Ko govorimo o strojnem učenju ali umetni inteligenci, spontano pomislimo na to ali R kot programski jezik za nadaljnje izvajanje. Vendar večina ljudi tega ne ve se lahko uporablja tudi za isti namen. V tem članku bi razkrili strojno učenje v Javi in različne knjižnice za njegovo izvajanje.
V tej vadnici so zajete spodnje teme:
- Kaj je strojno učenje?
- Kako se Java uporablja pri strojnem učenju?
- Knjižnice za izvajanje strojnega učenja v Javi
Začnimo. :-)
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje cveti eksponentno. Od številnih aplikacij, kot so google maps, samovozeči avtomobili, google translate do odkrivanja prevar, je povsod. Toda ali veste, kaj točno je strojno učenje ali kako se izvaja?
Naj poenostavim ta koncept. Strojno učenje je močna tehnika, ki se uči na primerih in izkušnjah. To ije vrsta ki omogoča programskim aplikacijam, da se učijo iz podatkov in postanejo natančnejše pri napovedovanju rezultatov, brez človekovega posredovanja ali brez izrecnega programiranja.Torej, namesto da pišete celotno kodo, morate podatke samo vnesti in algoritem bo zgradil logiko na podlagi vaših podatkov. Zaradi velikega povpraševanja jeML Engineer lahko pričakuje plačo v višini 719.646 JPY (IND) oz 111.490 USD (ZDA).
Pri drugem vprašanju, kako se izvaja?
Algoritem strojnega učenja je razvoj običajnega algoritma. To naredi vaše programe pametnejši «, Tako da jim omogoča samodejno učenje iz posredovanih podatkov. Algoritem je v glavnem razdeljen na dve fazi: Usposabljanje in Testiranje .
Zdaj, ko gre za algoritme, so razvrščeni v tri vrste:
java je vs ima a
Nadzorovano učenje : To je proces usposabljanja, pri katerem lahko razmislite o učenju, ki ga vodi učitelj. Tnjegov je postopek algoritma, ki se uči iz nabora podatkov o vadbi. Ustvari funkcijo preslikave med vhodno in izhodno spremenljivko. Ko je model usposobljen, lahko začne napovedovati / odločati, ko mu dajo nove podatke. Nekaj algoritmov, ki spadajo v nadzorovano učenje, je - Linearna regresija, logistična regresija, drevo odločitev itd.
Nenadzorovano učenje: To je postopek, pri katerem se model usposobi z informacijami, ki niso označene. Ta postopek lahko uporabimo za združevanje vhodnih podatkov v razrede na podlagi njihovih statističnih lastnosti. Običajno se imenuje grozdna analiza, ki pomeni združevanje predmetov na podlagi informacij, ki jih najdemo v podatkih, ki opisujejo predmete ali njihov odnos. Tu je cilj, da bi si bili predmeti v eni skupini med seboj podobni, a drugačni od predmetov v drugi skupini. Nekaj algoritmov, ki spadajo v nenadzorovano učenje, vključuje združevanje K-sredstev, hierarhično združevanje itd.
Okrepitveno učenje: Okrepitveno učenje sledi konceptu hit and trial. To je učenje z interakcijo s prostorom ali okoljem. Agent RL se uči iz posledic svojih dejanj in ne izrecno poučevanja. To je sposobnost agenta, da sodeluje z okoljem in ugotovi, kateri je najboljši rezultat.
kako oddati dvojnika v int v javi
Nato pojdimo naprej in razumemo, kako se strojno učenje uporablja v Javi.
Kako se Java uporablja pri strojnem učenju?
V svet programiranja, je eden najstarejših in zanesljivih programskih jezikov. Zaradi velike priljubljenosti, povpraševanja in enostavnosti uporabe Java uporablja več kot devet milijonov razvijalcev po vsem svetu. Ko gre za strojno učenje, morda razmišljate o drugih programskih jezikih, kot so Python, R itd., Vendar naj vam povem, da java ne zaostaja. Java ni vodilni programski jezik na tej domeni, toda s pomočjo neodvisnih odprtokodnih knjižnic lahko kateri koli razvijalec jave izvede strojno učenje in vstopi v Podatkovna znanost .
Naj naštejem še nekaj prednosti uporabe programskega jezika Java -
V nadaljevanju si oglejmo najbolj priljubljene knjižnice, ki se uporabljajo za strojno učenje v Javi.
Knjižnice za izvajanje strojnega učenja v Javi
Za izvajanje strojnega učenja so v Javi na voljo različne odprtokodne neodvisne knjižnice. Spodaj so navedeni najpogostejši:
eno. ADAMS: Okrajšava je za napredne sisteme rudarjenja podatkov in strojnega učenja. Je prilagodljiv mehanizem delovnega toka, katerega cilj je hitro graditi in vzdrževati podatke, voditi iskanje, obdelavo, rudarjenje in vizualizacijo podatkov. ADAMS uporablja drevesno strukturo in sledi filozofiji manj je 'več'. Ponuja nekatere funkcije, kot so:
- Strojno učenje / podatkovno rudarjenje
- Obdelava podatkov
- Pretakanje
- Zbirke podatkov
- vizualizacija,
- Skriptiranje
- Dokumentacija itd
2. JavaML: Je zbirka algoritmov strojnega učenja, kjer ima skupni vmesnik za vsako vrsto algoritma. Ima dobro dokumentacijo z jasnimi vmesniki. Zberete lahko tudi veliko kod in vadnic, namenjenih programskim inženirjem ali programerjem. Nekatere njegove značilnosti so:
- Manipulacija s podatki
- Grozdanje
- Razvrstitev
- Zbirke podatkov
- Izbira funkcije
- Dokumentacija itd
3. Mahaut: Apač Mahaut je porazdeljeni okvir, ki zagotavlja izvedbe strojnih algoritmov za platformo Apache Hadoop. Sestavljen je iz različnih komponent za enostavno uporabo in je namenjen matematikom, statistikom, analitikom podatkov, podatkovnim znanstvenikom ali komur koli iz analitičnega strokovnjaka. Osredotočen je predvsem na:
- Grozdanje
- Razvrstitev
- priporočilni sistemi
- Prilagodljive zmogljive aplikacije za strojno učenje
Štiri. Poglobitev4j : Deeplearning4j, kot nam pove že ime, napisano v Javi in je združljivo z Navidezni stroj Java jezik, kot je Kotlin , itd. Je odprtokodna porazdeljena knjižnica globokega učenja, ki ima prednost najnovejših distribuiranih računalniških okvirov, kot je in . Nekatere njegove značilnosti so:
- Komercialna in odprtokodna
- AI prinaša v poslovna okolja
- Podroben doc API
- Vzorčni projekti v več jezikih
- Integrirano s Hadoop in Apache Spark
5. WEKA: Weka je brezplačna, enostavna in odprtokodna knjižnica strojnega učenja za . Njeno ime navdihuje neletalska ptica, ki jo najdemo na novozelandskih otokih. Weka je zbirka algoritmov ML in jo tudi podpira globoko učenje . Osredotočen je predvsem na:
__v__
- Podatkovno rudarjenje
- Orodja za pripravo podatkov
- Razvrstitev
- Regresija
- Grozdanje
- Vizualizacija itd
To nas pripelje do konca tega članka, kjer smo razpravljali o strojnem učenju v Javi in kako ga uporabiti. Upam, da ste na jasnem z vsem, kar je bilo v tej vadnici delljeno z vami.
Če ste našli ta članek o »Strojnem učenju v Javi 'Ustrezne, Oglejte si Edureka, zaupanja vredno podjetje za spletno učenje z mrežo več kot 250.000 zadovoljnih učencev, razširjenih po vsem svetu. Tu smo, da vam pomagamo pri vsakem koraku na poti, saj smo poleg tega vprašanja za java intervjuji pripravili učni načrt, ki je zasnovan za študente in strokovnjake, ki želijo biti razvijalec Java. Tečaj je zasnovan tako, da vam omogoči uvod v programiranje Java in vas usposobi za osnovno in skupaj z različnimi ogrodji Java, kot so Hibernate & Spring.
Imate vprašanje za nas? Prosimo, navedite to v oddelku za komentarje tega Strojno učenje v Javi ”In se vam bomo javili v najkrajšem možnem času.