자바를 위한 머신 러닝 라이브러리

이 포스팅에서는 Java를 사용한 머신 러닝에 대해 알아보겠습니다. 머신 러닝 작업을 위한 Java의 중요성과 사용자가 직접 알고리즘을 구현할 수 있는 다양한 도구를 살펴보겠습니다.

현재 시나리오에서 머신 러닝에 가장 많이 사용되는 두 언어는 파이썬과 R이다. 이 두 언어 외에도 줄리아라는 또 다른 언어가 있는데, 이 언어는 과학 컴퓨팅에 활용도가 높다. 하지만 자바가 많은 머신러닝 엔지니어가 가장 먼저 선택한 언어들과 어떻게 견줄 수 있을까요? 우리는 Java가 Machine Learning과 어떻게 관련이 있는지와 사용자가 Java에서 Machine Learning을 구현하는 데 활용할 수 있는 여러 라이브러리를 살펴볼 것이다.

머신 러닝에 Java를 사용하는 이유는 무엇입니까?

자바뿐만 아니라 스칼라, 클로 주어, 코틀린 등 다양한 머신러닝 설루션을 구현하기 위한 밀접한 관련이 있는 언어들도 있다.

머신 러닝 외에도, 자바 언어는 주로 소프트웨어 개발과 빅 데이터 생태계 개발을 위해 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어이다. 공공 부문과 민간 부문의 대기업은 JVM을 기본 컴퓨팅 환경으로 사용하는 거대한 자바 코드 기반을 가지고 있다. 여기에는 일반적으로 빅데이터 분산 시스템 개발을 위한 Hadoop이 포함됩니다. Apache Spark는 런타임 분산 처리를 위한 플랫폼입니다. Apache Kafka는 메시징 큐 등을 위한 매체입니다. 이러한 모든 플랫폼은 빅데이터를 처리하기 위한 핵심 언어로 Java를 사용합니다. Java는 확장성, 보안 및 안정성 때문에 이러한 데이터 시스템 개발을 위한 주요 선택이었습니다.

Hadoop, Spark Kafka는 다소 어렵게 들릴 수 있지만, DataFlair가 이를 쉽게 만들어 주었다고 걱정하지 마십시오. 무료 빅 데이터 튜토리얼 시리즈를 통해 최신 빅데이터 기술에 대한 모든 것을 알아보십시오.

데이터 액세스는 훨씬 더 뛰어난 머신 러닝 설루션을 구축하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러므로 기계 학습 도구는 이러한 기술과 매우 잘 상호작용할 수 있어야 한다. 데이터 수집은 훨씬 더 큰 머신 러닝 프로세스의 첫 번째 부분입니다. 따라서, 우리는 그러한 데이터 환경과 통합하기 위한 이상적인 기계 학습 도구가 필요하다.

올바른 도구의 도움으로 우리는 많은 데이터 통합 문제를 해결할 수 있습니다. 가장 어려운 문제 중 하나는 데이터 과학 프로젝트가 운영 환경과 통합되지 못하는 경우입니다. 따라서 원활한 통합은 많은 기업 및 조직 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 가속화할 것입니다.

디지털 변환을 가속화함으로써, 우리는 현재의 기술 스택을 유지하면서 데이터에 대한 보다 정확한 예측의 생성을 위한 올바른 기계 학습 도구를 선택한다는 것을 의미한다. 이러한 예측의 도움으로, 여러분의 사업은 신중한 결정을 통해 이익을 얻을 수 있을 것입니다. 따라서 Java는 프로덕션 스택에 대한 적절한 인터페이스를 갖도록 지원하는 몇 가지 도구를 제공합니다.

최상의 Java 머신 러닝 라이브러리

다음은 기계 학습을 위한 상위 Java 라이브러리입니다.

1. DL4J - 딥 러닝

DL4J 또는 Eclipse DeepLearning4j는 상용 등급이며, Eclipse DeepLearning4j는 Java와 Scala를 위한 최초의 상용 오픈 소스 분산 딥 러닝 라이브러리이다. GPU와 CPU를 이용해 비즈니스에 AI를 제공하는 하둡, 스파크와 통합된다.

딥러닝 4j 프레임워크를 사용하면 제한된 볼츠만 기계(RBM), 심층 신념 네트워크, 딥 오토 인코더, 스택 노이즈 제거 자동 인코더, 워드 2 vec, 글로브 등을 구현할 수 있다.

2. ADAMS

Adams는 Advanced Data Mining and Machine Learning System의 약자입니다. 또한 데이터 기반 사후 대응형 워크플로우를 유연하게 구축하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.

정보 검색, 처리, 데이터 마이닝 및 시각화를 수행할 수 있는 행위자로 알려진 광범위한 연산자를 제공한다. 배우들은 캔버스에 배치되는 대신 나무 구조에서 암묵적으로 연결할 수 있다. ADAMS는 GPLv3 라이선스로 릴리즈 됩니다.

3. JavaML

자바 머신 러닝 라이브러리(Java Machine Learning Library) 또는 자바 ML은 동일한 유형의 여러 알고리듬에 대한 공통 인터페이스를 가진 여러 머신 러닝 알고리듬으로 구성된다. 그것은 소프트웨어 엔지니어들과 프로그래머들을 다루기 위해 고안된 자바 API를 특징으로 한다. Java-ML을 사용하면 데이터 사전 처리, 기능 선택, 분류, 클러스터링 등을 사용할 수 있다. 또한 API를 통해 WEKA 데이터 마이닝 제품군에 몇 가지 알고리즘을 제공한다.

자바 ML은 범용 머신 러닝 라이브러리이다. JavaML 알고리즘의 구현은 적절한 문서를 가지고 있으며 향후 참조를 위해 사용될 수 있는 명확하게 작성되었다. 

4. Mahout

이 ML 프레임워크의 도움으로, 내장 알고리듬으로 작업할 수 있다. Apache Mahout을 사용하면 수학자와 통계학자가 맞춤화된 알고리즘을 구현할 수 있는 분산 선형 대수 프레임워크를 사용할 수 있다. 확장 가능한 ML 라이브러리를 사용하면 사용자 지정 권장 시스템을 구성할 수 있는 다양한 구성 요소 집합을 사용할 수 있습니다.

Mahout은 높은 성능, 유연성 및 확장성을 제공합니다. 개발자들은 이것을 기업용으로 ML 라이브러리로 설계했다. 모든 머신 러닝 작업은 Hadoop의 Map/Reduce 패러다임을 기반으로 구현됩니다.

5. Neurop

뉴 로프(Neurop)는 자바로 작성된 객체 지향 인공 신경망(ANN)이다. 자바의 도움으로 여러 개의 신경망을 쉽게 만들고 훈련시킬 수 있다. 또한, GUI 도구인 easyNeurons를 사용하여 신경망 생성을 할 수 있다.

최신 버전의 Neurop 2.96에는 표준 머신 러닝 작업에 사용할 수 있는 예뿐만 아니라 몇 가지 API 개선 사항도 포함되어 있다.

6. RapidMiner

RapidMiner는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석 및 텍스트 마이닝을 위한 환경을 제공하는 포괄적인 소프트웨어 플랫폼입니다. 비즈니스 애플리케이션뿐만 아니라 교육, 교육, 신속한 프로토타이핑, 애플리케이션 개발에도 Rapid Miner를 사용합니다.

RapidMiner는 기계 학습 워크플로우를 쉽게 구성하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다. 광범위한 데이터 로드, 기능 선택 및 애플리케이션 개발을 위한 인터페이스 가능한 GUI 및 Java API를 통한 데이터 정리 기능을 제공합니다.

7. Weka

Weka는 와이카토 환경 for Knowledge Analysis의 약자입니다. 자바로 작성된 머신러닝 소프트웨어이다. 웨카는 데이터 마이닝을 위한 다양한 머신 러닝 알고리듬으로 구성된다. 분류, 클러스터링, 회귀, 시각화 및 데이터 마이닝에 필요한 여러 기계 학습 도구로 구성된다.

이 GUI 제품군을 사용하면 상호 작용 가능한 플랫폼을 사용하여 머신 러닝 알고리듬을 구현할 수 있습니다. 코드 한 줄 쓰지 않고도 간단히 할 수 있어 머신러닝의 노하우를 이해하고자 하는 초보자에게 이상적이다.

8. JSTAT

기계 학습 문제를 빠르게 파악하기 위해 Java Statistical Analysis Tool Library 또는 JSTAT는 이상적인 도구이다.

이 라이브러리는 GPL3 라이선스로 사용됩니다. 이 도서관의 일부는 대부분 자기 교육을 위한 것이다. 대부분의 코드는 외부 종속성이 없는 상태로 완료되었습니다. 그것은 모든 프레임워크에서 사용할 수 있는 머신 러닝 알고리듬의 가장 큰 컬렉션을 가지고 있다. 다른 Java 라이브러리보다 훨씬 빠른 성능과 유연성을 제공합니다. 이러한 모든 알고리듬은 객체 지향 프레임워크의 도움으로 독립적으로 적용될 수 있다. 그것은 연구와 학술 분야에서 매우 인기가 있다.

9. ELKI

ELKI는 KDD 애플리케이션 개발을 위한 자바 기반 데이터 마이닝 프레임워크이다. ELKI의 초점은 비지도 학습 방법의 일부인 클러스터 분석뿐만 아니라 고유한 강조 특 이치 탐지를 제공하는 알고리듬 연구이다. ELKI는 성능 향상을 위해 R*-tree와 같은 데이터 인덱스 구조를 제공합니다.

ELKI의 목적은 알고리듬의 벤치마킹뿐만 아니라 공정한 평가에서 사용자를 지원하기 위해 고도로 매개 변 수화된 알고리듬의 대규모 컬렉션을 제공하는 것이다. 데이터로부터 통찰력을 얻고자 하는 학생과 연구자들 사이에서 가장 인기가 있다.

10. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP는 스탠퍼드 대학교에서 제공하는 일련의 인간 언어 기술 도구이다. 이것은 다양한 NLP 관련 작업을 수행할 수 있는 Java 기반 주석 프레임워크 파이프라인이다. 이것은 단어의 기본 형태, 토큰화, 음성 부분, 텍스트 식별 및 구문 종속성의 분석을 제공할 수 있는 가장 많이 사용되는 NLP 파이프라인 중 하나이다.

Stanford CoreNLP 툴킷의 일부 기능은 다음과 같습니다.

• 광범위한 문법 분석 툴이 포함된 통합 NLP 툴킷을 제공한다.
• 파이프라인 생성을 위한 빠르고 효율적인 텍스트 주석 기를 제공합니다.
• Stanford CoreNLP는 최신 패키지로 유지 관리 및 정기적으로 업데이트되어 최고 수준의 텍스트 분석을 제공합니다.
• 또 다른 중요한 특징은 아랍어, 중국어, 영어 등과 같은 인간의 여러 언어를 지원하는 것이다.
• 스탠퍼드 코어 NLP는 자바를 주요 툴로 하는 것 외에도 세계의 대부분의 주요 프로그래밍 언어들을 위한 API를 제공한다.
• 간단한 웹 서비스로도 사용할 수 있습니다.

Stanford CoreNLP 소프트웨어의 도움으로, 언어 분석 도구를 텍스트 정보에 쉽게 적용할 수 있다. 두 줄의 코드만 사용하여 쉽게 텍스트 처리를 수행할 수 있다. 그것은 확장 가능한 언어일 뿐만 아니라 매우 유연하다.

요약

이 기사에서는 Java의 여러 머신 러닝 라이브러리를 살펴봤습니다. 우리는 자바가 어떻게 중요한지, 그리고 머신 러닝 작업을 수행하기 위해 우리가 어떻게 다양한 자바 도구를 사용할 수 있는지 살펴보았습니다. 우리는 Mahout, JavaML, DL4J 등을 거쳤습니다. 자, 다음은 뭘까요? 걱정하지 마십시오. DataFlair는 학습 경로를 안내합니다. 다음으로, 최고의 데이터 과학 툴을 살펴봐야 합니다. 이 툴은 기술의 마스터가 되는 데 도움이 될 것입니다. 한번 보세요.

'자바와 함께 기계 학습'이라는 블로그가 마음에 들었기를 바랍니다. 우리는 당신으로부터 피드백을 받으면 기쁠 것입니다.