Top 10 Java Machine Learning Tools und Bibliotheken

Maschinelles Lernen ist derzeit in einer Vielzahl von Bereichen gefragt. Dank der schnellen Verarbeitung großer Datenmengen und der Suche nach Lösungen für viele Probleme arbeitet dieser Zweig der künstlichen Intelligenz sehr effektiv zum Nutzen Tausender von Unternehmen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Ausgaben für mehr Mitarbeiter senken, während das Team der Vollzeitbeschäftigten mit wichtigeren Dingen beschäftigt ist.

Die Programmiersprache Java ist derzeit eine der am häufigsten verwendeten Sprachen der Welt, insbesondere für die Arbeit mit maschinellem Lernen. Sie hat viele Entwickler mit ihrer Einfachheit, Effizienz und Fähigkeit, verschiedene Projekte jeglicher Komplexität zu bearbeiten, angezogen. Wenn Entwickler maschinelles Lernen in ein Projekt implementieren wollen, tun sie das mit Java. Im Folgenden stellen wir Ihnen die besten Java-Tools und -Bibliotheken für maschinelles Lernen vor, die Ihnen bei der Entwicklung helfen können.

Constance Information Miner

KNIME ist eines der beliebtesten und leistungsfähigsten Tools, mit dem Sie große Datenmengen analysieren und mit maschinellem Lernen arbeiten können. Ein großer Vorteil und eine Erleichterung für Entwickler ist, dass dieses Tool visuelle Programmierung ermöglicht. Außerdem stellt die aktive KNIME-Gemeinschaft ständig Aktualisierungen und Ergänzungen vor, die sich bei Ihrer Arbeit als nützlich erweisen können.

Massive Online-Analyse

MOA ist ein Open-Source-Instrument. Es kann für die intelligente Analyse großer Datenmengen, die Erstellung von Algorithmen (einschließlich Klassifizierung, Clustering, Fehlererkennungsalgorithmen, Ausreißererkennung usw.) und Experimente zum maschinellen Lernen verwendet werden, die auf die Lösung einer Vielzahl von Problemen abzielen. Dieses Tool eignet sich gut für umfangreiche Projekte im Bereich des maschinellen Lernens sowie für Projekte, bei denen eine Datenflussanalyse in Echtzeit erforderlich ist.

Java-ML

Wenn Sie Anfänger in der Programmierung sind oder einfach nach etwas suchen, das sich lohnt und verständlich genug ist, um mit maschinellem Lernen zu arbeiten, sollten Sie Java-ML in Betracht ziehen. Es ist eine der größten und beliebtesten Java-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Neben offenem Quellcode und einer einfachen Schnittstelle haben Sie Zugang zu Tutorials sowie zu vielen Algorithmen für die Arbeit mit ML und die Analyse von Datenströmen. Diese Bibliothek ist also sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich.

Waikato-Umgebung für Wissensanalyse

WEKA ist eine großartige Ressource, mit der Sie mit Datenanalysen arbeiten und Modelle für maschinelles Lernen zur effektiven Problemlösung erstellen können. Es ist immer ideal für Projekte, die in der Sprache Java entwickelt werden, da es in Java selbst geschrieben ist und nur dafür verwendet wird. Die Bibliothek ist absolut kostenlos und bietet den Nutzern nicht nur offenen Quellcode, der an ihre Bedürfnisse angepasst werden kann, sondern auch umfangreiche Funktionen für die Arbeit mit ML. Außerdem finden Entwickler hier Tutorials, Dokumentationsbeispiele und eine aktive Community, die jederzeit bereit ist, zu helfen.

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MAHOUT

Apache Mahout ist eine mit Java und Scala entwickelte Bibliothek. Ihre Hauptnutzergruppen sind Datenanalysten, Mathematiker, Statistiker und Entwickler, die mit maschinellem Lernen arbeiten. Zu den Vorteilen der Bibliothek gehören ihre Skalierbarkeit und die Möglichkeit, sie mit Hilfe von Apache Hadoop und Apache Spark auf ganzen Serverclustern auszuführen. Diese Bibliothek ist extrem leicht zu verstehen. Außerdem verfügt sie über eine Vielzahl von Funktionen und unterstützt verschiedene Datenformate für die Verarbeitung.

Java Statistical Analysis Tool

JSAT ist eine leichtgewichtige und dennoch werkzeugreiche Bibliothek für die Arbeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Aufgrund ihrer Flexibilität und Leichtigkeit ist sie für jeden Benutzer verständlich. Außerdem ist diese Bibliothek in reinem Java geschrieben und daher ideal für Entwickler, die in dieser Umgebung arbeiten. Im Allgemeinen ist JSAT perfekt für Forschungszwecke oder für mittelgroße Geschäftsaufgaben geeignet.

Deep Learning For Java

Wenn Sie mit Deep Learning und neuronalen Netzen forschen oder arbeiten, ist Deeplearning4j eine der besten Bibliotheken für Sie. Mit ihr können Sie den Lernprozess für verschiedene Datentypen (z. B. Text, Ton, Bilder, Zahlen) mithilfe von Visualisierungen steuern und überwachen. Außerdem können Sie ein Modell verwenden, um andere zu trainieren. Dies ist eine gute Quelle, die sich auch nahtlos mit anderen Java-Bibliotheken integrieren lässt.

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RapidMiner

Möchten Sie eine geschäftsorientierte Lösung mit maschinellem Lernen erstellen? RapidMiner ist eine Plattform, die Ihnen dabei helfen kann. Die Hauptvorteile sind, dass dieses Werkzeug gut mit verschiedenen Java-Bibliotheken zusammenarbeitet und die meisten Prozesse automatisieren kann. Das heißt, Sie können die Datenanalyse und die Trainingsprozesse automatisieren und erhalten so genügend Zeit, um die Leistung der Modelle zu bewerten.

Apache Spark’s MLib

Diese Bibliothek ist für die gleichzeitige Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern konzipiert. Auf diese Weise können Sie Ihre Projekte leicht skalieren und eine gute Leistung sicherstellen. Außerdem können Sie mit dieser Quelle Modelle auf Streaming-Daten trainieren, was sehr vorteilhaft und nicht zeitaufwendig ist.

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ELKI

Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index Structures ist ein hervorragendes, vollständig in Java geschriebenes Tool, das für die Forschung oder für große industrielle Probleme eingesetzt wird. Die Besonderheit liegt in der Flexibilität und Anpassbarkeit der Algorithmen und Funktionen für die Datenanalyse. Dank des modularen Aufbaus können Sie wählen, was Sie benötigen, und Abhängigkeiten beseitigen.

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