¿Cómo debo comenzar a aprender ‘Machine Learning usando Java’?

Java no es un lenguaje particularmente popular para el aprendizaje automático hoy en día, pero tiene el excelente marco de Weka, similar al scikit-learn de Python.

Weka es una gran biblioteca para hacer lo que podríamos llamar el aprendizaje automático más tradicional y la minería de datos, que incluye árboles de decisión, regresión, naive bayes, redes neuronales de alimentación directa, máquinas de vectores de soporte, etc. Sin embargo, no es un “aprendizaje profundo” framework en el espíritu de TensorFlow de Google, ni está diseñado para escalar en múltiples máquinas como Apache Mahout (Mahout también está disponible en Java, pero es algo que probablemente querrá considerar para escalar modelos de aprendizaje automático).

Pero al final del día, si desea aprender el aprendizaje automático, le sugiero que aprenda Python por su abundancia de excelentes bibliotecas de ML.

Java machine learning y las mejores herramientas para comenzar

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Aquí puede encontrar una descripción general de los principales marcos de aprendizaje automático de Java y expresar lo bueno que es comenzar sin la reinvención de la rueda y la creación de algoritmos desde lo básico.

Aquí hay algunas cosas más simples para destacar 3 proyectos para ayudarlo a comenzar:

1) Deeplelearning4J (DL4J): biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto distribuida y comercial para JVM.

2) Proyecto de datos BID: para permitir una recopilación rápida de patrones, aprendizaje automático a gran escala y minería de datos.

3) Red neuronal orientada a objetos Neuroph

Siga estos 3 proyectos por los que he pasado y comenzará a aprender la máquina Java.

Aunque Java está presente ancestralmente hoy en día, la mayor parte de la charla es sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático. Aquí puede encontrar una descripción general de los principales marcos de aprendizaje automático de Java y expresar lo bueno que es comenzar sin la reinvención de la rueda y la creación de algoritmos desde lo básico.

Aquí hay algunas cosas más simples para destacar 3 proyectos para ayudarlo a comenzar:

1) Deeplelearning4J (DL4J): biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto distribuida y comercial para JVM.

2) Proyecto de datos BID: para permitir una recopilación rápida de patrones, aprendizaje automático a gran escala y minería de datos.

3) Red neuronal orientada a objetos Neuroph

Con estos proyectos puede comenzar fácilmente el aprendizaje automático de Java.

El mejor lugar para comenzar con Java y el aprendizaje automático es el libro de Weka: Minería de datos: herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático. Ofrece una excelente introducción al aprendizaje automático / minería de datos y muestra cómo se desarrolla en la práctica en Weka.

Depende de lo que desee hacer, pero, por regla general, debe familiarizarse con los marcos de código abierto de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, como WEKA y Deeplearning4j.org.

Depende de lo que intentes hacer. ¿Estás tratando de crear una aplicación que haga uso del aprendizaje automático o estás tratando de aprender cómo usar las herramientas de aprendizaje automático por su propio bien?

Si es más tarde, Java no es una gran opción. Otros han respondido bien a esta pregunta. Weka parece ser una opción popular, pero nunca la he usado, así que no puedo hablar con ella. Recomendaría mirar las herramientas de Python en lugar de scikit-learn.

Si es lo primero, usaría algún tipo de biblioteca de aprendizaje automático para construir su aplicación. Se mencionó H2O.ai. También hay otros, incluida la API de Nexosis, que ofrece mi empleador. Es muy amigable para el desarrollador y puede satisfacer sus necesidades. Y tiene una biblioteca Java.

En primer lugar, Java no tiene tantas bibliotecas de aprendizaje automático, es realmente difícil encontrar cosas en Java. Recuerdo que intenté hacer ML usando Java, luego tuve que crear el algoritmo desde cero, también usé weka java api, que es lo que podrías estar buscando.

Si está buscando sobresalir en ML e IA, intente ir a Python.

principalmente necesita asociarse con alguien en la comunidad de ML, ya sea en persona o en línea de manera regular. Los libros y los cursos son demasiado lentos y poco útiles.

Bueno, esta es la introducción del aprendizaje automático y el aprendizaje automático supervisado. Esto lo ayudará y lo motivará sobre el aprendizaje automático de Google.

Yo iría con: H2O.ai. Luego, en la documentación, hay una sección de “nuevos usuarios” con algunas guías adicionales. Parece un buen lugar para comenzar.

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