Când vorbim de învățare automată sau inteligență artificială, ne gândim spontan la sau R ca limbaj de programare pentru implementarea ulterioară. Cu toate acestea, ceea ce majoritatea oamenilor nu știu este că poate fi folosit și în același scop. În acest articol, vom descoperi învățarea automată în Java și diferitele biblioteci pentru a o implementa.
Subiectele de mai jos sunt tratate în acest tutorial:
cum să ridici ceva la o putere în Java
- Ce este învățarea automată?
- Cum se utilizează Java în învățarea automată?
- Biblioteci pentru implementarea Machine learning în Java
Să începem. :-)
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată înflorește într-un ritm exponențial. De la numeroasele sale aplicații, cum ar fi Google Maps, autoturisme, Google Translate până la detectarea fraudelor, este peste tot. Dar știi ce anume este învățarea automată sau cum este implementată?
Permiteți-mi să simplific acest concept. Învățarea automată este o tehnică puternică care învață din exemple și experiență. Eue un tip de care permite aplicațiilor software să învețe din date și să devină mai precise în prezicerea rezultatelor, fără intervenția umană sau fără a fi programate în mod explicit.Deci, în loc să scrieți întregul cod, trebuie doar să alimentați datele, iar algoritmul va construi logica pe baza datelor dvs. Datorită cererii sale ridicate, unInginerul ML se poate aștepta la un salariu de 719.646 ₹ (IND) sau 111.490 dolari (S.U.A).
Venind la a doua întrebare, cum este implementat?
Algoritmul Machine Learning este o evoluție a algoritmului obișnuit. Îți face programele „ mai inteligent ”, Permițându-le să învețe automat din datele furnizate. Algoritmul este împărțit în principal în două faze: Instruire și Testarea .
Acum, când vine vorba de algoritmi, este clasificat în trei tipuri:
Învățare supravegheată : Acesta este un proces de instruire, în care puteți lua în considerare învățarea ghidată de un profesor. Tal său este un proces de algoritm care învață din setul de date de instruire. Acesta generează o funcție de mapare între o variabilă de intrare și o variabilă de ieșire. Odată ce modelul este instruit, poate începe să ia predicții / decizii atunci când i se oferă date noi. Puțini algoritmi care intră în învățarea supravegheată sunt - regresia liniară, regresia logistică, arborele deciziei etc.
Învățare fără supraveghere: Acesta este un proces în care un model este instruit folosind o informație care nu este etichetată. Acest proces poate fi utilizat pentru a grupa datele de intrare în clase pe baza proprietăților statistice ale acestora. Este denumită în mod obișnuit o analiză de grupare care înseamnă gruparea obiectelor pe baza informațiilor găsite în date, care descrie obiectele sau relația lor. Aici, scopul este ca obiectele dintr-un grup să fie similare între ele, dar diferite de obiectele din alt grup. Puțini algoritmi care se încadrează în învățarea nesupravegheată includ gruparea K-media, gruparea ierarhică etc.
Consolidarea învățării: Învățarea prin întărire urmează conceptul de lovitură și încercare. Învață prin interacțiunea cu spațiul sau cu un mediu. Un agent RL învață din consecințele acțiunilor sale, mai degrabă decât din a fi predat în mod explicit. Este capacitatea unui agent de a interacționa cu mediul și de a afla care este cel mai bun rezultat.
În continuare, să mergem mai departe și să înțelegem cum este folosită învățarea automată în Java.
Cum se utilizează Java în învățarea automată?
În lumea programării, este unul dintre cele mai vechi și fiabile limbaje de programare. Datorită popularității sale ridicate, cererii și ușurinței de utilizare, există peste nouă milioane de dezvoltatori de pe tot globul care folosesc Java. Când vine vorba de învățarea automată, s-ar putea să vă gândiți la alte limbaje de programare, cum ar fi Python, R, etc, dar permiteți-mi să vă spun că java nu a rămas în urmă. Java nu este un limbaj de programare de vârf în acest domeniu, dar cu ajutorul unor biblioteci open source terțe, orice dezvoltator Java poate implementa Machine Learning și intra în Știința datelor .
Permiteți-mi să enumăr câteva alte avantaje ale utilizării limbajului de programare Java-
Mergând mai departe, să vedem cele mai populare biblioteci utilizate pentru învățarea automată în Java.
Biblioteci pentru implementarea învățării automate în Java
Pentru a implementa Machine learning, există diferite biblioteci open-source terțe disponibile în Java. Cele mai frecvente sunt enumerate mai jos:
unu. ADAMS: Acesta înseamnă Advanced Data Mining și Machine Learning Systems. Este un motor flexibil al fluxului de lucru care are ca scop construirea rapidă și menținerea bazată pe date, efectuarea recuperării, prelucrării, extragerii și vizualizării datelor. ADAMS folosește o structură asemănătoare copacului și urmează o filozofie de mai puțin este „mai mult”. Oferă câteva caracteristici precum:
- Învățarea automată / extragerea datelor
- Procesarea datelor
- Streaming
- Baze de date
- vizualizare,
- Scripting
- Documentare etc.
2. JavaML: Este o colecție de algoritmi de învățare automată în care are o interfață comună pentru fiecare tip de algoritm. Are o documentație bună, cu interfețe clare. De asemenea, puteți aduna o mulțime de coduri și tutoriale destinate inginerilor de software sau programatorilor. Unele dintre caracteristicile sale sunt:
- Manipulare de date
- Clustering
- Clasificare
- Baze de date
- Selecția caracteristicii
- Documentare etc.
3. Mahaut: Apache Mahaut este un cadru distribuit care oferă implementări de algoritmi mașini pentru platforma Apache Hadoop. Se compune din diferite componente pentru o utilizare ușoară și se adresează matematicienilor, statisticienilor, analiștilor de date, cercetătorului de date sau oricui din profesionistul analitic. Se concentrează în principal pe:
- Clustering
- Clasificare
- sisteme de recomandare
- Aplicații de învățare automată performante scalabile
Patru. Deeplearning4j : Deeplearning4j, după cum sugerează și numele scris în Java și este compatibil cu Mașină virtuală Java limbaj, cum ar fi Kotlin , etc. Este o bibliotecă open-source distribuită de învățare profundă care are avantajul celor mai recente cadre de calcul distribuite, cum ar fi și . Unele dintre caracteristicile sale sunt:
- De calitate comercială și open-source
- Aduce AI în mediul de afaceri
- Document API detaliat
- Exemple de proiecte în mai multe limbi
- Integrat cu Hadoop și Apache Spark
5. WEKA: Weka este o bibliotecă de învățare automată gratuită, ușoară și open-source pentru . Numele său este inspirat de o pasăre fără zbor găsită pe insulele Noii Zeelande. Weka este o colecție de algoritmi ML și acceptă, de asemenea invatare profunda . Se concentrează în principal pe:
- Exploatarea datelor
- Instrumente pentru pregătirea datelor
- Clasificare
- Regresie
- Clustering
- Vizualizare etc.
Aceasta ne duce la sfârșitul acestui articol, unde am discutat despre învățarea automată în Java și despre cum să o implementăm. Sper că ești clar cu tot ce ți-a fost împărtășit în acest tutorial.
Dacă ați găsit acest articol despre „Învățarea automată în Java ”Relevant, Verificați de Edureka, o companie de învățare online de încredere, cu o rețea de peste 250.000 de elevi mulțumiți răspândiți pe tot globul. Suntem aici pentru a vă ajuta cu fiecare pas din călătoria dvs., pentru a deveni o afară de aceste întrebări java interviu, venim cu un curriculum care este conceput pentru studenți și profesioniști care doresc să fie un dezvoltator Java. Cursul este conceput pentru a vă oferi un început important în programarea Java și pentru a vă instrui atât pentru nucleu, cât și pentru împreună cu diverse cadre Java cum ar fi Hibernate & Spring.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii a acestui „ Învățarea automată în Java ”Articol și vă vom răspunde cât mai curând posibil.