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对WEKA，深度学习4J和MOA
摘要 - 本文对机器学习的三个突出的Java库进行了深入的分析：WEKA，DEEPLEALNING4J（DL4J）和MOA。这些库是根据其体系结构，算法支持，可扩展性，性能，易用性和应用程序适用性来检查的。Weka以其广泛的算法和用户友好界面而闻名，他在教育环境和中小型项目中的有效性进行了评估。Deeplearning4J是一个强大的深度学习库，根据其在处理复杂的神经网络和通过分布式计算来处理复杂的神经网络和大规模数据方面的能力进行了评估。MOA专门从事数据流挖掘，分析了其对连续流数据进行实时分析的能力。通过比较各个维度的这些库，本研究旨在指导从业人员和研究人员为其特定的机器学习需求选择最合适的工具。这些发现突出了每个库的独特优势和局限性，为其最佳用例提供了见解，并潜在地集成了基于Java-基于Java的机器学习应用程序。
使用WEKA
摘要作者Bishal Gyawali标题糖尿病使用WEKA 2024年使用分类算法的Mellitus预测，语言英语页面43 + 6附录名称主管Rayko Toshev早期糖尿病识别是控制慢性病的至关重要的。本研究使用WEKA比较四种分类算法（多层感知，逻辑回归，随机森林和额外树木）的性能。在各种火车测试拆分上评估了精度，精度，召回和F量表。多层感知器通常超过其他人，表明其在糖尿病预测中有用。逻辑回归和随机森林都产生了令人鼓舞的结果。额外的树木经常表现不佳。这些发现强调了早期糖尿病诊断的分类算法的潜力，这可以帮助医疗保健从业人员做出更明智的决定。未来的研究可能会调查复杂的算法，结合许多数据源，并评估现实世界中的治疗影响。
采用 NVIDIA DGXA100 系统的 Weka AI 参考架构
各种规模、用例和技术技能的组织都在寻找基础设施解决方案，以加速其人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 计划。WekaIO™ (Weka) 和 NVIDIA® 合作构建并验证了每个人都可以使用的高性能可扩展 AI 解决方案。本文档包含 Weka AI™ 参考架构 (RA) 解决方案的验证信息。该设计使用多达四个 NVIDIA DGX™ A100 系统、NVIDIA® Mellanox® Spectrum™ 以太网和 NVIDIA Mellanox Quantum™ InfiniBand 交换机实现。NVIDIA 和 Weka 使用行业标准基准测试工具验证了该系统的运行和性能。根据验证测试结果，该架构为训练工作负载提供了出色的线性扩展。组织可以从小规模开始，轻松独立地将计算和存储资源扩展到具有可预测性能的多机架配置，以满足任何 ML 工作负载要求。
采用 NVIDIA DGX-1 系统的 Weka AI 参考架构
深度学习 (DL) 是人工智能 (AI) 的一项突破，它利用经过训练的数据模型来比人类的表现水平更好、更快地解决问题。尽管最早的 DL 模型是在 20 世纪 60 年代开发的，但 DL 的广泛采用已经经历了几代人，部分原因是它需要大量的基础设施。DL 需要大量的计算资源来执行复杂的模型。此外，大型模型（尤其是涉及图像的模型）对物理存储系统以及计算和存储之间的数据移动提出了很高的要求。本文重点介绍了训练模型与高吞吐量、高带宽和低延迟数据访问之间的关系，这些访问是加速大规模获得新的 AI 洞察所需的。