Mi a gépi tanulás a Java-ban, és hogyan lehet ezt megvalósítani?

Amikor a gépi tanulásról beszélünk, spontán a Pythonra vagy az R-re gondolunk, de hadd mondjam el, hogy a java nincs messze elmaradva. Ez a cikk feltárja a gépi tanulást a Java-ban és a különböző könyvtárakban annak megvalósításához.

Amikor gépi tanulásról vagy mesterséges intelligenciáról beszélünk, spontán gondolkodunk vagy R mint programozási nyelv a későbbi megvalósításhoz. Amit azonban az emberek többsége nem tud, az az ugyanarra a célra is felhasználható. Ebben a cikkben feltárnánk a gépi tanulást a Java-ban és a különböző könyvtárakban annak megvalósításához.
Az alábbi témaköröket ismerteti ez az oktatóanyag:




Lássunk neki. :-)



Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás exponenciális sebességgel virágzik. Számos alkalmazásától, például a Google Maps-től, az önvezető autóktól, a google translate-től a csalás észleléséig mindenhol megtalálható. De tudod, mi is pontosan a gépi tanulás vagy hogyan valósul meg?

Gépi tanulás - Gépi tanulási interjúkérdések - EdurekaHadd egyszerűsítsem ezt a koncepciót. A gépi tanulás egy hatékony technika, amely példákból és tapasztalatokból tanul. Ez is egyfajta amely lehetővé teszi a szoftveralkalmazások számára, hogy tanuljanak az adatokból, és pontosabbá váljanak az eredmények előrejelzésében, emberi beavatkozás nélkül vagy kifejezetten programozás nélkül.Tehát ahelyett, hogy a teljes kódot megírná, csak meg kell adnia az adatokat, és az algoritmus az Ön adatai alapján építi fel a logikát. Nagy igénye miatt egyAz ML mérnök várható fizetése: 719 646 (IND) vagy 111 490 USD (MINKET).



A második kérdésre térve: hogyan valósul meg?

A Machine Learning algoritmus a reguláris algoritmus evolúciója. Ez teszi a programokat „ okosabb ”, Lehetővé téve számukra, hogy automatikusan tanuljanak a megadott adatokból. Az algoritmus főleg két szakaszra oszlik: Kiképzés és Tesztelés .

Ha az algoritmusokról van szó, három típusba sorolják:



  • Felügyelt tanulás : Ez egy képzési folyamat, ahol fontolóra veheti a tanár által irányított tanulást. Tövé egy algoritmus folyamata, amely a képzési adatkészletből tanul. Leképezési függvényt generál egy bemeneti és a kimeneti változó között. A modell betanítása után megkezdheti az előrejelzések / döntések meghozatalát, amikor új adatokat kapnak rá. Kevés olyan algoritmus tartozik a felügyelt tanulásba, amelyek - lineáris regresszió, logisztikai regresszió, döntési fa stb.

  • Felügyelet nélküli tanulás: Ez egy olyan folyamat, amikor a modellt olyan információ segítségével képzik ki, amely nincs felcímkézve. Ez a folyamat felhasználható a bemeneti adatok klaszterekbe történő klaszterezésére statisztikai tulajdonságaik alapján. Gyakran klaszterelemzésnek nevezik, amely az objektumok csoportosítását jelenti az adatokban található információk alapján, leírva az objektumokat vagy azok kapcsolatát. Itt az a cél, hogy az egyik csoportban lévő objektumok hasonlóak legyenek egymáshoz, de különbözzenek egy másik csoport objektumaitól. Kevés olyan felügyelet nélküli tanulásba tartozó algoritmus, amely magában foglalja a K-jelentésű klaszterezést, a hierarchikus klaszterezést stb.

  • Megerősítő tanulás: A megerősítő tanulás a találat és a próba fogalmát követi. Tanulás a térrel vagy a környezettel való kölcsönhatással. Az RL-ügynök nem a kifejezett tanítás, hanem a cselekvés következményei alapján tanul. Ez egy ügynök képessége arra, hogy kölcsönhatásba lépjen a környezettel és kiderítse, mi a legjobb eredmény.

Ezután lépjünk előre, és értsük meg, hogyan használják a Machine Learning-et a Java-ban.

hogyan kell most használni a szolgáltatást

Hogyan használják a Java-t a gépi tanulásban?

Ban,-ben a programozás világa, az egyik legrégebbi és legmegbízhatóbb programozási nyelv. Nagy népszerűségének, igényének és egyszerű használatának köszönhetően világszerte több mint kilenc millió fejlesztő használja a Java-t. Ha a gépi tanulásról van szó, lehet, hogy más programozási nyelveken gondolkodik, mint például a Python, az R stb., De hadd mondjam el, hogy a java nincs messze mögött. A Java nem ezen a területen a vezető programozási nyelv, de harmadik féltől származó nyílt forráskódú könyvtárak segítségével bármely java fejlesztő megvalósíthatja a Machine Learning programot és beléphet Adattudomány .

Hadd soroljam fel még néhány előnyét a Java programozási nyelv használatának-

Haladva nézzük meg a Java-ban a gépi tanuláshoz használt legnépszerűbb könyvtárakat.

Könyvtárak a gépi tanulás Java-ban történő megvalósításához

A gépi tanulás megvalósításához számos nyílt forráskódú, harmadik féltől származó könyvtár áll rendelkezésre a Java-ban. A leggyakoribbakat az alábbiakban soroljuk fel:

egy. ADAMS: Ez a fejlett adatbányászati ​​és gépi tanulási rendszerek rövidítése. Ez egy rugalmas munkafolyamat-motor, amelynek célja az adatközpontú gyors és fenntartható felépítés, az adatok visszakeresésének, feldolgozásának, bányászatának és vizualizálásának elvégzése. Az ADAMS egy faszerű struktúrát használ, és a kevesebb, a „több” filozófiáját követi. Néhány funkciót kínál, például:

  • Gépi tanulás / adatbányászat
  • Adatfeldolgozás
  • Folyó
  • Adatbázisok
  • megjelenítés,
  • Szkriptelés
  • Dokumentáció stb

2. JavaML: Ez a gépi tanulási algoritmusok gyűjteménye, ahol közös interfész van az algoritmusok minden típusához. Rendkívül jó dokumentációval rendelkezik, tiszta interfészekkel. Rengeteg kódot és oktatóanyagot is összegyűjthet a szoftvermérnököknek vagy a programozóknak. Néhány jellemzője:

  • Adatmanipuláció
  • Csoportosítás
  • Osztályozás
  • Adatbázisok
  • Funkcióválasztás
  • Dokumentáció stb

3. Mahaut: Apache Mahaut egy elosztott keretrendszer, amely gépi algoritmusok megvalósítását biztosítja az Apache Hadoop platformhoz. Különböző összetevőkből áll a könnyű használat érdekében, matematikusoknak, statisztikusoknak, adatelemzőknek, adatkutatóknak vagy bárki másnak az analitikus szakemberek számára. Főként a következőkre összpontosít:

  • Csoportosítás
  • Osztályozás
  • ajánlási rendszerek
  • Méretezhető teljesítményű gépi tanulási alkalmazások

Négy. Deeplearning4j : Deeplearning4j, ahogy a neve is sugallja, hogy Java-ban írtuk, és kompatibilis a következővel: Java virtuális gép nyelv, mint pl Kotlin , stb. Ez egy nyílt forráskódú elosztott mély tanulási könyvtár, amelynek előnye van a legújabb elosztott számítási kereteknek, mint pl és . Néhány jellemzője:

  • Kereskedelmi szintű és nyílt forráskódú
  • AI-t hoz az üzleti környezetbe
  • Részletes API doc
  • Minta projektek több nyelven
  • Integrálva a Hadoop és az Apache Spark szolgáltatásokkal

5. WEKA: A Weka egy ingyenes, egyszerű és nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár . Nevét egy röpképtelen madár ihlette, amelyet Új-Zéland szigetein találtak. A Weka az ML algoritmusok gyűjteménye, és támogatja is mély tanulás . Főként a következőkre összpontosít:

  • Adatbányászat
  • Eszközök az adatok előkészítéséhez
  • Osztályozás
  • Regresszió
  • Csoportosítás
  • Megjelenítés stb

Ezzel a cikk végére jutunk, ahol megvitattuk a gépi tanulást a Java-ban és annak megvalósítását. Remélem, hogy tisztában van azzal, amit megosztott veled ebben az oktatóanyagban.

c ++ goto címke

Ha megtalálta ezt a cikket a „Gépi tanulás Java-ban ' ide vonatkozó, Nézze meg a az Edureka, egy megbízható online tanulási vállalat, amelynek több mint 250 000 elégedett tanulóval rendelkező hálózata elterjedt az egész világon. Azért vagyunk itt, hogy segítséget nyújtsunk az utazás minden lépésében, hogy e java interjúk kérdése mellett a tananyagot kitaláljuk olyan hallgatók és szakemberek számára, akik Java fejlesztők szeretnének lenni. A tanfolyamot úgy tervezték meg, hogy előrelépést nyújtson a Java programozásban, és mind az alapvető, mind a továbbképzésre betanítsa különféle Java keretrendszerekkel, például a Hibernate & Spring.

Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg ennek a megjegyzésnek a részében. Gépi tanulás Java-ban ”Cikket, és a lehető leghamarabb kapcsolatba lépünk Önnel.