Kas yra mašininis mokymasis „Java“ ir kaip jį įgyvendinti?

Kalbėdami apie mašininį mokymąsi, spontaniškai galvojame apie „Python“ ar „R“, bet leiskite man pasakyti, kad „Java“ nėra toli atsilikusi. Šiame straipsnyje bus atskleistas mašininis mokymasis „Java“ ir įvairiose bibliotekose, kuriose jis įgyvendinamas.

Kalbėdami apie mašininį mokymąsi ar dirbtinį intelektą, mes spontaniškai galvojame apie tai arba R kaip programavimo kalba vėlesniam įgyvendinimui. Tačiau to nežino dauguma žmonių taip pat gali būti naudojami tam pačiam tikslui. Šiame straipsnyje mes atskleisime mašininį mokymąsi „Java“ ir įvairiose bibliotekose, kad jį įgyvendintume.
Šioje pamokoje aptariamos šios temos:


Pradėkime. :-)





Kas yra mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis klesti eksponentiškai. Nuo daugybės programų, tokių kaip „Google Maps“, savarankiški automobiliai, „Google“ vertimas ir sukčiavimo nustatymas, ji yra visur. Bet ar žinote, kas tiksliai yra mašininis mokymasis ir kaip jis įgyvendinamas?

Mašinų mokymasis - mašininio mokymosi interviu klausimai - EdurekaLeiskite man supaprastinti šią sąvoką. Mašinų mokymasis yra galinga technika, mokanti iš pavyzdžių ir patirties. Tai ašs tipo tai leidžia programinės įrangos programoms mokytis iš duomenų ir tiksliau numatyti rezultatus be žmogaus įsikišimo arba be aiškaus programavimo.Taigi, užuot rašę visą kodą, turite tiesiog pateikti duomenis ir algoritmas sukurs logiką pagal jūsų duomenis. Dėl didelės paklausos,ML inžinierius gali tikėtis atlyginimo 719 646 ₹ (IND) arba 111 490 USD (JAV).



Prieinant prie antrojo klausimo, kaip jis įgyvendinamas?

Mašininio mokymosi algoritmas yra įprasto algoritmo evoliucija. Tai daro jūsų programas „ protingesnis “, Leidžiant jiems automatiškai mokytis iš pateiktų duomenų. Algoritmas daugiausia skirstomas į dvi fazes: Mokymai ir Testavimas .

Kalbant apie algoritmus, jis skirstomas į tris tipus:



  • Vadovaujamasi mokymuisi : Tai mokymo procesas, kuriame galite apsvarstyti galimybę mokytis vadovaujant mokytojui. Tjo yra algoritmo, mokančio iš mokymo duomenų rinkinio, procesas. Tai sukuria atvaizdavimo funkciją tarp įvesties ir išvesties kintamųjų. Išmokęs modelį, jis gali pradėti daryti prognozes / sprendimus, kai jam bus pateikti nauji duomenys. Nedaug algoritmų, kurie patenka į prižiūrimą mokymąsi, yra: tiesinė regresija, logistinė regresija, sprendimų medis ir kt.

  • Neprižiūrimas mokymasis: Tai procesas, kai modelis mokomas naudojant informaciją, kuri nėra paženklinta. Šis procesas gali būti naudojamas klasifikuojant įvesties duomenis klasėse, remiantis jų statistinėmis savybėmis. Paprastai tai vadinama grupių analize, kuri reiškia objektų grupavimą pagal duomenyse rastą informaciją, apibūdinantį objektus ar jų ryšį. Čia tikslas yra tas, kad vienos grupės objektai turėtų būti panašūs vienas į kitą, bet skirtingi nuo kitos grupės objektų. Nedaug algoritmų, kurie patenka į neprižiūrimą mokymąsi, yra K reikšmės klasteriai, hierarchiniai klasteriai ir kt.

  • Mokymasis sustiprinti: Mokymasis stiprinant laikomasi smūgio ir bandymo koncepcijos. Tai mokymasis bendraujant su erdve ar aplinka. RL agentas mokosi iš savo veiksmų pasekmių, o ne iš to, kad būtų aiškiai mokomas. Tai agento sugebėjimas sąveikauti su aplinka ir sužinoti geriausią rezultatą.

Tada eikime į priekį ir supraskime, kaip mašininis mokymasis naudojamas „Java“.

objektų masyvas java pavyzdys

Kaip Java naudojama mašininiame mokyme?

Viduje programavimo pasaulis, yra viena iš seniausių ir patikimiausių programavimo kalbų. Dėl didelio populiarumo, paklausos ir paprasto naudojimo „Java“ naudoja daugiau nei devyni milijonai kūrėjų visame pasaulyje. Kalbant apie mašininį mokymąsi, jūs galbūt galvojate apie kitas programavimo kalbas, tokias kaip „Python“, „R“ ir kt., Tačiau leiskite man pasakyti, kad „Java“ nėra toli atsilikusi. „Java“ nėra pirmaujanti programavimo kalba šioje srityje, tačiau naudodamas trečiųjų šalių atvirojo kodo bibliotekas, kiekvienas „Java“ kūrėjas gali įdiegti mašininį mokymąsi ir patekti į Duomenų mokslas .

Leiskite man išvardyti dar keletą „Java“ programavimo kalbos naudojimo pranašumų:

Pažvelkime į populiariausias „Java“ mašininio mokymosi bibliotekas.

Bibliotekos, skirtos mašininiam mokymuisi įgyvendinti „Java“

Norėdami įdiegti mašininį mokymąsi, „Java“ programoje yra įvairių atvirojo kodo trečiųjų šalių bibliotekų. Dažniausiai išvardyti žemiau:

vienas. ADAMS: Tai reiškia pažangias duomenų gavybos ir mašininio mokymosi sistemas. Tai lankstus darbo eigos variklis, kurio tikslas - sukurti greitą ir palaikomą duomenų valdymą, atlikti duomenų paiešką, apdorojimą, kasybą ir vizualizavimą. ADAMS naudoja į medį panašią struktūrą ir vadovaujasi filosofija, kad mažiau yra „daugiau“. Tai suteikia keletą funkcijų, tokių kaip:

  • Mašinų mokymasis / duomenų gavyba
  • Duomenų apdorojimas
  • Srautas
  • Duomenų bazės
  • vizualizacija,
  • Scenarijus
  • Dokumentacija ir kt

2. „JavaML“: Tai mašininio mokymosi algoritmų rinkinys, kuriame jis turi bendrą kiekvieno algoritmo tipo sąsają. Turi gerą dokumentaciją su aiškiomis sąsajomis. Taip pat galite surinkti daug kodų ir mokymo programų, skirtų programinės įrangos inžinieriams ar programuotojams. Kai kurios jo savybės yra šios:

  • Duomenų valdymas
  • Grupavimas
  • klasifikacija
  • Duomenų bazės
  • Funkcijos pasirinkimas
  • Dokumentacija ir kt

3. Mahautas: Apache Mahautas yra paskirstyta sistema, teikianti „Apache Hadoop“ platformos mašinų algoritmų diegimą. Jį sudaro įvairūs komponentai, skirti lengvai naudoti ir skirti matematikams, statistikams, duomenų analitikams, duomenų mokslininkams ar bet kam iš analitiko profesionalo. Tai daugiausia dėmesio skiriama:

  • Grupavimas
  • klasifikacija
  • rekomendacijų sistemos
  • Masto keičiamos mašininio mokymosi programos

Keturi. Mokymasis4j : „Deeplearning4j“, kaip rodo pavadinimas, parašytas „Java“ kalba ir yra suderinamas su „Java“ virtuali mašina kalba, pvz Kotlinas , ir kt. Tai yra atviro kodo platinama giluminio mokymosi biblioteka, turinti pranašumą naujausiose paskirstytose skaičiavimo sistemose, tokiose kaip ir . Kai kurios jo savybės yra šios:

  • Komercinio lygio ir atviro kodo
  • Perkelia dirbtinį intelektą į verslo aplinką
  • Išsamus API doc
  • Pavyzdiniai projektai keliomis kalbomis
  • Integruota su „Hadoop“ ir „Apache Spark“

5. WEKA: „Weka“ yra nemokama, lengva ir atviro kodo mašininio mokymosi biblioteka . Jo pavadinimą įkvėpė skraidantis paukštis, rastas Naujosios Zelandijos salose. „Weka“ yra ML algoritmų rinkinys ir jis taip pat palaiko gilus mokymasis . Tai daugiausia dėmesio skiriama:

  • Duomenų gavyba
  • Duomenų rengimo įrankiai
  • klasifikacija
  • Regresija
  • Grupavimas
  • Vizualizacija ir kt

Tai atveda prie šio straipsnio pabaigos, kur aptarėme mašininį mokymąsi „Java“ ir kaip jį įgyvendinti. Tikimės, kad jums aišku viskas, kas su jumis buvo pasidalinta šioje pamokoje.

kas yra virtuali funkcija java

Jei radote šį straipsnį „Mašininis mokymasis„ Java “ ' Aktualus, Patikrinkite sukūrė patikima internetinė mokymosi įmonė „Edureka“, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą visame pasaulyje. Mes esame čia, kad padėtume jums kiekviename jūsų kelionės žingsnyje, kad taptume be šių „Java“ interviu klausimų, mes parengėme mokymo programą, skirtą studentams ir specialistams, norintiems būti „Java“ kūrėjais. Kursas yra skirtas suteikti jums galimybę pradėti Java programavimą ir išmokyti jus tiek pagrindiniam, tiek ir kitam kartu su įvairiomis „Java“ sistemomis, tokiomis kaip „Hibernate & Spring“.

Turite mums klausimą? Prašau paminėti tai komentarų skiltyje „ Mašininis mokymasis „Java“ “Straipsnį ir mes kuo greičiau susisieksime su jumis.