Kada govorimo o strojnom učenju ili umjetnoj inteligenciji, spontano mislimo na to ili R kao programski jezik za naknadnu implementaciju. Međutim, ono što većina ljudi ne zna je to također se može koristiti u istu svrhu. U ovom bismo članku otkrili Strojno učenje u Javi i razne knjižnice za njegovo provođenje.
Dolje su obrađene teme u ovom vodiču:
- Što je strojno učenje?
- Kako se Java koristi u strojnom učenju?
- Knjižnice za implementaciju Strojnog učenja u Javi
Započnimo. :-)
Što je strojno učenje?
Strojno učenje cvjeta eksponencijalnom brzinom. Od svojih brojnih aplikacija poput google mapa, samovozećih automobila, google translate do otkrivanja prijevara ima ih svugdje. No, znate li što je točno strojno učenje ili kako se ono provodi?
Dopustite mi da pojednostavim ovaj koncept. Strojno učenje moćna je tehnika koja uči na primjerima i iskustvima. To is vrsta koji omogućuje softverskim aplikacijama da uče iz podataka i postaju preciznije u predviđanju ishoda, bez ljudske intervencije ili bez izričitog programiranja.Dakle, umjesto da napišete cijeli kôd, samo trebate unositi podatke i algoritam će graditi logiku na temelju vaših podataka. Zbog svoje velike potražnje,ML inženjer može očekivati plaću od 719.646 JPY (IND) ili 111.490 američkih dolara (NAS).
Dolazeći do drugog pitanja, kako se provodi?
Algoritam strojnog učenja evolucija je redovitog algoritma. To čini vaše programe “ pametnije ”, Dopuštajući im da automatski uče iz pruženih podataka. Algoritam se uglavnom dijeli u dvije faze: Trening i Testiranje .
Što se tiče algoritama, kategorizirani su u tri vrste:
spajanje sortiranje c ++ implementacija
Nadzirano učenje : Ovo je proces obuke, gdje možete razmotriti učenje pod vodstvom učitelja. Tnjegov je proces učenja algoritma iz skupa podataka o treningu. Generira funkciju mapiranja između ulazne i izlazne varijable. Jednom kad se model obuči, može početi donositi predviđanja / odluke kad mu se daju novi podaci. Nekoliko algoritama koji spadaju u nadzirano učenje su - Linearna regresija, logistička regresija, stablo odluka itd.
Učenje bez nadzora: Ovo je postupak u kojem se model obučava uz pomoć informacija koje nisu označene. Ovaj se postupak može koristiti za grupiranje ulaznih podataka u razrede na temelju njihovih statističkih svojstava. Obično se naziva grupna analiza, što znači grupiranje objekata na temelju podataka koji se nalaze u podacima, opisujući objekte ili njihov odnos. Ovdje je cilj da predmeti u jednoj skupini budu međusobno slični, ali različiti od objekata u drugoj skupini. Nekoliko algoritama koji spadaju u učenje bez nadzora uključuju grupiranje K-sredstava, hijerarhijsko grupiranje itd.
Učenje za pojačanje: Učenje pojačanja slijedi koncept pogotka i suđenja. To je učenje interakcijom s prostorom ili okolinom. RL agent uči iz posljedica svojih radnji, a ne iz eksplicitnog podučavanja. Sposobnost je agensa da komunicira s okolinom i otkrije koji je najbolji ishod.
Dalje, krenimo dalje i shvatimo kako se Strojno učenje koristi u Javi.
Kako se Java koristi u strojnom učenju?
U svijet programiranja, je jedan od najstarijih i najpouzdanijih programskih jezika. Zbog svoje velike popularnosti, potražnje i jednostavnosti upotrebe, više od devet milijuna programera širom svijeta koristi Javu. Što se tiče strojnog učenja, možda mislite na druge programske jezike kao što su Python, R, itd., Ali dopustite mi da vam kažem da java ne zaostaje mnogo. Java nije vodeći programski jezik u ovoj domeni, ali uz pomoć neovisnih biblioteka otvorenog koda, svaki programer Java može implementirati Strojno učenje i ući u Znanost o podacima .
Dopustite mi da nabrojim još neke prednosti korištenja programskog jezika Java-
Krenimo dalje, pogledajmo najpopularnije knjižnice korištene za Strojno učenje u Javi.
Knjižnice za primjenu strojnog učenja u Javi
Da bi se implementiralo Strojno učenje, na Javi postoje razne biblioteke nezavisnih proizvođača otvorenog koda. U nastavku su navedeni najčešći:
jedan. ADAMS: Oznaka je za Napredno rudarenje podataka i sustave strojnog učenja. To je fleksibilni mehanizam tijeka rada koji za cilj ima brzu izgradnju i održavanje podataka, pokretanje pretraživanja, obradu, rudarenje i vizualizaciju podataka. ADAMS koristi strukturu nalik drvetu i slijedi filozofiju manje je 'više'. Pruža neke značajke kao što su:
- Strojno učenje / rudarenje podacima
- Obrada podataka
- Strujanje
- Baze podataka
- vizualizacija,
- Skriptiranje
- Dokumentacija itd
2. JavaML: To je zbirka algoritama strojnog učenja u kojem ima zajedničko sučelje za svaku vrstu algoritma. Ima dobro dobru dokumentaciju s jasnim sučeljima. Također možete prikupiti mnoštvo kodova i vodiča namijenjenih softverskim inženjerima ili programerima. Neke od njegovih značajki su:
- Manipulacija podacima
- Skupljanje
- Klasifikacija
- Baze podataka
- Odabir značajke
- Dokumentacija itd
3. Mahaut: Apači Mahaut je distribuirani okvir koji pruža implementacije strojnih algoritama za platformu Apache Hadoop. Sastoji se od različitih komponenata za jednostavnu upotrebu, namijenjenih matematičarima, statističarima, analitičarima podataka, znanstveniku podataka ili bilo kome od analitičara. Glavno je usmjereno na:
- Skupljanje
- Klasifikacija
- sustavi preporuka
- Skalabilne performanse aplikacija za strojno učenje
Četiri. Deeplearning4j : Deeplearning4j, kao što nam i samo ime govori, napisano na Javi i kompatibilno je s Java virtualni stroj jezik, kao što je Kotlin , itd. To je distribuirana biblioteka za duboko učenje otvorenog koda koja ima prednost najnovijih distribuiranih računalnih okvira kao što je i . Neke od njegovih značajki su:
- Komercijalni i otvoreni izvor
- Donosi AI u poslovno okruženje
- Detaljan API dok
- Primjeri projekata na više jezika
- Integrirano s Hadoop i Apache Spark
5. WEKA: Weka je besplatna, lagana i otvorena biblioteka strojnog učenja za . Njegovo ime nadahnuto je pticom koja ne leti, pronađena na otocima Novog Zelanda. Weka je zbirka ML algoritama i ona također podržava duboko učenje . Glavno je usmjereno na:
- Data mining
- Alati za pripremu podataka
- Klasifikacija
- Regresija
- Skupljanje
- Vizualizacija itd
Ovo nas dovodi do kraja ovog članka gdje smo raspravljali o Strojnom učenju u Javi i kako ga implementirati. Nadam se da vam je jasno sve što je s vama podijeljeno u ovom vodiču.
Ako ste pronašli ovaj članak na temu „Strojno učenje u Javi ”Relevantno, Pogledajte Edureka, pouzdana tvrtka za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Ovdje smo da vam pomognemo u svakom koraku na vašem putovanju, jer osim što postajemo pitanja za ovaj intervju za javu, donosimo kurikulum koji je dizajniran za studente i profesionalce koji žele biti programer za Javu. Tečaj je osmišljen kako bi vam pružio prednost u programiranju Java i osposobio vas za jezgre i jezgre zajedno s raznim Java okvirima poput Hibernate & Spring.
Imate pitanje za nas? Molimo navedite ga u odjeljku za komentare ovog ' Strojno učenje u Javi ”I javit ćemo vam se u najkraćem mogućem roku.