Keď hovoríme o strojovom učení alebo umelej inteligencii, spontánne na to myslíme alebo R ako programovací jazyk pre následnú implementáciu. Čo však väčšina ľudí nevie, je to môžu byť tiež použité na rovnaký účel. V tomto článku by sme odhalili strojové učenie v Jave a rôzne knižnice na jeho implementáciu.
V tomto výučbe sa venujeme týmto témam:
- Čo je to strojové učenie?
- Ako sa používa Java v strojovom učení?
- Knižnice na implementáciu strojového učenia v Jave
Začnime. :-)
Čo je to strojové učenie?
Strojové učenie prekvitá exponenciálnym tempom. Z početných aplikácií, ako sú google mapy, samoriadiace autá, google prekladá do detekcie podvodov, je všade. Ale viete, čo to vlastne strojové učenie je alebo ako sa implementuje?
Dovoľte mi zjednodušiť tento koncept. Strojové učenie je silná technika, ktorá sa učí z príkladov a skúseností. To is typom ktorý umožňuje softvérovým aplikáciám učiť sa z údajov a presnejšie predpovedať výsledky bez ľudského zásahu alebo bez výslovného programovania.Takže namiesto toho, aby ste napísali celý kód, musíte iba vložiť údaje a algoritmus vytvorí logiku na základe vašich údajov. Pre svoj vysoký dopyt,ML Engineer môže očakávať plat vo výške 719 646 ₹ (IND) alebo 111 490 dolárov (USA).
Pokiaľ ide o druhú otázku, ako sa realizuje?
c ++ používa menný priestor
Algoritmus strojového učenia je vývojom bežného algoritmu. To robí vaše programy “ múdrejší ”, Tým, že im umožňuje automaticky sa učiť z poskytnutých údajov. Algoritmus je rozdelený hlavne do dvoch fáz: Školenie a Testovanie .
Pokiaľ ide o algoritmy, sú rozdelené do troch typov:
Učenie pod dohľadom : Toto je tréningový proces, pri ktorom môžete zvážiť učenie vedené učiteľom. Ttoto je proces algoritmu učenia sa zo súboru tréningových údajov. Generuje mapovaciu funkciu medzi vstupnou a výstupnou premennou. Keď je model vyškolený, môže začať robiť predpovede / rozhodnutia, keď mu budú poskytnuté nové údaje. Niekoľko algoritmov, ktoré spadajú do učenia pod dohľadom, je - lineárna regresia, logistická regresia, rozhodovací strom atď.
Učenie bez dozoru: Toto je proces, keď sa model trénuje pomocou informácie, ktorá nie je označená. Tento proces možno použiť na zoskupenie vstupných údajov do tried na základe ich štatistických vlastností. Bežne sa nazýva klastrová analýza, čo znamená zoskupenie objektov na základe informácií nájdených v dátach, popisujúcich objekty alebo ich vzťah. Cieľom je, aby sa objekty v jednej skupine navzájom podobali, ale aby sa odlišovali od objektov v inej skupine. Máloktoré algoritmy, ktoré spadajú do učenia bez dozoru, zahŕňajú zhlukovanie K-prostriedkov, hierarchické zhlukovanie atď.
Výučba posilňovania: Výcvik posilňovania sa riadi koncepciou úspešného pokusu. Je to učenie sa interakciou s priestorom alebo prostredím. Agent RL sa učí skôr z dôsledkov svojich činov, ako z explicitného výučby. Je to schopnosť agenta interagovať s prostredím a zistiť, aký je najlepší výsledok.
Ďalej poďme ďalej a pochopme, ako sa Machine Learning používa v Jave.
Ako sa používa Java v strojovom učení?
V svet programovania, je jedným z najstarších a spoľahlivých programovacích jazykov. Kvôli vysokej popularite, dopytu a ľahkému použitiu používa technológiu Java viac ako deväť miliónov vývojárov po celom svete. Pokiaľ ide o strojové učenie, možno myslíte na iné programovacie jazyky, ako napríklad Python, R atď., Ale poviem vám, že java nie je pozadu. Java nie je v tejto doméne popredným programovacím jazykom, ale pomocou otvorených knižníc tretích strán môže každý vývojár Java implementovať Machine Learning a dostať sa do Data Science .
Dovoľte mi uviesť niekoľko ďalších výhod používania programovacieho jazyka Java -
Ak sa posunieme vpred, pozrime sa na najobľúbenejšie knižnice používané pre strojové učenie v Jave.
Knižnice na implementáciu strojového učenia v Jave
Na implementáciu strojového učenia sú v Jave k dispozícii rôzne knižnice tretích strán s otvoreným zdrojovým kódom. Najbežnejšie sú uvedené nižšie:
jeden. ADAMS: Je skratkou pre Advanced Data Mining Systems a Machine Learning Systems. Jedná sa o flexibilný modul toku práce, ktorého cieľom je rýchle a rýchle budovanie a údržba údajov, vykonávanie vyhľadávania, spracovania, ťažby a vizualizácie údajov. ADAMS používa stromovú štruktúru a riadi sa filosofiou menej je „viac“. Poskytuje niektoré funkcie, ako napríklad:
- Strojové učenie / dolovanie dát
- Spracovanie dát
- Streaming
- Databázy
- vizualizácia,
- Skriptovanie
- Dokumentácia atď
2. JavaML: Je to kolekcia algoritmov strojového učenia, kde má spoločné rozhranie pre každý typ algoritmu. Má dobrú dokumentáciu a prehľadné rozhrania. Môžete tiež zhromaždiť množstvo kódov a tutoriálov určených pre softvérových inžinierov alebo programátorov. Niektoré z jeho funkcií sú:
- Manipulácia s údajmi
- Zhlukovanie
- Klasifikácia
- Databázy
- Výber funkcií
- Dokumentácia atď
3. Mahaut: Apache Mahaut je distribuovaný rámec, ktorý poskytuje implementácie strojových algoritmov pre platformu Apache Hadoop. Skladá sa z rôznych komponentov na jednoduché použitie, ktoré sú zamerané na matematikov, štatistikov, analytikov údajov, vedcov v oblasti údajov alebo na kohokoľvek z analytika. Zameriava sa hlavne na:
- Zhlukovanie
- Klasifikácia
- odporúčacie systémy
- Škálovateľné výkonné aplikácie strojového učenia
Štyri. Deeplearning4j : Deeplearning4j, ako naznačuje názov, ktorý sme napísali v jazyku Java a je s ním kompatibilný Virtuálny stroj Java jazyk, ako napr Kotlin , atď. Je to open-source distribuovaná knižnica hlbokého učenia, ktorá má výhodu najnovších distribuovaných výpočtových rámcov ako napr a . Niektoré z jeho funkcií sú:
- Komerčné a otvorené zdroje
- Prináša AI do podnikových prostredí
- Podrobný API doc
- Ukážkové projekty vo viacerých jazykoch
- Integrovaný s Hadoop a Apache Spark
5. WEKA: Weka je bezplatná, ľahká a open-source knižnica strojového učenia pre . Jeho názov je inšpirovaný nelietavým vtákom nájdeným na ostrovoch Nového Zélandu. Weka je kolekcia ML algoritmov a tiež podporuje hlboké učenie . Zameriava sa hlavne na:
- Dolovanie dát
- Nástroje na prípravu údajov
- Klasifikácia
- Regresia
- Zhlukovanie
- Vizualizácia atď
Týmto sa dostávame na koniec tohto článku, kde sme diskutovali o strojovom učení v Jave a o tom, ako ho implementovať. Dúfam, že máte prehľad o všetkom, čo bolo s vami zdieľané v tomto tutoriále.
návod na použitie nástroja talend etl pdf
Ak ste našli tento článok o „Strojovom učení v Jave „Relevantné, Pozrite sa na autor: Edureka, dôveryhodná online vzdelávacia spoločnosť so sieťou viac ako 250 000 spokojných študentov rozmiestnených po celom svete. Sme tu, aby sme vám pomohli na každom kroku na vašej ceste. Okrem otázok týkajúcich sa tohto rozhovoru pre jazyk java vymyslíme učebný plán určený pre študentov a profesionálov, ktorí chcú byť vývojármi v prostredí Java. Kurz je navrhnutý tak, aby vám dal náskok v programovaní v jazyku Java a naučil vás základné i základné zručnosti spolu s rôznymi rámcami Java, ako je Hibernate & Spring.
Máte na nás otázku? Uveďte to prosím v sekcii komentárov tohto „ Strojové učenie v Jave ”Článok a my sa vám ozveme čo najskôr.