Обзор и сравнение Java-библиотек для машинного обучения
Автор: Коновалов Г.Г.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 10-2 (109), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье представлен обзор и сравнительный анализ популярных Java-библиотек для машинного обучения. Рассмотрены особенности архитектуры, функциональные возможности, производительность, удобство использования и области применения следующих решений: Weka, Deeplearning4j, MOA, Smile, Encog и Tribuo. Отдельное внимание уделяется критериям выбора библиотеки в зависимости от типа задачи - от образовательных проектов до промышленных систем. На основе анализа сделан вывод о роли Java в современных задачах машинного обучения и перспективах его применения в этой области.
Машинное обучение, библиотеки, нейронные сети, обработка данных, искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/170212272
IDR: 170212272 | DOI: 10.24412/2500-1000-2025-10-2-45-49
Review and comparison of Java libraries for machine learning
This article provides an overview and comparative analysis of popular Java libraries for machine learning. The architectural features, functionality, performance, usability, and application areas of the following solutions are discussed: Weka, Deeplearning4j, MOA, Smile, Encog, and Tribuo. Special attention is given to library selection criteria depending on the type of task - from educational projects to industrial systems. Based on this analysis, conclusions are drawn about the role of Java in modern machine learning tasks and the prospects for its application in this field.
