如何开始使用Java机器学习

Neuroph

若何开端应用Java机械进修

开端Java机械进修的最好对象是什么?

你可以测验测验Neuroph的在线演示，看看它是怎么运行的。提示：界面看起来很旧且过时，但你可以用它来创建好梦的器械。它还得过2013的 Duke’s Choice的奖项。

这个问题已经有一段时光了，但比来这些日子几乎每小我都在谈论人工智能和机械进修。这已经不再是一个保存给科学家和研究者的机密，而是几乎实现于每一项新兴技巧中。

鄙人面的┞仿节中，我们会做一个java的机械进修的重要框架的快速概述，并证实Java机械进修是多么轻易上手，不须要你另起炉灶或者大年夜头开端创建算法。

其他两个库分别是BIDMat和 BIDParse。BIDMat是存眷与数据发掘的快速数学矩阵库，BIDParse是GPU加快的天然说话解析。大年夜数据项目标其他类库还包含可视化对象，可以或许支撑在Spark甚至在安卓运行的类库。

仁攀类的人工智能

人工智能在一段时光以来是一个广泛并且炫酷的范畴，但老是感到有点难以触及，是特别为科学家所做。如不雅你想创造一小我工智能体系，你必须实现你本身的核默算法，并且练习它们能辨认模式，懂得图像并且处理天然说话。

比来关于这范畴的演变使得其对于非研究者能更轻易触及。你如今能轻易触及到相干算法和对象。你不须要知道你正在做什么，然则能很轻松的晋升你应用的机械进修才能。

让机械运转

为了更简单的阐述，我们决定选出3个项目赞助你开端：

其他项目若何呢?

1.Deeplearning4J (DL4J) –开源，分布式，JVM的贸易深度进修lib库

2. BID Data Project –可以或许运行快速、大年夜范围的机械进修和数据发掘的模式集合

3. Neuroph –面向对象的神经收集

趁便说一下, 我们比来宣布了别的一些吸引我们留意的有趣的开源GitHub库. 下载.

DL4J – 深度进修

DL4J是一个能赞助你设备独裁神经收集的对象。它为JVM供给了深度进修且伴随快速原型设计和大年夜范围定制，同时重视比设备更多的商定。

万一以上三个项目不是你所须要的，你想为你的项目寻找一些不合的，也没紧要。如不雅你在GitHub上搜刮“机械进修”，将有1506个Java资本让你找到合适的对象。

这个对象是为了赞助已经拥有创建和应用神经收集的理论，但不想亲自实现算法的那些人。你可以在海量数据上解决特定问题和自定义神经收集属性。

DL4J 是由Java说话编写的，可以兼容任何JVM说话比如 Clojure, Scala, ,Kotlin，并且可以与Hadoop和Spark集成。

可能的应用案例包含评价或推荐体系如(CRM，adtech， churn prevention)，猜测分析甚至讹诈检测。如不雅你要寻找真实的案例，你可以下载 Rapidminer. 这是应用DL4J的开源婢歙，用来为用户简化猜测分析过程。

创建一个新的神经收集如同创建一个新项目一样轻易。

BID Data Project (大年夜数据项目)

大年夜数据项目是由那些须要处理大年夜量数据并且对机能敏感的人创建的。 UC Berkeley项目是由很多硬件、软件和设计模式集合而成，能在上应用快速、大年夜范围的数据发掘。

第一个库是 BIDMach，在单节点或集群上的惯例机械进修问题都有记录。你可以应用这个库治理数据源，在CPU或者GPU上优化、分派数据。

BidMach 琅绫擎包含很多风行的机械进修算法，他们团队正致力于开辟分布式神经收集、图形算法和其他模型

BIDMach基准比其他解决筹划持续表示出更好的结不雅。甚至将其在单一机械上的运行与其他筹划在大年夜集群上的运行比拟也是如斯。在这里可以找到一个完全的基准列表。

neuroph是用来开宣布用的神经收集构架的轻量级java框架。该框架供给了一个java库以及一个GUI对象(称为easyNeurons)，你可以用它来在java项目中创建和练习本身的神经收集。

Neuroph包含一个开源的java类库和少量对应根本神经收集概念的基类。对于刚开端应用神经收集，或者想知道它们若何工作的仁攀来说，Neuroph是个异常好的垫脚石。

收集视图

举个例子， Airbnb中有个有趣的项目是aerosolve,一个设计成具有仁攀类友爱性的机械进修库。

开端进修一项新的技巧很麻烦，如不雅您期望获得一些赞助，确保你已经下载了Takipi的缺点分析对象。

最后的思虑

每隔几年就话苄些关于人工智能的新声音。这一次，它伴跟着机械进修，数据发掘，神经收集等等的强化来了，我们都很支撑。这些类库开源的事实意味着这些信息和才能正奇货可居，而你所有所做的是思虑拥有这个才能可以做成什么。

如不雅你知道其他有趣的项目或者你认为我们漏掉落点什么，我们等待鄙人面的评论里见到它们。

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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