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开始Java机器学习的最好工具是什么?
这个问题已经有一段时间了,但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密,而是几乎实现于每一项新兴技术中。

在下面的章节中,我们会做一个java的机器学习的主要框架的快速概述,并证明Java机器学习是多么容易上手,不需要你另起炉灶或者从头开始创建算法。

人类的人工智能
最近关于这领域的演变使得其对于非研究者能更容易触及。你现在能容易触及到相关算法和工具。你不需要知道你正在做什么,但是能很轻松的提升你应用的机器学习能力。
让机器运转
1. Deeplearning4J (DL4J) –开源,分布式,JVM的商业深度学习lib库

2. BID Data Project –能够运行快速、大规模的机器学习和数据挖掘的模式集合

3. Neuroph –面向对象的神经网络

顺便说一下, 我们最近发布了另外一些吸引我们注意的有趣的开源GitHub库. 下载 .

DL4J – 深度学习
DL4J是一个能帮助你配置多层神经网络的工具。它为JVM提供了深度学习且伴随快速原型设计和大规模定制,同时注重比配置更多的约定。

可能的使用案例包括评价或推荐系统如(CRM,adtech, churn prevention),预测分析甚至欺诈检测。如果你要寻找真实的案例,你可以下载 Rapidminer. 这是使用DL4J的开源平台,用来为用户简化预测分析过程。

创建一个新的神经网络如同创建一个新项目一样容易。
BID Data Project (大数据项目)
大数据项目是由那些需要处理大量数据并且对性能敏感的人创建的。 UC Berkeley项目是由许多硬件、软件和 设计模式 集合而成,能在上使用快速、大规模的数据挖掘。

第一个库是 BIDMach,在单节点或集群上的常规机器学习问题都有记录。你可以使用这个库管理数据源,在CPU或者GPU上优化、分配数据。

BidMach 里面包括许多流行的机器学习算法,他们团队正致力于开发分布式神经网络、图形算法和其他模型
Neuroph
neuroph是用来开发常用的神经网络构架的轻量级java框架。该框架提供了一个java库以及一个GUI工具(称为easyNeurons),你可以用它来在java项目中创建和训练自己的神经网络。

Neuroph包含一个开源的java类库和少量对应基本神经网络概念的基类。对于刚开始使用神经网络,或者想知道它们如何工作的人来说,Neuroph是个非常好的垫脚石。你可以尝试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美妙的东西。它还得过2013的  Duke’s Choice