Ano ang Learning ng Machine sa Java at kung paano ito ipapatupad?

Kapag pinag-uusapan natin ang tungkol sa pag-aaral ng Machine, kusang nag-iisip kami ng Python o R, ngunit hayaan mong sabihin ko sa iyo na ang java ay hindi malayo sa likuran. Malalaman ng artikulong ito ang pag-aaral ng Machine sa Java at ang iba't ibang mga aklatan upang maipatupad ito.

Kapag pinag-uusapan natin ang tungkol sa Pag-aaral ng Makina o Artipisyal na Katalinuhan, kusang naisip namin o R bilang isang wika ng programa para sa kasunod na pagpapatupad. Gayunpaman, ang hindi alam ng karamihan sa mga tao ay iyon maaari ring magamit para sa parehong layunin. Sa artikulong ito, matutuklasan namin ang pag-aaral ng Machine sa Java at ang iba't ibang mga aklatan upang maipatupad ito.
Sa ibaba ang mga paksa ay sakop sa tutorial na ito:


Magsimula na tayo. :-)





Ano ang pagkatuto ng Machine?

Ang pag-aaral ng makina ay yumayabong sa isang exponential rate. Mula sa maraming mga application nito tulad ng google maps, mga self-drive na kotse, isalin ng google ang pagtuklas ng pandaraya, saanman ito. Ngunit alam mo ba kung ano talaga ang pagkatuto ng makina o kung paano ito ipinatupad?

c ++ serye ng fibonacci

Pag-aaral ng Makina - Mga Katanungan sa Panayam sa Pag-aaral ng Machine - EdurekaHayaan akong gawing simple ang konseptong ito. Ang pag-aaral ng makina ay isang malakas na pamamaraan na natututo mula sa mga halimbawa at karanasan. Ito is isang uri ng na nagpapahintulot sa mga application ng software na matuto mula sa data at maging mas tumpak sa paghula ng mga kinalabasan, nang walang interbensyon ng tao o nang walang malinaw na program.Kaya sa halip na isulat mo ang buong code, pakainin mo lang ang data at bubuo ang algorithm ng lohika batay sa iyong data. Dahil sa mataas na demand nito, anMaaaring asahan ng ML Engineer ang suweldo na $ 719,646 (IND) o $ 111,490 (US).



Pagdating sa pangalawang tanong, paano ito ipinatupad?

Ang Machine Learning algorithm ay isang ebolusyon ng regular na algorithm. Ginagawa ang iyong mga programa na ' mas matalino ', Sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa kanila na awtomatikong matuto mula sa ibinigay na data. Pangunahing nahahati ang algorithm sa dalawang yugto: Pagsasanay at Pagsubok .

Ngayon pagdating sa mga algorithm, ito ay ikinategorya sa tatlong uri:



  • Pinamamahalaang Pag-aaral : Ito ay isang proseso ng pagsasanay, kung saan maaari mong isaalang-alang ang pag-aaral na ginabayan ng isang guro. Tang kanyang ay isang proseso ng pag-aaral ng isang algorithm mula sa dataset ng pagsasanay. Bumubuo ito ng pagpapaandar sa pagmamapa sa pagitan ng isang variable ng pag-input at variable ng output. Kapag ang modelo ay sinanay, maaari itong magsimulang gumawa ng mga hula / pagpapasya kapag binigyan ito ng bagong data. Ilang mga algorithm na nahuhulog sa pinangangasiwaang pag-aaral ay - Linear regression, logistic regression, decision tree, atbp.

  • Hindi suportadong Pag-aaral: Ito ay isang proseso kung saan ang isang modelo ay sinanay gamit ang isang piraso ng impormasyon na hindi may label. Ang prosesong ito ay maaaring magamit upang maipon ang input data sa mga klase batay sa kanilang mga katangiang pang-istatistika. Karaniwan itong tinatawag na isang clustering analysis na nangangahulugang ang pagpapangkat ng mga bagay batay sa impormasyong matatagpuan sa data, na naglalarawan sa mga bagay o kanilang ugnayan. Dito, ang layunin ay ang mga bagay sa isang pangkat ay dapat magkatulad sa bawat isa ngunit magkakaiba sa mga bagay sa isa pang pangkat. Ang kaunting mga algorithm na nahuhulog sa hindi suportadong pag-aaral ay may kasamang K-ibig sabihin ng clustering, Hierarchical clustering, atbp.

  • Pagpapalakas ng Pag-aaral: Sinusundan ng pagpapalakas ng pagkatuto ang konsepto ng hit at trial. Ito ay pag-aaral sa pamamagitan ng pakikipag-ugnay sa puwang o isang kapaligiran. Ang isang ahente ng RL ay natututo mula sa mga kahihinatnan ng mga pagkilos nito, kaysa sa itinuro nang malinaw. Ito ay ang kakayahan ng isang ahente na makipag-ugnay sa kapaligiran at alamin kung ano ang pinakamahusay na kinalabasan.

    pattern ng disenyo ng mvc sa java

Susunod, magpatuloy tayong unawain at unawain kung paano ginagamit ang Machine Learning sa Java.

Paano ginagamit ang Java sa pag-aaral ng Machine?

Nasa mundo ng programa, ay isa sa mga pinakaluma at maaasahang wika ng programa. Dahil sa mataas na katanyagan, demand, at kadalian ng paggamit nito, mayroong higit sa siyam na milyong mga developer sa buong mundo na gumagamit ng Java. Pagdating sa Pag-aaral ng Machine, maaaring iniisip mo ang ibang mga wika ng pagprograma tulad ng Python, R, atbp, ngunit hayaan mong sabihin ko sa iyo na ang java ay hindi malayo sa likuran. Ang Java ay hindi isang nangungunang wika ng programa sa domain na ito ngunit sa tulong ng mga third-party na open source na aklatan, ang sinumang developer ng java ay maaaring magpatupad ng Machine Learning at makapasok sa Agham sa Data .

Hayaan akong ilista ang ilang higit pang mga kalamangan ng paggamit ng Java programming language-

Sa pagsulong, tingnan natin ang pinakatanyag na mga silid aklatan na ginamit para sa Pag-aaral ng Makina sa Java.

Mga Aklatan para sa Pagpapatupad ng Pag-aaral ng Makina sa Java

Upang maipatupad ang pag-aaral ng Machine, maraming iba't ibang mga open-source na aklatan ng third-party na magagamit sa Java. Ang mga pinakakaraniwan ay nakalista sa ibaba:

isa ADAMS: Ito ay kumakatawan sa Advanced Data Mining at Machine Learning System. Ito ay isang nababaluktot na workflow engine na naglalayong mabuo nang mabilis at mapanatili ang hinihimok ng data, magsagawa ng pagkuha, pagproseso, pagmimina at pagpapakita ng data. Ang ADAMS ay gumagamit ng isang mala-istrakturang istraktura at sumusunod sa isang pilosopiya na mas kaunti ay 'higit pa'. Nagbibigay ito ng ilang mga tampok tulad ng:

  • Pag-aaral ng Machine / pagmimina ng data
  • Pagproseso ng data
  • Streaming
  • Mga database
  • visualization,
  • Pag-iskrip
  • Dokumentasyon, atbp

2. JavaML: Ito ay isang koleksyon ng mga algorithm ng pag-aaral ng machine kung saan mayroon itong karaniwang interface para sa bawat uri ng algorithm. Mayroon itong mahusay na dokumentasyon na may malinaw na mga interface. Maaari ka ring mangalap ng maraming mga code at tutorial na naglalayong para sa mga software engineer o programmer. Ang ilan sa mga tampok nito ay:

  • Maanipulasyon ng datos
  • Pag-cluster
  • Pag-uuri
  • Mga database
  • Pagpili ng Tampok
  • Dokumentasyon, atbp

3. Mahaut: Apache Mahaut ay isang ibinahaging balangkas na nagbibigay ng pagpapatupad ng mga machine algorithm para sa platform ng Apache Hadoop. Binubuo ito ng iba't ibang mga bahagi para sa madaling paggamit at naglalayong mga matematiko, istatistika, data analista, data scientist o sinuman mula sa analytic professional. Pangunahin itong nakatuon sa:

  • Pag-cluster
  • Pag-uuri
  • mga sistema ng rekomendasyon
  • Nasusukat na apps ng pag-aaral ng Machine

Apat. Deeplearning4j : Deeplearning4j, tulad ng ipinahihiwatig sa amin ng pangalan na nakasulat sa Java at katugma Java Virtual Machine wika, tulad ng Kotlin , atbp Ito ay isang bukas na mapagkukunan na namamahagi ng malalim na silid-aklatan ng pag-aaral na may kalamangan sa pinakabagong ipinamamahagi na mga balangkas ng computing tulad ng at . Ang ilan sa mga tampok nito ay:

  • Komersyal na grado at bukas na mapagkukunan
  • Dinadala ang AI sa mga kapaligiran sa negosyo
  • Detalyadong API ng API
  • Mga halimbawang proyekto sa maraming wika
  • Isinama sa Hadoop at Apache Spark

5. WEKA: Ang Weka ay isang libre, madali at open-source machine library ng pag-aaral para sa . Ang pangalan nito ay binigyang inspirasyon ng isang ibong walang flight na matatagpuan sa mga isla ng New Zealand. Ang Weka ay isang koleksyon ng mga ML algorithm at sinusuportahan din nito malalim na pag-aaral . Pangunahin itong nakatuon sa:

  • Pagmimina ng data
  • Mga tool para sa paghahanda ng Data
  • Pag-uuri
  • Pag-urong
  • Pag-cluster
  • Pagpapakita, atbp

Dinadala nito sa amin ang katapusan ng artikulong ito kung saan tinalakay ang pag-aaral ng Makina sa Java at kung paano ito ipapatupad. Inaasahan mong malinaw ka sa lahat ng naibahagi sa iyo sa tutorial na ito.

Kung nahanap mo ang artikulong ito sa 'Pag-aaral ng makina sa Java 'Nauugnay, Suriin ang ni Edureka, isang pinagkakatiwalaang kumpanya sa pag-aaral sa online na may isang network na higit sa 250,000 nasiyahan na mga nag-aaral na kumalat sa buong mundo. Narito kami upang matulungan ka sa bawat hakbang sa iyong paglalakbay, para sa pagiging isang bukod sa mga katanungang ito sa panayam sa java, nakakakuha kami ng isang kurikulum na idinisenyo para sa mga mag-aaral at propesyonal na nais na maging isang Java Developer. Ang kurso ay dinisenyo upang bigyan ka ng isang panimula sa pag-program ng Java at sanayin ka para sa parehong core at kasama ang iba't ibang mga balangkas ng Java tulad ng Hibernate & Spring.

java kailan gagamitin ito

May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng ' Pag-aaral ng makina sa Java ”Artikulo at babalikan ka namin sa lalong madaling panahon.