Это перевод моей публикации на английском языке.
Интернет полон статьями, заметками, блогами и успешными историями применения машинного обучения (machine learning, ML) для решения практических задач. Кто-то использует его для пользы и просто поднять настроение, как эта картинка:
Правда, человеку, не являющемуся экспертом в этих областях, подчас не так просто подобраться к существующему инструментарию. Есть, безусловно, хорошие и относительно быстрые пути к практическому машинному обучению, например, Python-библиотека scikit. Кстати, этот проект содержит код, написанный в команде SkyNet (автору довелось быть её лидирующим участником) и иллюстрирующий простоту взаимодействия с библиотекой. Если вы Java разработчик, есть пара хороших инструментов: Weka и Apache Mahout. Обе библиотеки универсальны с точки зрения применимости к конкретной задаче: от рекомендательных систем до классификации текстов. Существует инструментарий и более заточенный под текстовое машинное обучение: Mallet и набор библиотек Stanford. Есть и менее известные библиотеки, как Java-ML.
В этом посте мы сфокусируемся на библиотеке Weka и сделаем проект-заготовку или проект-шаблон для текстового машинного обучения на конкретном примере: задача распознавания тональности или сентимента (sentiment analysis, sentiment detection). Несмотря на всё это, проект полностью рабочий и даже под commercial-friendly лицензией, т.е. при большом желании вы можете даже применить код в своих проектах.Читать полностью »
