Kiedy mówimy o uczeniu maszynowym lub sztucznej inteligencji, spontanicznie myślimy o tym lub R jako język programowania do późniejszej implementacji. Jednak większość ludzi o tym nie wie może być również używany do tego samego celu. W tym artykule odkryjemy uczenie maszynowe w Javie i różne biblioteki do jego implementacji.
Poniższe tematy są omówione w tym samouczku:
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Jak jest używana Java w uczeniu maszynowym?
- Biblioteki do implementacji uczenia maszynowego w Javie
Zacznijmy. :-)
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe rozwija się wykładniczo. Dzięki licznym aplikacjom, takim jak mapy google, samojezdne samochody, tłumaczenie Google na wykrywanie oszustw, jest wszędzie. Ale czy wiesz, czym dokładnie jest uczenie maszynowe i jak jest wdrażane?
Pozwól mi uprościć tę koncepcję. Uczenie maszynowe to potężna technika, która uczy się na przykładach i doświadczeniu. To jajest rodzajem co pozwala aplikacjom na uczenie się na podstawie danych i dokładniejsze przewidywanie wyników bez interwencji człowieka lub bez bezpośredniego programowania.Więc zamiast pisać cały kod, wystarczy podać dane, a algorytm zbuduje logikę na podstawie twoich danych. Ze względu na wysoki popyt plikML Engineer może liczyć na wynagrodzenie w wysokości 719646 € (IND) lub 111 490 $ (NAS).
Przechodząc do drugiego pytania, jak to jest realizowane?
Algorytm uczenia maszynowego to ewolucja zwykłego algorytmu. To sprawia, że Twoje programy „ mądrzejszy ”, Umożliwiając im automatyczne uczenie się na podstawie dostarczonych danych. Algorytm jest podzielony głównie na dwie fazy: Trening i Testowanie .
Teraz, jeśli chodzi o algorytmy, dzieli się go na trzy typy:
Nadzorowana nauka : To jest proces szkoleniowy, w którym możesz rozważyć naukę pod kierunkiem nauczyciela. Tjest to proces uczenia algorytmu na podstawie zbioru danych szkoleniowych. Generuje funkcję odwzorowania między zmienną wejściową a zmienną wyjściową. Po przeszkoleniu model może rozpocząć prognozowanie / podejmowanie decyzji, gdy zostaną mu przekazane nowe dane. Niewiele algorytmów wchodzących w zakres uczenia się nadzorowanego to - regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewo decyzyjne itp.
Uczenie się bez nadzoru: Jest to proces, w którym model jest trenowany przy użyciu informacji, która nie jest oznaczona etykietą. Proces ten może służyć do grupowania danych wejściowych w klasy na podstawie ich właściwości statystycznych. Powszechnie nazywa się to analizą skupień, która oznacza grupowanie obiektów na podstawie informacji zawartych w danych, opisujących obiekty lub ich relacje. Tutaj celem jest, aby obiekty w jednej grupie były do siebie podobne, ale różniły się od obiektów w innej grupie. Niewiele algorytmów, które wchodzą w zakres uczenia się bez nadzoru, obejmuje grupowanie K-średnich, grupowanie hierarchiczne itp.
Uczenie się ze wzmocnieniem: Uczenie się ze wzmocnieniem jest zgodne z koncepcją trafienia i próby. To uczenie się poprzez interakcję z przestrzenią lub otoczeniem. Agent RL uczy się na podstawie konsekwencji swoich działań, a nie z bezpośredniego uczenia się. Jest to zdolność agenta do interakcji z otoczeniem i dowiedzenia się, jaki jest najlepszy wynik.
Następnie przejdźmy dalej i poznajmy sposób wykorzystania uczenia maszynowego w Javie.
rekurencja C ++ Fibonacciego
Jak jest używana Java w uczeniu maszynowym?
w świat programowania, jest jednym z najstarszych i niezawodnych języków programowania. Ze względu na dużą popularność, popyt i łatwość obsługi na całym świecie ponad dziewięć milionów programistów używa Javy. Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, możesz myśleć o innych językach programowania, takich jak Python, R itp., Ale powiem ci, że java nie jest daleko w tyle. Java nie jest wiodącym językiem programowania w tej domenie, ale z pomocą bibliotek open source innych firm każdy programista Java może wdrożyć uczenie maszynowe i zacząć Data Science .
Pozwólcie, że wymienię kilka innych zalet używania języka programowania Java:
Idąc dalej, przyjrzyjmy się najpopularniejszym bibliotekom używanym do uczenia maszynowego w Javie.
Biblioteki do implementacji uczenia maszynowego w Javie
Aby wdrożyć uczenie maszynowe, dostępne są różne biblioteki open source innych firm w języku Java. Najpopularniejsze z nich wymieniono poniżej:
jeden. ADAMS: To skrót od Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Jest to elastyczny silnik przepływu pracy, którego celem jest szybkie tworzenie i utrzymywanie danych w oparciu o dane, pobieranie, przetwarzanie, eksploracja i wizualizacja danych. ADAMS wykorzystuje strukturę drzewiastą i kieruje się filozofią „mniej znaczy więcej”. Zapewnia kilka funkcji, takich jak:
- Uczenie maszynowe / eksploracja danych
- Przetwarzanie danych
- Streaming
- Bazy danych
- wyobrażanie sobie,
- Skrypty
- Dokumentacja itp
2. JavaML: Jest to zbiór algorytmów uczenia maszynowego, w których ma wspólny interfejs dla każdego typu algorytmu. Ma dobrą dokumentację z przejrzystymi interfejsami. Możesz również zebrać wiele kodów i samouczków przeznaczonych dla inżynierów oprogramowania lub programistów. Niektóre z jego funkcji to:
- Manipulacja danymi
- Grupowanie
- Klasyfikacja
- Bazy danych
- Wybór funkcji
- Dokumentacja itp
3. Mahaut: Apache Mahaut to rozproszony framework, który zapewnia implementacje algorytmów maszynowych dla platformy Apache Hadoop. Składa się z różnych komponentów, które są łatwe w użyciu i są przeznaczone dla matematyków, statystyków, analityków danych, naukowców danych lub kogokolwiek z profesjonalistów analitycznych. Koncentruje się głównie na:
- Grupowanie
- Klasyfikacja
- systemy rekomendacji
- Skalowalne i wydajne aplikacje do uczenia maszynowego
Cztery. Deeplearning4j : Deeplearning4j, jak sama nazwa sugeruje napisane w Javie i jest kompatybilne z Maszyna wirtualna Java język, taki jak Kotlin , itd. Jest to rozproszona biblioteka głębokiego uczenia o otwartym kodzie źródłowym, która ma przewagę nad najnowszymi platformami przetwarzania rozproszonego, takimi jak i . Niektóre z jego funkcji to:
- Klasy komercyjne i open-source
- Wprowadza sztuczną inteligencję do środowisk biznesowych
- Szczegółowa dokumentacja API
- Przykładowe projekty w wielu językach
- Zintegrowany z Hadoop i Apache Spark
5. WEKA: Weka to bezpłatna, łatwa i otwarta biblioteka do uczenia maszynowego dla . Jego nazwa jest inspirowana nielotem znalezionym na wyspach Nowej Zelandii. Weka to zbiór algorytmów ML i obsługuje również głęboka nauka . Skupia się głównie na:
- Eksploracja danych
- Narzędzia do przygotowania danych
- Klasyfikacja
- Regresja
- Grupowanie
- Wizualizacja itp
To prowadzi nas do końca tego artykułu, w którym omówiliśmy uczenie maszynowe w Javie i jak je wdrożyć. Mam nadzieję, że wszystko, co zostało Ci udostępnione w tym samouczku, jest dla Ciebie jasne.
jak sklonować obiekt w java
Jeśli znalazłeś ten artykuł na temat „Uczenie maszynowe w Javie ' istotnych, Sprawdź autorstwa Edureka, zaufanej firmy zajmującej się edukacją online, z siecią ponad 250 000 zadowolonych uczniów rozsianych po całym świecie. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci na każdym etapie Twojej podróży, aby zostać oprócz tych pytań do rozmowy kwalifikacyjnej w języku Java, opracowaliśmy program nauczania przeznaczony dla studentów i profesjonalistów, którzy chcą zostać programistą Java. Kurs ma na celu zapewnienie przewagi w programowaniu w języku Java i przeszkolenie zarówno w zakresie podstaw, jak i wraz z różnymi frameworkami Java, takimi jak Hibernate i Spring.
Masz do nas pytanie? Proszę wspomnieć o tym w sekcji komentarzy tego „ Uczenie maszynowe w Javie ”, A my skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.