Когда мы говорим о машинном обучении или искусственном интеллекте, мы спонтанно думаем о или р как язык программирования для последующей реализации. Однако большинство людей не знают, что также можно использовать для той же цели. В этой статье мы раскроем машинное обучение на Java и различные библиотеки для его реализации.
В этом руководстве рассматриваются следующие темы:
С ++ sort int массив
- Что такое машинное обучение?
- Как Java используется в машинном обучении?
- Библиотеки для реализации машинного обучения на Java
Давайте начнем. :-)
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение процветает с экспоненциальной скоростью. Благодаря многочисленным приложениям, таким как карты Google, беспилотные автомобили, переводчик Google и обнаружение мошенничества, он есть везде. Но знаете ли вы, что такое машинное обучение или как оно реализовано?
Позвольте мне упростить эту концепцию. Машинное обучение - это мощный метод, позволяющий учиться на примерах и опыте. Это яэто тип это позволяет программным приложениям учиться на данных и становиться более точными при прогнозировании результатов без вмешательства человека или без явного программирования.Поэтому вместо того, чтобы писать весь код, вам просто нужно передать данные, и алгоритм построит логику на основе ваших данных. Из-за высокого спросаML Engineer может рассчитывать на зарплату в размере 719 646 вон (IND) или 111 490 долларов США (НАС).
Переходя ко второму вопросу, как это реализовано?
Алгоритм машинного обучения - это эволюция обычного алгоритма. Это делает ваши программы « умнее », Позволяя им автоматически учиться на предоставленных данных. Алгоритм в основном делится на два этапа: Подготовка и Тестирование .
Что касается алгоритмов, их можно разделить на три типа:
Контролируемое обучение : Это учебный процесс, в котором вы можете рассматривать обучение под руководством учителя. ТЭто процесс обучения алгоритма на основе обучающего набора данных. Он генерирует функцию сопоставления между входной и выходной переменной. Как только модель обучена, она может начать делать прогнозы / решения, когда ей передаются новые данные. Несколько алгоритмов, которые попадают в контролируемое обучение: линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений и т. Д.
Обучение без учителя: Это процесс, при котором модель обучается с использованием информации, которая не помечена. Этот процесс можно использовать для кластеризации входных данных в классы на основе их статистических свойств. Это обычно называется кластерным анализом, который означает группировку объектов на основе информации, найденной в данных, описывающей объекты или их взаимосвязь. Здесь цель состоит в том, чтобы объекты в одной группе были похожи друг на друга, но отличались от объектов в другой группе. Немногие алгоритмы, которые подпадают под обучение без учителя, включают кластеризацию K-средних, иерархическую кластеризацию и т. Д.
Обучение с подкреплением: Обучение с подкреплением следует концепции «ударить и испытать». Это обучение, взаимодействуя с пространством или окружающей средой. Агент RL учится на последствиях своих действий, а не на явном обучении. Это способность агента взаимодействовать с окружающей средой и определять наилучший результат.
Затем давайте продолжим и разберемся, как машинное обучение используется в Java.
Как Java используется в машинном обучении?
в мир программирования, один из старейших и надежных языков программирования. Благодаря его высокой популярности, спросу и простоте использования, более девяти миллионов разработчиков по всему миру используют Java. Когда дело доходит до машинного обучения, вы можете подумать о других языках программирования, таких как Python, R и т. Д., Но позвольте мне сказать вам, что Java не отстает. Java не является ведущим языком программирования в этой области, но с помощью сторонних библиотек с открытым исходным кодом любой разработчик Java может реализовать машинное обучение и получить доступ к Data Science .
Позвольте мне перечислить еще несколько преимуществ использования языка программирования Java.
как поднять что-то в степень в java
Забегая вперед, давайте рассмотрим самые популярные библиотеки, используемые для машинного обучения на Java.
Библиотеки для реализации машинного обучения на Java
Для реализации машинного обучения в Java доступны различные сторонние библиотеки с открытым исходным кодом. Наиболее распространенные из них перечислены ниже:
один. АДАМС: Это расшифровывается как Advanced Data Mining и Machine Learning Systems. Это гибкий механизм рабочего процесса, который направлен на быстрое создание и обслуживание на основе данных, выполнение поиска, обработки, интеллектуального анализа и визуализации данных. ADAMS использует древовидную структуру и следует философии «меньше значит больше». Он предоставляет некоторые функции, такие как:
- Машинное обучение / интеллектуальный анализ данных
- Обработка данных
- Потоковое
- Базы данных
- визуализация,
- Сценарии
- Документация и др.
2. JavaML: Это набор алгоритмов машинного обучения, у которого есть общий интерфейс для каждого типа алгоритма. У него хорошая документация с понятными интерфейсами. Вы также можете собрать множество кодов и руководств, предназначенных для разработчиков программного обеспечения или программистов. Некоторые из его особенностей:
- Манипуляция данными
- Кластеризация
- Классификация
- Базы данных
- Выбор функции
- Документация и др.
3. Махоут: Apache Mahaut - это распределенная структура, которая предоставляет реализации машинных алгоритмов для платформы Apache Hadoop. Он состоит из различных компонентов для простоты использования и предназначен для математиков, статистиков, аналитиков данных, специалистов по обработке данных или любого профессионального аналитика. Основное внимание уделяется:
- Кластеризация
- Классификация
- системы рекомендаций
- Масштабируемые производительные приложения для машинного обучения
Четыре. Deeplearning4j : Deeplearning4j, как следует из названия, написан на Java и совместим с Виртуальная машина Java язык, такой как Котлин , и т. д. Это распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая обладает преимуществом новейших сред распределенных вычислений, таких как и . Некоторые из его особенностей:
- Коммерческий уровень и открытый исходный код
- Приносит ИИ в бизнес-среду
- Подробный документ API
- Примеры проектов на нескольких языках
- Интегрирован с Hadoop и Apache Spark
5. WEKA: Weka - это бесплатная, простая библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для . Его название навеяно нелетающей птицей, обитающей на островах Новой Зеландии. Weka - это набор алгоритмов машинного обучения, который также поддерживает глубокое обучение . Основное внимание уделяется:
- Сбор данных
- Инструменты для подготовки данных
- Классификация
- Регресс
- Кластеризация
- Визуализация и др.
На этом мы подошли к концу статьи, в которой мы обсудили машинное обучение на Java и способы его реализации. Надеюсь, вы понимаете все, что было поделено с вами в этом руководстве.
Если вы нашли эту статью «Машинное обучение в Java ' соответствующие, Проверьте от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру. Мы здесь, чтобы помогать вам на каждом этапе вашего пути. Для того, чтобы стать помимо вопросов на собеседовании по Java, мы разработали учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, которые хотят стать Java-разработчиками. Курс разработан, чтобы дать вам хорошее начало в программировании на Java и обучить вас как основам, так и наряду с различными фреймворками Java, такими как Hibernate и Spring.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях к этому “ Машинное обучение на Java », И мы свяжемся с вами в ближайшее время.
фреймворк, управляемый данными в selenium webdriver