, уебсайтове и форуми.
Тази библиотека за машинно обучение е специално създадена за Java, като предоставя компютърен фреймуърк с широка подкрепа за алгоритми за deep learning. Deeplearning4j се счита за един от най-добрите сътрудници на Java, когато става въпрос за машинно обучение, а open source библиотеката за deep learning обединява дълбоки невронни мрежи и е подходяща за различни бизнес среди. Тя обикновено работи като DIY инструмент за Java и има способността да се справи с всички неограничени виртуални задачи. Освен това тази библиотека е полезна за идентифициране на модели в реч, текст и звук, както и може да се използва за откриване на отклонения в TSDB.
ELKI е съкращение на Environment for Developing KDD- Applications Supported by Index-structure и представлява open source библиотека за машинно обучение, създадена за извличане на информация от база данни в Java. ELKI е специално моделирана за студенти и изследователи и предлага обширно количество от лесно конфигуруеми алгоритмени параметри.
Това е Java библиотека с огромна колекция от алгоритми за машинно обучение и извличане на данни. Тя е разработен да бъде използвана както от изследователи, така и от Java дивелъпъри. Тази библиотека няма GUI, но има ясен интерфейс за всеки тип алгоритми. Ако я сравним с други алгоритми за клъстеризация, ще забележим, че тя е много лесна за използване и позволява лесно внедряване на всеки нов алгоритъм. Библиотеката е разработена с помощта на Java.
JSAT или Java Statistical Analysis Tool, е библиотека, разработена в Java за решаване на проблеми с машинно обучение. Тя може да се използва под GPL3 лиценз и целият source код е самостоятелен, без външни зависимости. JSAT разполага с една от най-големите колекции от алгоритми за машинно обучение, налични в библиотеката. Счита се за една от най-бързите библиотеки за обучение на Java машини, осигуряващи висока производителност и гъвкавост. Всички алгоритми за машинно обучение в тази библиотека се изпълняват с помощта на обектно ориентиран framework.
MALLET – Machine Learning for Language Toolkit, представлява интеграционна колекция от изходен код на Java, която може да се използва в области като статистически NLP, тематично моделиране, клъстър анализ, класификация на документите и различни други приложения за машинно обучение. MALLET може да се нарече и Java machine learning инструмент за текст. Разработена е от студенти от UMASS и UPenn и осигурява поддръжка на различни алгоритми като дървото на решенията, naive bayes и максимална ентропия.
Mahout е фреймуърк за машинно обучение с интегрирани алгоритми, които помагат на дивелъпърите да създават свои собствени изпълнения на алгоритми. Mahout е алгебричен фреймуърк, създаден в помощ на изследователите на данни, математиците и аналитиците да изпълняват свои собствени алгоритми. Тази библиотека за машинно обучение е мащабируема и предоставя богат набор от компоненти, позволяващи разработването на персонализирана система за препоръки за голямо разнообразие от алгоритми. Тя предлага висока производителност и гъвкавост и мащабируемост и е проектирана да бъде готова за работа.
Weka е друга популярна библиотека за машинно обучение за Java с възможност да бъде използвана за извличане на данни и анализ, да се прилагат алгоритми директно към даден набор от данни или да се създадат нови чрез изходен Java код. Тази библиотека съдържа много инструменти като регресия, групиране, класификация и визуализация. Тя е безплатна за използване, преносима и лесна за употреба, като поддържа избор от функции, откриване на аномалии, прогнозиране на динамични редове и др. Уека представлява знак за анализ на знанията на Waikato, който може да се определи като колекция от алгоритми и инструменти за предсказуемо моделиране и анализ на данни, заедно с графичен потребителски интерфейс.
През последните няколко години се наблюдава нова тенденция в областта на машинното обучение. Фактът, че повечето от споменатите по-горе библиотеки са с отворен код, означава, че дивелъпърите могат лесно да се възползват от възможностите и информацията. Машинното обучение в Java ще промени напълно начина, по който приложенията функционират.
