Top 5 thư viện học máy cho Java

Linh Le

Các tổ chức đang rất háo hức tìm kiếm các nhà phát triển có khả năng tạo ra học máy và các ứng dụng học chuyên sâu. Trong những năm gần đây, việc phát triển các ứng dụng tiên tiến và thông minh giúp dễ dàng thực hiện các mô đun học máy được cho phép trong văn hóa công việc của bạn. Chatbot tự động, phân tích hình dạng, nhận dạng khuôn mặt hoặc giọng nói như những phát triển không chỉ làm thay đổi cách làm việc mà còn đưa ra được giải pháp tối ưu để giải quyết các tác vụ phức tạp.

Vậy bạn đã sẵn sàng tham gia vào cuộc đua này chưa? Nếu chưa hoặc bạn chỉ vừa bước chân vào lĩnh vực lập trình Java, bạn có thể tham gia Khóa học Chứng nhận Java có sẵn trên internet. Nó sẽ giúp bạn hiểu Java với các ứng dụng trong thế giới thực.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá năm thư viện học máy giúp nhà phát triển tạo ra các ứng dụng ML tiên tiến cho Java. Hãy cùng khám phá nhé:

1). Deeplearning4j

Deeplearning4j là một trong những thư viện học máy mã nguồn mở mạnh nhất được sử dụng trong java. Nó cung cấp khung tính toán cho các thuật toán phát triển dựa trên học sâu khác nhau. Khung tính toán phân tán của nó thừa hưởng Apache Hadoop và Spark framework cho các mô hình ML đào tạo. Mô-đun này được phát triển bằng ngôn ngữ lập trình Java. Nó có khả năng tương thích với bất kỳ ngôn ngữ JVM nào sử dụng Kotlin, Scala,…

Deeplearning4j bao gồm một công cụ DIY để quản lý đồng thời các tác vụ khác nhau. Công cụ này rất hữu ích trong việc nhận ra các hình dạng và cảm nghĩ bằng giọng nói hoặc văn bản. Các ứng dụng tài chính có thể sử dụng gói này để phát hiện bất thường trong thông tin về chuỗi thời gian như giao dịch. Có thể thấy rõ là DL4J được thiết kế chặt chẽ để đưa trí tuệ nhân tạo vào trong môi trường kinh doanh bằng GPU phân tán và khả năng hoạt động của CPU.

2). Mallet

Mallet là một gói lập trình Java dựa trên mã nguồn mở khác được sử dụng để phân loại tài liệu. Nó cho phép các nhà phát triển thực hiện các hoạt động ML phức tạp trong ứng dụng như NLP, phân cụm, mô hình hóa, trích xuất và phân loại dữ liệu,… Nó bao gồm một tập hợp các thuật toán khác nhau để đánh giá hiệu suất của trình phân loại. Các thuật toán này có thể là Naive Bayes, cây quyết định hoặc entropy tối đa,… và được đánh giá với sự trợ giúp của các số liệu.

Bạn có thể dễ dàng thực hiện mô hình hóa chủ đề với mô hình ẩn Latent Dirichlet Allocation của Mallet, Pachinko và LDA phân tầng.

3). RapidMiner

RapidMiner được các nhà khoa học về dữ liệu chấp nhận rộng rãi vì nền tảng đa nhiệm của nó, nơi người dùng có thể thực hiện toàn bộ công việc khoa học về dữ liệu tại một nơi duy nhất. Từ thu thập dữ liệu và xây dựng mô hình đến triển khai. Theo Gartner và Forrester, RapidMiner là một trong những ứng dụng phân tích dự đoán được đánh giá cao nhất và dễ sử dụng trên toàn cầu.

RapidMiner cung cấp một studio để trực quan hóa quy trình làm việc của bạn, mô hình tự động để thiết kế mô hình dự đoán, một máy chủ và Radoop để thực hiện phân tích dữ liệu lớn và ghi điểm theo thời gian thực để chuyển đổi thông tin chi tiết thành hành động. Để hoàn thành công việc một cách hiệu quả, bạn có thể tận dụng việc sử dụng các tính năng lựa chọn, tìm nạp dữ liệu và dọn dẹp bằng Giao diện người dùng đồ họa được cung cấp sẵn. Nó cũng cung cấp API Java để tạo ứng dụng cho riêng bạn. Thuật toán được hỗ trợ bởi ML cho phép bạn quản lý, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu.

4). Java-ML

Java-ML là một tập hợp các thuật toán ML với giao diện chung cho tất cả. Nó không cung cấp bất kỳ loại GUI nào nhưng có giao diện được sắp xếp tốt để triển khai từng thuật toán. Phiên bản mới nhất của thư viện Java-ML bao gồm thuật toán phân cụm phổ, trình phân loại Bayes và các chiến lược lấy mẫu nâng cao. Nó chứa thuật toán xoắn thời gian động nhanh và một lớp FileHandler để xuất dữ liệu vào một tập tin.

5). KNIME

KNIME là viết tắt của Konstanz Information Miner. Khung phân tích này ban đầu được phát triển cho nghiên cứu dược phẩm, nhưng nó đã mở rộng sử dụng trong BI. KNIME cung cấp một giao diện người dùng thân thiện với API Java để khai thác sức mạnh sáng tạo của bạn. Gói này được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các cải tiến theo hướng dữ liệu. Nó giúp người dùng xác định tiềm năng ẩn bên trong dữ liệu và dự đoán kết quả tương lai với dữ liệu đó.

Vì vậy, chúng ta có thể thấy Java là phù hợp cho việc phát triển các ứng dụng ML tiên tiến như thế nào. Nó đẩy mạnh khả năng sự phát triển của các tổ chức khác nhau với nhiều gói có sẵn nhằm đơn giản hóa công việc.

Chia sẻ bài viết ngay

Nguồn bài viết : https://codegeekz.com