Когато говорим за машинно обучение или изкуствен интелект, спонтанно мислим за това или R като език за програмиране за последващо внедряване. Обаче това, което повечето хора не знаят, е това може да се използва и за същата цел. В тази статия ще разкрием машинното обучение в Java и различните библиотеки, които да го внедрят.
По-долу са разгледани темите в този урок:
- Какво е машинно обучение?
- Как се използва Java в машинното обучение?
- Библиотеки за внедряване на машинно обучение в Java
Да започваме. :-)
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение процъфтява с експоненциална скорост. От многобройните му приложения като google maps, самоуправляващи се автомобили, google translate до откриване на измами, той е навсякъде. Но знаете ли какво точно представлява машинното обучение или как се прилага?
Нека да опростя тази концепция. Машинното обучение е мощна техника, която се учи от примери и опит. Това is тип което позволява на софтуерните приложения да се учат от данните и да станат по-точни при прогнозиране на резултатите, без човешка намеса или без изрично програмиране.Така че вместо да пишете целия код, просто трябва да подадете данните и алгоритъмът ще изгради логиката въз основа на вашите данни. Поради голямото си търсене,ML Engineer може да очаква заплата от 719 646 йени (IND) или 111 490 долара (НАС).
По втория въпрос, как се прилага?
Алгоритъмът за машинно обучение е еволюция на обикновения алгоритъм. Това прави вашите програми “ по-умен ”, Като им позволява автоматично да се учат от предоставените данни. Алгоритъмът е главно разделен на две фази: Обучение и Тестване .
Сега, що се отнася до алгоритмите, той се категоризира в три типа:
Учене под наблюдение : Това е процес на обучение, при който можете да помислите за обучение, ръководено от учител. ттова е процес на учене на алгоритъм от набора от данни за обучение. Той генерира функция за картографиране между входна променлива и изходна променлива. След като моделът бъде обучен, той може да започне да прави прогнози / решения, когато му се предоставят нови данни. Малко алгоритми, които попадат в контролираното обучение, са - Линейна регресия, Логистична регресия, Дърво на решения и т.н.
Учене без надзор: Това е процес, при който модел се обучава с помощта на информация, която не е етикетирана. Този процес може да се използва за групиране на входните данни в класове въз основа на техните статистически свойства. Обикновено се нарича клъстерен анализ, което означава групиране на обекти въз основа на информацията, намерена в данните, описваща обектите или тяхната връзка. Тук целта е обектите в една група да бъдат подобни един на друг, но различни от обектите в друга група. Малко алгоритми, които попадат в учене без надзор, включват K-означава групиране, Йерархично групиране и т.н.
Подсилващо обучение: Усилващото обучение следва концепцията за удар и проба. Това е учене чрез взаимодействие с космоса или околната среда. Агентът на RL се учи от последиците от своите действия, а не от изрично обучение. Това е способността на агента да взаимодейства с околната среда и да разбере кой е най-добрият резултат.
След това нека продължим напред и да разберем как машинното обучение се използва в Java.
какво е hashmap в java
Как се използва Java в машинното обучение?
В света на програмирането, е един от най-старите и надеждни езици за програмиране. Поради високата си популярност, търсене и лекота на използване, има повече от девет милиона разработчици по целия свят, използващи Java. Що се отнася до машинното обучение, може да мислите за други езици за програмиране като Python, R и т.н., но нека ви кажа, че java не изостава. Java не е водещ език за програмиране в този домейн, но с помощта на библиотеки с отворен код на трети страни, всеки разработчик на Java може да внедри машинно обучение и да влезе Наука за данните .
Позволете ми да изброя още някои предимства на използването на езика за програмиране Java-
Продължавайки напред, нека видим най-популярните библиотеки, използвани за машинно обучение в Java.
Библиотеки за внедряване на машинно обучение в Java
За да се приложи машинно обучение, в Java има различни библиотеки на трети страни с отворен код. Най-често срещаните са изброени по-долу:
един. АДАМС: Той означава съвременни системи за извличане на данни и машинно обучение. Това е гъвкав двигател на работния поток, който има за цел да изгради бързо и да поддържа управлявани от данни данни, да извършва извличане, обработка, добив и визуализация на данни. ADAMS използва дървовидна структура и следва философия на по-малко е „повече“. Той предоставя някои функции като:
- Машинно обучение / извличане на данни
- Обработка на данни
- Стрийминг
- Бази данни
- визуализация,
- Сценарии
- Документация и др
2. JavaML: Това е колекция от алгоритми за машинно обучение, където има общ интерфейс за всеки тип алгоритъм. Притежава добре документация с ясни интерфейси. Можете също така да съберете много кодове и уроци, предназначени за софтуерни инженери или програмисти. Някои от неговите характеристики са:
- Манипулиране на данни
- Групиране
- Класификация
- Бази данни
- Избор на функция
- Документация и др
3. Махаут: Apache Махаут е разпределена рамка, която осигурява внедряване на машинни алгоритми за платформата Apache Hadoop. Състои се от различни компоненти за лесна употреба и е насочена към математици, статистици, анализатори на данни, учен по данни или някой от специалистите по аналитика. Той е фокусиран основно върху:
- Групиране
- Класификация
- препоръчителни системи
- Мащабируеми ефективни приложения за машинно обучение
Четири. Deeplearning4j : Deeplearning4j, както ни подсказва името, написано на Java и е съвместимо с Виртуална машина Java език, като Котлин , и т.н. Това е разпределена библиотека за дълбоко обучение с отворен код, която има предимството на най-новите разпределени изчислителни рамки като и . Някои от неговите характеристики са:
- Търговски клас и с отворен код
- Носи AI в бизнес средите
- Подробен API документ
- Примерни проекти на множество езици
- Интегриран с Hadoop и Apache Spark
5. УЕКА: Weka е безплатна, лесна и отворена библиотека за машинно обучение за . Името му е вдъхновено от нелетяща птица, открита на островите на Нова Зеландия. Weka е колекция от алгоритми за ML и също така поддържа дълбоко обучение . Той е основно фокусиран върху:
- Извличане на данни
- Инструменти за подготовка на данни
- Класификация
- Регресия
- Групиране
- Визуализация и др
Това ни води до края на тази статия, където обсъдихме машинното обучение в Java и как да го приложим. Надявам се, че сте наясно с всичко споделено с вас в този урок.
pivot и unpivot в sql
Ако сте намерили тази статия на тема „Машинно обучение в Java ”Подходящо, Вижте от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят. Ние сме тук, за да ви помогнем във всяка стъпка по вашето пътуване, за да станете освен тези въпроси за интервю за Java, измислим учебна програма, предназначена за студенти и професионалисти, които искат да бъдат разработчик на Java. Курсът е създаден, за да ви даде предимство в програмирането на Java и да ви обучи както за ядро, така и за заедно с различни Java рамки като Hibernate & Spring.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари на този „ Машинно обучение в Java ”И ние ще се свържем с вас възможно най-скоро.