5 librerie Java per il machine learning

Torniamo a parlare di machine learning e di intelligenze artificiali, qualche giorno fa vi abbiamo illustrato 5 librerie Python dedicate proprio al machine learning e oggi vogliamo fare lo stesso con 5 librerie Java. Infatti anche se Python è attualmente il linguaggio più gettonato in questo contesto non rappresenta il mercato nel suo insieme.

Weka

Partiamo con Weka, secondo diversi developer è una delle migliori librerie Java per lavorare con le intelligenze artificiali. Si tratta di un workbench utilizzato principalmente per il data mining, la data analysis e la creazione di modelli predittivi. Weka viene rilasciato sotto licenza GPL, è dunque disponibile per tutti e può essere adattato ai diversi progetti. Il punto di forza di Weka risiede nella classificazione automatica dei dati, ma supporta anche il clustering e le rilevazione delle anomalie.

MOA

Passiamo a MOA (Massive Online Analysis), si tratta sempre di una libreria open source che si focalizza sul data mining e i data streams in tempo reale. È dotata di vari tool per la valutazione e supporta inoltre le operazioni di regression, classification, clustering e concept drift detection. MOA può essere usato per grandi dataset e data stream, dunque risulta particolarmente interessante per i team che si occupano di applicazioni e device per l'IoT.

Deeplearning4j

È il turno di Deeplearning4j, questa libreria per il deep-learning viene utilizzata da Skymind all'interno di progetti per la creazione di robot semi-senzienti. L'obbiettivo del team è portare le reti neurali e il deep learning, ovvero sistemi capaci di definire pattern per la recognition e il machine learning goal-oriented, all'interno dei contesti orientati al business. Deeplearning4j può essere molto utile nell'identificare schemi ricorrenti e toni nei discorsi. Inoltre è anche indicato per rilevare le anomalie nelle serie temporali come ad esempio nelle transazioni finanziarie.

MALLET

Veniamo a MALLET, il progetto è stato sviluppato dai ricercatori del'University of Massachusetts Amherst. MALLET è un Java machine learning toolkit open source per il language-to-text. Supporta il natural language processing, il clustering, l'estrazione di informazioni dai testi, il topic modelling e diverse machine learning application. MALLET viene spesso incluso in sofisticati tool per la document classification.

ELKI

Ultima libreria di oggi è ELKI, sviluppata da Index Structures. Rilasciata sotto licenza open source, dispone di vari strumenti per il data mining e la cluster analysis. ELKI permette la valutazione degli algoritmi per il data mining e la gestione dei dati prodotti dai task separando i due processi. Questa caratteristica lo rende adatto alla evalutation e al benchmarking in operazioni critiche come la predizione del traffico.