Når vi snakker om maskinlæring eller kunstig intelligens, tenker vi spontant på eller R som programmeringsspråk for den påfølgende implementeringen. Det de fleste ikke vet, er imidlertid det kan også brukes til samme formål. I denne artikkelen vil vi avdekke maskinlæring i Java og de forskjellige bibliotekene for å implementere den.
Følgende emner er dekket i denne opplæringen:
- Hva er maskinlæring?
- Hvordan brukes Java i maskinlæring?
- Biblioteker for implementering av maskinlæring i Java
La oss komme i gang. :-)
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring blomstrer med en eksponentiell hastighet. Fra sine mange applikasjoner som google maps, selvkjørende biler, google translate til oppdagelse av svindel, er det overalt. Men vet du hva som egentlig er maskinlæring, eller hvordan implementeres det?
La meg forenkle dette konseptet. Maskinlæring er en kraftig teknikk som lærer av eksempler og erfaringer. Det jegs en type som gjør det mulig for programvare å lære av dataene og bli mer nøyaktige i å forutsi resultater, uten menneskelig inngripen eller uten å være eksplisitt programmert.Så i stedet for at du skriver hele koden, må du bare mate dataene, og algoritmen bygger logikken basert på dataene dine. På grunn av den høye etterspørselen, anML Engineer kan forvente en lønn på Kr 719,646 (IND) eller $ 111.490 (OSS).
Kommer til det andre spørsmålet, hvordan implementeres det?
php analyserer streng for å matche
Machine Learning algoritme er en utvikling av den vanlige algoritmen. Det gjør programmene dine “ smartere ”, Ved å la dem automatisk lære av de oppgitte dataene. Algoritmen er hovedsakelig delt inn i to faser: Opplæring og Testing .
Nå når det gjelder algoritmer, er det kategorisert i tre typer:
Veiledet læring : Dette er en opplæringsprosess, der du kan vurdere å lære veiledet av en lærer. Thans er en prosess med en algoritme som lærer fra treningsdatasettet. Den genererer en kartleggingsfunksjon mellom en inngangsvariabel og utgangsvariabel. Når modellen er trent, kan den begynne å gjøre spådommer / beslutninger når nye data blir gitt til den. Få algoritmer som faller inn under veiledet læring er - Lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstreet osv.
Uovervåket læring: Dette er en prosess der en modell blir trent ved hjelp av et stykke informasjon som ikke er merket. Denne prosessen kan brukes til å gruppere inngangsdataene i klasser på grunnlag av deres statistiske egenskaper. Det kalles ofte en klyngeanalyse som betyr gruppering av objekter basert på informasjonen som finnes i dataene, som beskriver objektene eller deres forhold. Her er målet at objekter i en gruppe skal være lik hverandre, men forskjellige fra objektene i en annen gruppe. Få algoritmer som faller inn under tilsyn uten læring inkluderer K-betyr klynging, Hierarkisk klynging, etc.
Forsterkningslæring: Forsterkningslæring følger begrepet hit og trial. Det er læring ved å samhandle med rommet eller et miljø. En RL-agent lærer av konsekvensene av handlingene sine, i stedet for å bli undervist eksplisitt. Det er en agents evne til å samhandle med miljøet og finne ut hva som er det beste resultatet.
La oss nå gå videre og forstå hvordan Machine Learning brukes i Java.
Hvordan brukes Java i maskinlæring?
I programmeringsverden, er et av de eldste og pålitelige programmeringsspråkene. På grunn av sin høye popularitet, etterspørsel og brukervennlighet er det mer enn ni millioner utviklere over hele verden som bruker Java. Når det gjelder maskinlæring, tenker du kanskje andre programmeringsspråk som Python, R, etc, men la meg fortelle deg at java ikke er langt etter. Java er ikke et ledende programmeringsspråk i dette domenet, men ved hjelp av tredjeparts open source-biblioteker kan enhver Java-utvikler implementere maskinlæring og komme inn i Datavitenskap .
La meg liste opp noen flere fordeler ved å bruke Java-programmeringsspråk-
La oss se de mest populære bibliotekene som brukes til maskinlæring i Java.
Biblioteker for implementering av maskinlæring i Java
For å implementere maskinlæring er det forskjellige open source-tredjepartsbiblioteker tilgjengelig i Java. De vanligste er listet opp nedenfor:
en. ADAMS: Det står for Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Det er en fleksibel arbeidsflytmotor som tar sikte på å bygge raskt og vedlikeholde datadrevet, utføre henting, prosessering, gruvedrift og visualisering av data. ADAMS bruker en trelignende struktur og følger en filosofi av mindre er 'mer'. Det gir noen funksjoner som:
- Machine Learning / data mining
- Databehandling
- Streaming
- Databaser
- visualisering,
- Skripting
- Dokumentasjon osv
2. JavaML: Det er en samling maskinlæringsalgoritmer der den har et felles grensesnitt for hver type algoritme. Den har godt dokumentasjon med klare grensesnitt. Du kan også samle mange koder og veiledninger rettet mot programvareingeniører eller programmerere. Noen av funksjonene er:
- Datamanipulasjon
- Gruppering
- Klassifisering
- Databaser
- Valg av funksjoner
- Dokumentasjon osv
3. Mahaut: Apache Mahaut er et distribuert rammeverk som gir implementeringer av maskinalgoritmer for Apache Hadoop-plattformen. Den består av forskjellige komponenter for enkel bruk og rettet mot matematikere, statistikere, dataanalytikere, datavitenskapsmenn eller andre fra analytikeren. Det er hovedsakelig fokusert på:
- Gruppering
- Klassifisering
- anbefalingssystemer
- Skalerbar, effektiv maskinlæringsapp
Fire. Avlæring4j : Deeplearning4j, som navnet antyder at vi er skrevet i Java og er kompatibel med Java Virtual Machine språk, for eksempel Kotlin , osv. Det er et open source distribuert dyp læringsbibliotek som har en fordel av de siste distribuerte databehandlingsrammer som og . Noen av funksjonene er:
- Kommersiell klasse og åpen kildekode
- Bringer AI til forretningsmiljøer
- Detaljert API-dok
- Eksempel på prosjekter på flere språk
- Integrert med Hadoop og Apache Spark
5. WEKA: Weka er et gratis, enkelt og åpen kildekode maskinlæringsbibliotek for . Navnet er inspirert av en flygeløs fugl som finnes på øyene i New Zealand. Weka er en samling av ML-algoritmer, og den støtter også dyp læring . Det er hovedsakelig fokusert på:
- Datautvinning
- Verktøy for utarbeidelse av data
- Klassifisering
- Regresjon
- Gruppering
- Visualisering osv
Dette bringer oss til slutten av denne artikkelen der vi har diskutert maskinlæring i Java og hvordan vi kan implementere den. Håper du er klar med alt som har blitt delt med deg i denne opplæringen.
gå til funksjon i python
Hvis du fant denne artikkelen om “Machine learning in Java ' relevant, Sjekk ut av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk med mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Vi er her for å hjelpe deg med hvert trinn på reisen, for å bli en foruten dette java-intervjuspørsmålene, kommer vi med en læreplan som er designet for studenter og fagpersoner som ønsker å være Java-utvikler. Kurset er designet for å gi deg et forsprang i Java-programmering og trene deg for både kjerne og sammen med forskjellige Java-rammer som Hibernate & Spring.
Har du spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet til denne “ Maskinlæring i Java ”Artikkelen, og vi kommer tilbake til deg så snart som mulig.