Javaで機械学習を始める方法

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Java で機械学習を始めるのに最適なツールは何ですか?

この質問はしばらく前からありましたが、最近ではほとんどの人が人工知能と機械学習について話しています。これはもはや科学者や研究者だけの秘密ではなく、ほとんどすべての新興技術に実装されています。

次のセクションでは、Java での機械学習の主なフレームワークの概要を簡単に説明し、車輪の再発明をしたり、アルゴリズムをゼロから作成したりすることなく、Java で機械学習を始めるのがいかに簡単かを説明します。

人間人工知能

人工知能は以前から幅広く興味深い分野でしたが、科学者向けに作られたもので、少し手の届かないものという印象が常にありました。 AI システムを作成する場合は、独自のコア アルゴリズムを実装し、パターンを認識し、画像を理解し、自然言語を処理するようにトレーニングする必要があります。

この分野における最近の発展により、研究者以外の人々にとってもアクセスしやすくなりました。関連するアルゴリズムとツールに簡単にアクセスできるようになりました。何を実行しているかを知る必要はありませんが、アプリケーションの機械学習機能を簡単に向上させることができます。

機械を動かす

物事を簡単にするために、始めるのに役立つ 3 つのプロジェクトを選ぶことにしました。

1. Deeplearning4J (DL4J) – JVM 用のオープンソース、分散型、商用ディープラーニング ライブラリ

2. BIDデータプロジェクト – 高速で大規模な機械学習とデータマイニングを可能にするモデルのコレクション

3. Neuroph – オブジェクト指向ニューラルネットワーク

ちなみに、最近、私たちの注目を集めた他の興味深いオープンソース GitHub リポジトリをいくつか公開しました。ダウンロードしてください。

DL4J – ディープラーニング

DL4J は、多層ニューラル ネットワークの構成に役立つツールです。構成よりも規約を重視しながら、迅速なプロトタイピングと大量カスタマイズとともに、JVM にディープラーニングを導入します。

このツールは、ニューラル ネットワークを作成して使用するための理論をすでに持っているが、アルゴリズムを自分で実装したくない人を支援することを目的としています。膨大な量のデータに対して特定の問題を解決し、ニューラル ネットワークのプロパティをカスタマイズできます。

DL4J は Java で記述されており、Clojure、Scala、Kotlin などのあらゆる JVM 言語と互換性があり、Hadoop および Spark と統合できます。

考えられるユースケースとしては、評価または推奨システム（CRM、アドテック、解約防止）、予測分析、さらには不正検出などが挙げられます。実際の例をお探しの場合は、Rapidminer をダウンロードしてください。これは、DL4J を使用してユーザーの予測分析プロセスを簡素化するオープンソース プラットフォームです。

新しいニューラル ネットワークを作成するのは、新しいプロジェクトを作成するのと同じくらい簡単です。

BIDデータプロジェクト

ビッグデータ プロジェクトは、大量のデータを処理する必要があり、パフォーマンスが重要な人々によって作成されます。 UC Berkeley プロジェクトは、高速で大規模なデータ マイニングを可能にするハードウェア、ソフトウェア、および設計パターンのコレクションです。

最初のライブラリは BIDMach で、単一ノードまたはクラスター上の一般的な機械学習の問題向けに文書化されています。このライブラリを使用すると、データ ソースを管理し、CPU または GPU 上でデータを最適化および配布できます。

BidMach には多くの一般的な機械学習アルゴリズムが含まれており、同社のチームは分散ニューラル ネットワーク、グラフ アルゴリズム、その他のモデルの開発に取り組んでいます。

他の 2 つのライブラリは BIDMat と BIDParse です。 BIDMat はデータ マイニングに重点を置いた高速数学マトリックス ライブラリであり、BIDParse は GPU アクセラレーションによる自然言語解析です。ビッグデータ プロジェクト用のその他のライブラリには、視覚化ツール、Spark や Android でも実行できるライブラリなどがあります。

BIDMach ベンチマークは、他のソリューションよりも一貫して優れた結果を示します。これは、大規模なクラスターで実行される他のソリューションと比較して、単一のマシンで実行する場合でも当てはまります。ベンチマークの完全なリストはここにあります。

ニューロフ

Neuroph は、一般的なニューラル ネットワーク アーキテクチャを開発するための軽量 Java フレームワークです。このフレームワークは、Java プロジェクトで独自のニューラル ネットワークを作成およびトレーニングするために使用できる Java ライブラリと GUI ツール (easyNeurons と呼ばれる) を提供します。

Neuroph は、オープン ソースの Java クラス ライブラリと、基本的なニューラル ネットワークの概念に対応する少数の基本クラスで構成されています。 Neuroph は、ニューラル ネットワークを始めたばかりの人や、ニューラル ネットワークがどのように動作するのか知りたい人にとって、素晴らしい足がかりとなります。

Neuroph のオンライン デモを試して、実際に動作する様子を確認できます。ヒント: インターフェースは古くて時代遅れに見えるかもしれませんが、それを使って素晴らしいものを作ることができます。 2013年にはデュークス・チョイス賞も受賞しました。

ネットワークビュー

他のプロジェクトについてはどうですか?

上記の 3 つのプロジェクトが必要なものではない場合は、プロジェクトに別のものを探しても問題ありません。 GitHub で「機械学習」を検索すると、適切なツールを見つけるのに役立つ Java リソースが 1,506 件見つかります。

たとえば、Airbnb の興味深いプロジェクトは、人間に優しいように設計された機械学習ライブラリである aerosolve です。

新しいテクノロジーを使い始めるのは大変なことです。サポートが必要な場合は、Takipi のエラー分析ツールをダウンロードしてください。

***の考え

数年ごとに人工知能に関する新たな話題が生まれます。今回は、機械学習、データマイニング、ニューラルネットワークなどの機能強化が図られており、私たちはそれを全面的に支持しています。これらのライブラリがオープンソースであるということは、この情報と機能が販売されていることを意味し、ユーザーはこの機能を使って何ができるかを考えるだけで済みます。

他にも興味深いプロジェクトをご存知の場合、または何か見逃していると思われる場合は、下のコメント欄でぜひお知らせください。