Når vi taler om maskinlæring eller kunstig intelligens, tænker vi spontant på eller R som programmeringssprog til den efterfølgende implementering. Men hvad de fleste ikke ved, er det kan også bruges til samme formål. I denne artikel vil vi afdække maskinlæring i Java og de forskellige biblioteker for at implementere den.
Nedenstående emner er dækket i denne vejledning:
fordele og ulemper ved python
- Hvad er maskinindlæring?
- Hvordan bruges Java i maskinindlæring?
- Biblioteker til implementering af maskinlæring i Java
Lad os komme igang. :-)
Hvad er maskinindlæring?
Maskinindlæring blomstrer med en eksponentiel hastighed. Fra sine mange applikationer som google maps, selvkørende biler, google translate til afsløring af svig, er det overalt. Men ved du, hvad der præcist er maskinindlæring, eller hvordan implementeres den?
Lad mig forenkle dette koncept. Maskinindlæring er en stærk teknik, der lærer af eksempler og erfaringer. Det jegs en type der gør det muligt for softwareapplikationer at lære af dataene og blive mere præcise i forudsigelse af resultater uden menneskelig indgriben eller uden at være eksplicit programmeret.Så i stedet for at du skriver hele koden, skal du bare føde dataene, og algoritmen bygger logikken baseret på dine data. På grund af dets høje efterspørgsel, anML Engineer kan forvente en løn på 719.646 kr (IND) eller 111.490 $ (OS).
Kommer til det andet spørgsmål hvordan implementeres det?
Machine Learning algoritme er en udvikling af den almindelige algoritme. Det gør dine programmer “ smartere ”Ved at lade dem automatisk lære af de leverede data. Algoritmen er hovedsageligt opdelt i to faser: Uddannelse og Testning .
Nu når det kommer til algoritmer, er det kategoriseret i tre typer:
Overvåget læring : Dette er en træningsproces, hvor du kan overveje at lære styret af en lærer. Thans er en proces med en algoritme, der lærer fra træningsdatasættet. Det genererer en kortlægningsfunktion mellem en inputvariabel og outputvariabel. Når modellen er trænet, kan den begynde at foretage forudsigelser / beslutninger, når der gives nye data til den. Få algoritmer, der falder ind under overvåget læring er - Lineær regression, logistisk regression, beslutningstræ osv.
Uovervåget læring: Dette er en proces, hvor en model trænes ved hjælp af et stykke information, der ikke er mærket. Denne proces kan bruges til at samle inputdataene i klasser på basis af deres statistiske egenskaber. Det kaldes almindeligvis en klyngeanalyse, som betyder gruppering af objekter baseret på de oplysninger, der findes i dataene, der beskriver objekterne eller deres forhold. Her er målet, at objekter i en gruppe skal ligne hinanden, men forskellige fra objekterne i en anden gruppe. Få algoritmer, der falder ind under tilsyn uden læring, inkluderer K-betyder klyngedannelse, Hierarkisk klyngedannelse osv.
Læring af forstærkning: Forstærkelsesindlæring følger konceptet hit og trial. Det lærer ved at interagere med rummet eller et miljø. En RL-agent lærer af konsekvenserne af sine handlinger snarere end at blive undervist eksplicit. Det er en agents evne til at interagere med miljøet og finde ud af, hvad der er det bedste resultat.
Lad os derefter gå videre og forstå, hvordan Machine Learning bruges i Java.
Hvordan bruges Java i maskinindlæring?
I programmeringsverden, er et af de ældste og pålidelige programmeringssprog. På grund af sin høje popularitet, efterspørgsel og brugervenlighed er der mere end ni millioner udviklere over hele kloden, der bruger Java. Når det kommer til maskinindlæring, tænker du måske andre programmeringssprog som Python, R osv., Men lad mig fortælle dig, at java ikke er langt bagud. Java er ikke et førende programmeringssprog i dette domæne, men med hjælp fra tredjeparts open source-biblioteker kan enhver java-udvikler implementere Machine Learning og komme ind i Datalogi .
Lad mig nævne nogle flere fordele ved at bruge Java-programmeringssprog-
hvordan man afslutter et java-program
Lad os se de mest populære biblioteker, der bruges til maskinlæring i Java.
Biblioteker til implementering af maskinlæring i Java
For at implementere maskinindlæring er der forskellige open source tredjepartsbiblioteker tilgængelige i Java. De mest almindelige er anført nedenfor:
en. ADAMS: Det står for Advanced Data Mining og Machine Learning Systems. Det er en fleksibel arbejdsflowmotor, der sigter mod at opbygge hurtig og vedligeholde datadrevet, udføre hentning, behandling, minedrift og visualisering af data. ADAMS bruger en trælignende struktur og følger en filosofi af mindre er 'mere'. Det giver nogle funktioner såsom:
- Machine Learning / data mining
- Databehandling
- Streaming
- Databaser
- visualisering,
- Scripting
- Dokumentation osv
2. JavaML: Det er en samling af maskinlæringsalgoritmer, hvor den har en fælles grænseflade for hver type algoritme. Det har god dokumentation med klare grænseflader. Du kan også samle masser af koder og tutorials rettet mod softwareingeniører eller programmører. Nogle af dens funktioner er:
- Datemanipulation
- Klyngedannelse
- Klassifikation
- Databaser
- Valg af funktion
- Dokumentation osv
3. Mahaut: Apache Mahaut er en distribueret ramme, der giver implementeringer af maskinalgoritmer til Apache Hadoop-platformen. Den består af forskellige komponenter til nem brug og rettet mod matematikere, statistikere, dataanalytikere, dataforskere eller andre fra analytikeren. Det er hovedsageligt fokuseret på:
- Klyngedannelse
- Klassifikation
- anbefalingssystemer
- Skalerbar performant Machine learning-apps
Fire. Deeplearning4j : Deeplearning4j, som navnet antyder os skrevet i Java og er kompatibel med Java Virtual Machine sprog som f.eks Kotlin , osv. Det er et open source-distribueret dyb læringsbibliotek, som har en fordel af de nyeste distribuerede computerrammer som f.eks og . Nogle af dens funktioner er:
forskellen mellem aws og azurblå
- Kommerciel kvalitet og open source
- Bringer AI til forretningsmiljøer
- Detaljeret API-dok
- Eksempel på projekter på flere sprog
- Integreret med Hadoop og Apache Spark
5. WEKA: Weka er et gratis, let og open source maskinlæringsbibliotek til . Navnet er inspireret af en fugl uden fly, der findes på øerne New Zealand. Weka er en samling af ML-algoritmer, og den understøtter også dyb læring . Det er hovedsageligt fokuseret på:
- Data minedrift
- Værktøjer til dataforberedelse
- Klassifikation
- Regression
- Klyngedannelse
- Visualisering osv
Dette bringer os til slutningen af denne artikel, hvor vi har diskuteret maskinindlæring i Java og hvordan man implementerer den. Håber du er klar med alt, hvad der er delt med dig i denne vejledning.
Hvis du fandt denne artikel om “Machine learning in Java ”Relevant, Tjek den af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Vi er her for at hjælpe dig med hvert trin på din rejse, for at blive et ud over dette java-interviewspørgsmål, kommer vi med en læseplan, der er designet til studerende og fagfolk, der ønsker at være Java-udvikler. Kurset er designet til at give dig et forspring i Java-programmering og træne dig til både core og sammen med forskellige Java-rammer som Hibernate & Spring.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i dette “ Maskinindlæring i Java ”Artikel, og vi vender tilbage til dig så hurtigt som muligt.