Kun puhumme koneoppimisesta tai tekoälystä, ajattelemme spontaanisti tai R ohjelmointikielenä myöhempää toteutusta varten. Suurin osa ihmisistä ei kuitenkaan tiedä sitä voidaan käyttää myös samaan tarkoitukseen. Tässä artikkelissa paljastaisimme koneoppimisen Java-sovelluksessa ja sen kirjastoissa.
Seuraavat aiheet käsitellään tässä opetusohjelmassa:
- Mitä koneoppiminen on?
- Kuinka Javaa käytetään koneoppimisessa?
- Kirjastot koneoppimisen toteuttamiseen Javassa
Aloitetaan. :-)
Mitä koneoppiminen on?
Koneoppiminen kukoistaa eksponentiaalisesti. Sen lukuisista sovelluksista, kuten google maps, itseajoavat autot, google translate petosten havaitsemiseen, se on kaikkialla. Mutta tiedätkö mitä koneoppiminen tarkalleen tarkoittaa tai miten se toteutetaan?
Haluan yksinkertaistaa tätä käsitettä. Koneoppiminen on tehokas tekniikka, joka oppii esimerkkeistä ja kokemuksista. Se minäs eräänlainen jonka avulla ohjelmistosovellukset voivat oppia tiedoista ja tulla tarkemmiksi tulosten ennustamisessa ilman ihmisen puuttumista tai ilman erillistä ohjelmointia.Joten sinun ei tarvitse kirjoittaa koko koodia, vaan vain syöttää tiedot, ja algoritmi rakentaa logiikan tietojesi perusteella. Suuren kysyntänsä vuoksiML-insinööri voi odottaa 719 646 ₹ (IND) tai 111 490 dollaria (MEILLE).
Tulen toiseen kysymykseen, miten se toteutetaan?
Koneoppimisalgoritmi on säännöllisen algoritmin kehitys. Se tekee ohjelmistasi “ älykkäämpi ”Antamalla heidän oppia automaattisesti annetuista tiedoista. Algoritmi on jaettu pääasiassa kahteen vaiheeseen: Koulutus ja Testaus .
Algoritmien osalta se luokitellaan kolmeen tyyppiin:
Ohjattu oppiminen : Tämä on koulutusprosessi, jossa voit harkita opettajan ohjaamaa oppimista. Thänen on algoritmin prosessi, joka oppii koulutusaineistosta. Se luo kartoitusfunktion tulomuuttujan ja ulostulomuuttujan välille. Kun malli on koulutettu, se voi alkaa tehdä ennusteita / päätöksiä, kun sille annetaan uutta tietoa. Harvat valvottuun oppimiseen kuuluvat algoritmit ovat - lineaarinen regressio, logistinen regressio, päätöspuu jne.
Valvomaton oppiminen: Tämä on prosessi, jossa malli koulutetaan käyttämällä tietoa, jota ei ole merkitty. Tätä prosessia voidaan käyttää ryhmittelemään syötetiedot luokkiin niiden tilastollisten ominaisuuksien perusteella. Sitä kutsutaan yleisesti klusterointianalyysiksi, joka tarkoittaa objektien ryhmittelyä datasta löydetyn tiedon perusteella, joka kuvaa objekteja tai niiden suhdetta. Tässä tavoitteena on, että yhden ryhmän kohteiden tulisi olla samanlaisia toistensa kanssa, mutta poiketa toisen ryhmän kohteista. Harvat valvomaton oppimiseen kuuluvat algoritmit sisältävät K-tarkoittaa klustereita, hierarkkisia klustereita jne.
Vahvistusoppiminen: Vahvistusoppiminen noudattaa osuman ja kokeilun käsitettä. Se on oppimista vuorovaikutuksessa avaruuden tai ympäristön kanssa. RL-agentti oppii toimintansa seurauksista sen sijaan, että opetettaisiin nimenomaisesti. Agentin kyky olla vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa ja selvittää, mikä on paras tulos.
Seuraavaksi siirrytään eteenpäin ja ymmärretään, miten koneoppimista käytetään Javassa.
mikä on ero ylikuormituksen ja ohittamisen välillä
Kuinka Javaa käytetään koneoppimisessa?
vuonna ohjelmoinnin maailma, on yksi vanhimmista ja luotettavimmista ohjelmointikielistä. Suuren suosion, kysynnän ja helppokäyttöisyyden ansiosta kaikkialla maailmassa on yli yhdeksän miljoonaa Java-kehittäjää. Koneoppimisen osalta saatat ajatella muita ohjelmointikieliä, kuten Python, R jne., Mutta haluan sanoa teille, että java ei ole kaukana. Java ei ole johtava ohjelmointikieli tällä toimialueella, mutta kolmannen osapuolen avoimen lähdekoodin kirjastojen avulla kuka tahansa Java-kehittäjä voi toteuttaa koneoppimisen ja päästä mukaan Datatiede .
Haluan luetella joitain muita etuja Java-ohjelmointikielen
Siirry eteenpäin, katsotaanpa suosituimmat kirjastot, joita käytetään koneoppimiseen Javassa.
Kirjastot koneoppimisen toteuttamiseen Javassa
Koneoppimisen toteuttamiseksi Java: ssa on saatavana useita avoimen lähdekoodin kolmannen osapuolen kirjastoja. Yleisimmät on lueteltu alla:
yksi. ADAMS: Se tarkoittaa edistyneitä tiedonlouhinta- ja koneoppimisjärjestelmiä. Se on joustava työnkulun moottori, jonka tarkoituksena on rakentaa nopea ja ylläpitää tietopohjaista toimintaa, suorittaa tietojen haku, käsittely, louhinta ja visualisointi. ADAMS käyttää puumaista rakennetta ja noudattaa filosofiaa, jonka mukaan vähemmän on 'enemmän'. Se tarjoaa joitain ominaisuuksia, kuten:
- Koneoppiminen / tiedonlouhinta
- Tietojenkäsittely
- suoratoisto
- Tietokannat
- visualisointi,
- Komentosarjat
- Asiakirjat jne
2. JavaML: Se on kokoelma koneoppimisalgoritmeja, joissa sillä on yhteinen käyttöliittymä kullekin algoritmityypille. Siinä on erittäin hyvä dokumentointi ja selkeät rajapinnat. Voit myös kerätä runsaasti ohjelmistosuunnittelijoille tai ohjelmoijille tarkoitettuja koodeja ja oppaita. Joitakin sen ominaisuuksia ovat:
- Tietojen käsittely
- Ryhmittely
- Luokittelu
- Tietokannat
- Ominaisuuden valinta
- Asiakirjat jne
3. Mahaut: Apache Mahaut on hajautettu kehys, joka tarjoaa konealgoritmien toteutuksia Apache Hadoop -alustalle. Se koostuu useista helppokäyttöisistä komponenteista, jotka on tarkoitettu matemaatikoille, tilastotieteilijöille, data-analyytikoille, datatieteilijöille tai muille analyytikoille. Se keskittyy pääasiassa:
- Ryhmittely
- Luokittelu
- suositusjärjestelmät
- Skaalautuvat suorituskykyiset koneoppimissovellukset
Neljä. Oppiminen4j : Deeplearning4j, kuten nimestä voi päätellä, kirjoitettu Java-kielellä ja on yhteensopiva Java-virtuaalikone kieli, kuten Kotlin , jne. Se on avoimen lähdekoodin hajautettu syväoppimiskirjasto, jolla on etu uusimmista hajautetuista tietokonekehyksistä, kuten ja . Joitakin sen ominaisuuksia ovat:
- Kaupallisen tason ja avoimen lähdekoodin
- Tuo tekoälyn liiketoimintaympäristöihin
- Yksityiskohtainen API-asiakirja
- Esimerkkiprojekteja useilla kielillä
- Integroitu Hadoopin ja Apache Sparkin kanssa
5. WEKA: Weka on ilmainen, helppo ja avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto . Sen nimi on innoittamana lentokyvytön lintu, joka löytyy Uuden-Seelannin saarilta. Weka on kokoelma ML-algoritmeja, ja se tukee myös syvä oppiminen . Se keskittyy pääasiassa:
- Tiedon louhinta
- Työkalut tietojen valmisteluun
- Luokittelu
- Regressio
- Ryhmittely
- Visualisointi jne
Tämä vie meidät tämän artikkelin loppuun, jossa olemme keskustelleet Java-oppimisesta ja sen toteuttamisesta. Toivottavasti olet selvillä kaikesta, mitä sinulle on jaettu tässä opetusohjelmassa.
java kuinka muuntaa kaksinkertainen int
Jos löysit tämän artikkelin ”Koneoppiminen Javassa ”Asiaankuuluva, Katso Edureka, luotettava verkko-oppimisyritys, jolla on yli 250 000 tyytyväisen oppijan verkosto, joka levisi ympäri maailmaa. Autamme sinua matkanne jokaisessa vaiheessa, jotta tulemme tämän Java-haastattelukysymyksen lisäksi, keksimme opintosuunnitelman, joka on tarkoitettu opiskelijoille ja ammattilaisille, jotka haluavat olla Java-kehittäjiä. Kurssi on suunniteltu antamaan sinulle etumatka Java-ohjelmointiin ja kouluttamaan sinua sekä ydin- että yhdessä erilaisten Java-kehysten kanssa, kuten Hibernate & Spring.
Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se tämän kommenttiosassa. Koneoppiminen Java-kielellä ”Artikkeli ja palaamme sinuun mahdollisimman pian.