МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА JAVA

Многие задачи сегодня лучше и дешевле решать не с помощью огромного штата дорогостоящих специалистов, а применяя технологии машинного обучения. Это справедливо как для бизнеса, работающего с большими массивами данных, так и для деятельности, связанной с принятием решений в условиях ограниченных времени и информации.

Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта, который изучает методы создания самообучаемых алгоритмов. Программные продукты в сфере машинного обучения предполагают использование алгоритмов, позволяющих программе создавать собственные алгоритмы выполнения тех или иных функций и менять их для оптимизации выполнения этих функций. Основной проблемой компьютеров ранее была их неспособность действовать гибко в нестандартной ситуации, что сводило на нет огромное преимущество в быстродействии перед человеком. Машинное обучение – это своего рода «мост» между способностью человека импровизировать и высоким быстродействием программы.

Реализация технологий машинного обучения происходит на базе статистических, математических и вероятностных методов – то есть, компьютер оценивает каждую уникальную ситуацию, сравнивая ее с огромной базой данных, в которой содержатся более или менее схожие случаи.

Основная задача программиста – оптимизация способности выбирать наиболее релевантные случаи из базы данных и постоянно эту базу наращивать.

Благодаря этому технологии машинного обучения могут быть использованы во многих областях, в которых требуется быстрое принятие решений в ситуации с неполными данными – то есть, сфера бизнеса и прежде всего, фондовый рынок. Широко внедряются технологии машинного обучения во многих сферах. Например, управление транспортом: как отдельными транспортными единицами, так и целыми логистическими системами. Многие логистические компании уже внедряют полностью автоматизированные и самообучаемые складские системы, службы обработки заказов.

Основанная на машинном обучении система распознавания лиц, предметов и образов открывает очень широкий спектр возможностей. От распознавания лиц в системах безопасности и контроля доступа до диагностики психических и неврологических заболеваний, от оценки урожайности или остатков на складах до использования в расследовании преступлений – все это делают самообучающиеся программы, в том числе и написанные на языке Java.

В области искусственного интеллекта и машинного обучения применяется множество языков программирования. Но Java, несмотря на свою четвертьвековую историю, все еще остается одним из самых популярных в этой сфере.

Его успешно используют также, программируя нейронные сети, алгоритмы поиска, системы робототехники. Для целей создания алгоритмов машинного обучения Java имеет два основных преимущества.

Это высочайшая масштабируемость, что означает возможность оперировать огромными массивами данных и вести обработку нескольких запросов параллельно, и объектно-ориентированность, задающая подходящую для решения задач машинного обучения логику программирования.

На пользу идет и возможность приложений, созданных на Java, запускаться на любой платформе. Язык позволяет кодировать алгоритмы различных типов; код, написанный на нем, прост для последующей отладки сторонними разработчиками.

Набор инструментов Standard Widget Toolkit позволяет создавать удобные пользовательские интерфейсы для работы с приложениями машинного обучения на Java.

Java используется для реализации самых разных проектов машинного обучения, включая:

• библиотеки искусственного интеллекта;

• экспертные системы, эмулирующие способность человека к принятию решений;
• нейронные сети;
• средства обработки естественного языка – распознаватели и обработчики речи, рукописных текстов, программы для чтения по губам и т.д.

Основными особенностями Java для решения задач машинного обучения является наличие узкоспециализированных инструментов для решения конкретных задач – библиотек и фреймворков, работа с которыми требует высоких навыков программирования и постоянного развития. Например, к таким можно отнести популярную библиотеку Weka, содержащую множество готовых алгоритмов машинного обучения в области анализа данных.

Эта библиотека предоставляет разработчикам возможности для решения задач классификации, регрессионного анализа, кластеризации данных. В библиотеке реализованы такие алгоритмы обучения, как метод опорных векторов, деревья решений, логистическая регрессия, алгоритмы выбора признаков, фильтрующие методы и т.д.

Для решения задач машинного обучения в сфере анализа естественного языка, визуализации данных и других применяется фреймворк Smile, для работы с данными в реляционной базе данных применяется среда для KDD-приложений ELKI, а задачи кластеризации и выбора функций позволяет решать библиотека Java-ML.

Программирование алгоритмов машинного обучения на Java – это достаточно сложная и комплексная задача даже для опытных программистов. Реализация небольших и средних по масштабам проектов уже требует привлечения целой команды разработчиков, а ведь кроме этого, необходим комплексный подход к управлению качеством и тестированию готовых приложений для машинного обучения на Java.

Поэтому, если у вас есть задача создать программное обеспечение для машинного обучения и работы с большими данными в любой сфере – от бизнеса до медицины, от безопасности до образования – лучше всего обращаться к профессионалам. В нашем портфолио есть готовые успешные проекты машинного обучения. Мы постоянно развиваемся и открыты для сотрудничества!