МАШИННЕ НАВЧАННЯ НА JAVA

Багато задач сьогодні краще і дешевше вирішувати не за допомогою величезного штату дорогих фахівців, а застосовуючи технології машинного навчання. Це справедливо як для бізнесу, що працює з великими масивами даних, так і для діяльності, пов’язаної з прийняттям рішень в умовах обмежених у часі і інформації.

Машинне навчання – це підрозділ штучного інтелекту, який вивчає методи створення самонавчальних алгоритмів. Програмні продукти в сфері машинного навчання припускають використання алгоритмів, що дозволяють програмі створювати власні алгоритми виконання тих чи інших функцій і міняти їх для оптимізації виконання цих функцій. Основною проблемою комп’ютерів раніше була їх нездатність діяти гнучко в нестандартній ситуації, що зводило нанівець величезну перевагу в швидкодії перед людиною. Машинне навчання – це свого роду «міст» між здатністю людини імпровізувати і високою швидкодією програми.

Реалізація технологій машинного навчання відбувається на базі статистичних, математичних і імовірнісних методів – тобто, комп’ютер оцінює кожну унікальну ситуацію, порівнюючи її з величезною базою даних, в якій містяться більш-менш схожі випадки.

Основне завдання програміста – оптимізація здатності вибирати найбільш релевантні випадки з бази даних і постійно цю базу нарощувати.

Завдяки цьому технології машинного навчання можуть бути використані в багатьох областях, в яких потрібне швидке прийняття рішень в ситуації з неповними даними – тобто, сфера бізнесу і перш за все, фондовий ринок. Широко впроваджуються технології машинного навчання в багатьох сферах. Наприклад, управління транспортом: як окремими транспортними одиницями, так і цілими логістичними системами. Багато логістичних компаній вже впроваджують повністю автоматизовані та самонавчальні складські системи, служби обробки замовлень.

Заснована на машинному навчанні система розпізнавання осіб, предметів і образів відкриває дуже широкий спектр можливостей. Від розпізнавання осіб в системах безпеки і контролю доступу до діагностики психічних і неврологічних захворювань, від оцінки врожайності або залишків на складах до використання в розслідуванні злочинів – все це роблять самонавчальні програми, в тому числі і написані на мові Java.

В області штучного інтелекту і машинного навчання застосовується безліч мов програмування. Але Java, незважаючи на свою четверть вікову історію, все ще залишається одним з найпопулярніших в цій сфері. Його успішно використовують також, програмуючи нейронні мережі, алгоритми пошуку, системи робототехніки. Для цілей створення алгоритмів машинного навчання Java має дві основні переваги. Це найвища масштабованість, що означає можливість оперувати величезними масивами даних і вести обробку декількох запитів паралельно, і об’єктно-орієнтованість, що задає відповідну для вирішення завдань машинного навчання логіку програмування.

На користь йде і можливість додатків, створених на Java, запускатися на будь-якій платформі. Мова дозволяє кодувати алгоритми різних типів; код, написаний на ньому, простий для подальшого налагодження сторонніми розробниками. Набір інструментів Standard Widget Toolkit дозволяє створювати зручні інтерфейси для роботи з додатками машинного навчання на Java.

Java використовується для реалізації різних проєктів машинного навчання, включаючи:

• бібліотеки штучного інтелекту;
• експертні системи, адаптовані здатність людини до прийняття рішень;

• нейронні мережі;
• засоби обробки природної мови – розпізнавачі і обробники мови, рукописних текстів, програми для читання по губах і т.д.

Основними особливостями Java для вирішення завдань машинного навчання є наявність вузькоспеціалізованих інструментів для вирішення конкретних завдань – бібліотек і фреймворків, робота з якими вимагає високих навичок програмування і постійного розвитку. Наприклад, до таких можна віднести популярну бібліотеку Weka, що містить безліч готових алгоритмів машинного навчання в області аналізу даних.

Ця бібліотека надає розробникам можливості для вирішення завдань класифікації, регресійного аналізу, кластеризації даних. У бібліотеці реалізовані такі алгоритми навчання, як метод опорних векторів, дерева рішень, логістична регресія, алгоритми вибору ознак, фільтруючі методи і т.д.

Для вирішення завдань машинного навчання в сфері аналізу природної мови, візуалізації даних і інших застосовується фреймворк Smile, для роботи з даними в реляційній базі даних застосовується середовище для KDD-додатків ELKI, а завдання кластеризації і вибору функцій дозволяє вирішувати бібліотека Java-ML.

Програмування алгоритмів машинного навчання на Java – це досить складне і комплексне завдання навіть для досвідчених програмістів. Реалізація невеликих і середніх за масштабами проєктів вже вимагає залучення цілої команди розробників, але ж крім цього, необхідний комплексний підхід до управління якістю та тестування готових додатків для машинного навчання на Java.

Тому, якщо у вас є завдання створити програмне забезпечення для машинного навчання і роботи з великими даними в будь-якій сфері – від бізнесу до медицини, від безпеки до освіти – найкраще звертатися до професіоналів. У нашому портфоліо є готові успішні проєкти машинного навчання. Ми постійно розвиваємося і відкриті для співпраці!