Co je Machine Learning v Javě a jak ji implementovat?

Když mluvíme o strojovém učení, spontánně myslíme na Python nebo R, ale dovolte mi, abych vám řekl, že java není pozadu. Tento článek odhalí strojové učení v Javě a různé knihovny k jeho implementaci.

Když mluvíme o strojovém učení nebo umělé inteligenci, spontánně na to myslíme nebo R jako programovací jazyk pro následnou implementaci. Co však většina lidí neví, je to lze také použít pro stejný účel. V tomto článku bychom odhalili strojové učení v Javě a různé knihovny k jeho implementaci.
V tomto výukovém programu jsou popsána níže uvedená témata:


Začněme. :-)





Co je to strojové učení?

Strojové učení vzkvétá exponenciálním tempem. Od mnoha aplikací, jako jsou google mapy, samojízdná auta, google translate k detekci podvodů, je všude. Ale víte, co přesně je strojové učení nebo jak je implementováno?

Machine Learning - Machine Learning Interview Questions - EdurekaDovolte mi tento koncept zjednodušit. Strojové učení je silná technika, která se učí z příkladů a zkušeností. To jáje typ který umožňuje softwarovým aplikacím učit se z dat a předvídat výsledky přesněji, bez lidského zásahu nebo bez výslovného programování.Takže místo toho, abyste psali celý kód, musíte pouze krmit data a algoritmus vytvoří logiku na základě vašich dat. Vzhledem k jeho vysoké poptávce, anML Engineer může očekávat plat ve výši ₹ 719 646 (IND) nebo 111 490 USD (NÁS).



Pokud jde o druhou otázku, jak je implementován?

c ++ používá jmenný prostor

Algoritmus strojového učení je vývojem běžného algoritmu. Dělá vaše programy “ chytřejší ”Tím, že jim umožňuje automaticky se učit z poskytnutých dat. Algoritmus je hlavně rozdělen do dvou fází: Výcvik a Testování .

Pokud jde o algoritmy, rozděluje se do tří typů:



  • Kontrolované učení : Toto je tréninkový proces, kde můžete zvážit učení vedené učitelem. TJedná se o proces algoritmu, který se učí z datové sady tréninku. Generuje mapovací funkci mezi vstupní a výstupní proměnnou. Jakmile je model vyškolen, může začít dělat předpovědi / rozhodnutí, když mu budou dána nová data. Několik algoritmů spadajících do učení pod dohledem je - lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací strom atd.

  • Neřízené učení: Jedná se o proces, při kterém se model trénuje pomocí informace, která není označena. Tento proces lze použít ke shlukování vstupních dat do tříd na základě jejich statistických vlastností. Obvykle se tomu říká shluková analýza, což znamená seskupování objektů na základě informací nalezených v datech, popisujících objekty nebo jejich vztah. Cílem je, aby objekty v jedné skupině byly navzájem podobné, ale aby se lišily od objektů v jiné skupině. Několik algoritmů, které spadají do učení bez dozoru, zahrnuje shlukování K-means, hierarchické shlukování atd.

  • Učení výztuže: Posílení učení se řídí konceptem úspěšné zkoušky. Je to učení interakcí s prostorem nebo prostředím. Agent RL se spíše poučí z důsledků svých činů, než aby byl výslovně vyučován. Je to schopnost agenta komunikovat s prostředím a zjistit, jaký je nejlepší výsledek.

Dále pojďme kupředu a pochopme, jak se v Javě používá Machine Learning.

Jak se Java používá ve strojovém učení?

V svět programování, je jedním z nejstarších a spolehlivých programovacích jazyků. Vzhledem k jeho vysoké popularitě, poptávce a snadnému použití existuje po celém světě více než devět milionů vývojářů, kteří používají Javu. Pokud jde o strojové učení, možná myslíte na jiné programovací jazyky, jako je Python, R atd., Ale dovolte mi, abych vám řekl, že java není pozadu. Java není v této doméně předním programovacím jazykem, ale s pomocí knihoven open source třetích stran může každý vývojář java implementovat Machine Learning a dostat se do Data Science .

Dovolte mi uvést několik dalších výhod používání programovacího jazyka Java -

V dalším kroku si prohlédněte nejoblíbenější knihovny používané pro strojové učení v Javě.

Knihovny pro implementaci strojového učení v Javě

K implementaci strojového učení jsou v Javě k dispozici různé knihovny třetích stran s otevřeným zdrojovým kódem. Nejběžnější jsou uvedeny níže:

jeden. ADAMS: Je zkratkou pro Advanced Data Mining Systems a Machine Learning Systems. Jedná se o flexibilní modul pracovního toku, jehož cílem je rychlé vytváření a údržba dat, provádění načítání, zpracování, těžby a vizualizace dat. ADAMS používá stromovou strukturu a sleduje filosofii méně je „více“. Poskytuje některé funkce, například:

  • Strojové učení / dolování dat
  • Zpracování dat
  • Streamování
  • Databáze
  • vizualizace,
  • Skriptování
  • Dokumentace atd

2. JavaML: Jedná se o kolekci algoritmů strojového učení, kde má společné rozhraní pro každý typ algoritmu. Má dobře dobrou dokumentaci s jasnými rozhraními. Můžete také shromáždit spoustu kódů a výukových programů určených pro softwarové inženýry nebo programátory. Některé z jeho funkcí jsou:

  • Manipulace s daty
  • Shlukování
  • Klasifikace
  • Databáze
  • Výběr funkcí
  • Dokumentace atd

3. Mahaut: Apache Mahaut je distribuovaný rámec, který poskytuje implementace strojových algoritmů pro platformu Apache Hadoop. Skládá se z různých komponent pro snadné použití a zaměřených na matematiky, statistiky, analytiky dat, vědce v oblasti dat nebo kohokoli z analytika. Zaměřuje se hlavně na:

  • Shlukování
  • Klasifikace
  • doporučovací systémy
  • Škálovatelné výkonné aplikace strojového učení

Čtyři. Deeplearning4j : Deeplearning4j, jak název napovídá, že je napsán v Javě a je kompatibilní s Virtuální stroj Java jazyk, jako je Kotlin , atd. Jedná se o open-source distribuovanou knihovnu hlubokého učení, která má výhodu nejnovějších distribuovaných výpočetních rámců, jako je a . Některé z jeho funkcí jsou:

  • Komerční a open-source
  • Přináší AI do podnikového prostředí
  • Podrobný dokument API
  • Ukázkové projekty ve více jazycích
  • Integrováno s Hadoop a Apache Spark

5. WEKA: Weka je bezplatná, snadná a open-source knihovna strojového učení pro . Jeho název je inspirován nelétavým ptákem nalezeným na ostrovech Nového Zélandu. Weka je kolekce ML algoritmů a také podporuje hluboké učení . Zaměřuje se hlavně na:

  • Dolování dat
  • Nástroje pro přípravu dat
  • Klasifikace
  • Regrese
  • Shlukování
  • Vizualizace atd

Tím se dostáváme na konec tohoto článku, kde jsme diskutovali o strojovém učení v Javě a o tom, jak jej implementovat. Doufám, že máte jasno se vším, co bylo s vámi v tomto tutoriálu sdíleno.

návod k nástroji talend etl pdf

Pokud jste našli tento článek na téma „Strojové učení v Javě „Relevantní, Podívejte se na Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů rozložených po celém světě. Jsme tu, abychom vám pomohli s každým krokem na vaší cestě, abychom se kromě otázek týkajících se tohoto rozhovoru pro javu stali i učebním plánem, který je určen pro studenty a profesionály, kteří chtějí být vývojářem Java. Kurz je navržen tak, aby vám poskytl náskok v programování v Javě a naučil vás základní i základní spolu s různými rámci Java, jako je Hibernate & Spring.

Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentářů tohoto „ Strojové učení v Javě „Článek a my se vám ozveme co nejdříve.