Изменения
→См. также
[[File:Java.jpeg|auto|thumb|Java: https://www.oracle.com/java/]]
==Популярные библиотеки==
* <code>Weka</code><ref>[https://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/ Weka]</ref> {{---}} популярная библиотека, написанная на языке <code>Java</code> и содержащая в себе множество алгоритмов машинного обучения для задач анализа данных. Предоставляет инструменты для решения задач классификации, кластеризации данных, регрессионного анализа и др. Основные возможности <code>Weka</code> можно сгруппировать в 3 категории: инструменты пре-процессинга данных, алгоритмы машинного обучения и инструменты оценки модели. Инструменты пре-процессинга в <code>Weka</code> называются фильтрами, <code>Weka</code> содержит фильтры для дискретиации, нормализации, уменьшения размерности, трансформации и комбинирования признаков. <code>Weka Machine Learning Toolkit</code> содержит алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации. Реализованы следующие алгоритмы обучения: деревья решений, метод опорных векторов, <code>MLP</code>, логистическая регрессия, Байесовские сети, и др., мета-алгоритмы включают в себя: бэггинг, [[Бустинг, AdaBoost|бустинг]], стекинг, алгоритмы выбора признаков: [[Метод главных компонент (PCA)| PCA]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup>, фильтрующие методы, основанные на information gain, коэффициенте корреляции Пирсона и <code>OneR</code> классификаторе.
* <code>Smile</code><ref>[https://haifengl.github.io/smile/ Smile, Statistical Machine Intelligence and Learning Engine]</ref> {{---}} <code>Java</code> фреймворк для машинного обучения, анализа естественного языка, линейной алгебры и визуализации данных. <code>Smile</code> покрывает все основные аспекты машинного обучения и предоставляет высокопроизводительные алгоритмы и структуры данных.
* <code>deeplearning4j</code><ref>[https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j deeplearning4j, deep learning & linear algebra for Java/Scala with GPUs + Spark]</ref> {{---}} <code>Java</code> библиотека для глубокого обучения, создания рекуррентых (в том числе распределенных) нейронных сетей.
==Основные особенности использования Java для задач машинного обучения==
В отличие от <code>Python</code>, <code>Java</code> не обладает столь обширной экосистемой, ориентированной на решение задач машинного обучения и анализа данных. Большинство имеющихся инструментов являются узко специализированными (по сравнению, например, с <code>scikit-learn</code><ref>[https://scikit-learn.org/stable/ Библиотека scikit-learn]</ref>) и хуже документированы. Ввиду более низкой популярности языка в сфере <code>ML</code> большинство онлайн курсов и обучающих материалов ориентированы на <code>Python</code>. Однако, не смотря несмотря на вышеперечисленные факторы, <code>Java</code> остается
популярной альтернативой, особенно при необходимости интеграции с существующими <code>JVM</code> проектами. Также к достоинствам <code>Java</code> можно отнести статическую типизацию (и как следствие уменьшенную вероятность ошибок времени исполнения) и заметно более развитую поддержку в IDE.
==Примеры кода==
==См. также==
*[[:Примеры кода на Scala|Примеры кода на Scala]]
*[[:Примеры кода на R|Примеры кода на R]]<sup>[на 08.04.19 не создан]</sup>
*[[:Обзор библиотек для машинного обучения на Python|Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
