Kui räägime masinõppest või tehisintellektist, mõtleme sellele spontaanselt või R hilisema rakendamise programmeerimiskeelena. Mida aga enamik inimesi ei tea, on see saab kasutada ka samal eesmärgil. Selles artiklis avastame masinõppe Java-s ja selle rakendamiseks erinevates raamatukogudes.
Selles õpetuses käsitletakse järgmisi teemasid:
Alustame. :-)
Mis on masinõpe?
Masinõpe õitseb eksponentsiaalse kiirusega. Alates paljudest rakendustest, nagu google maps, isejuhtivad autod, google translate kuni pettuste tuvastamiseni, on see kõikjal. Kuid kas teate, mis täpselt on masinõpe või kuidas seda rakendatakse?
Lubage mul seda mõistet lihtsustada. Masinõpe on võimas tehnika, mida õpitakse näidetest ja kogemustest. See is teatud tüüpi mis võimaldab tarkvararakendustel õppida andmetest ja saada tulemuste prognoosimisel täpsem ilma inimese sekkumiseta või ilma selgesõnaliselt programmeerimata.Nii et kogu koodi kirjutamise asemel peate lihtsalt andmed sisestama ja algoritm ehitab teie andmete põhjal loogika. Suure nõudluse tõttu on anML Insener võib oodata palka 719 646 ₹ (IND) või 111 490 dollarit (USA).
Tulles teise küsimuse juurde, kuidas seda rakendatakse?
mis on Java-s anonüümne klass
Masinaõppimise algoritm on tavalise algoritmi areng. See muudab teie programmid targem ”, Võimaldades neil esitatud andmetest automaatselt õppida. Algoritm jaguneb peamiselt kahte faasi: Koolitus ja Testimine .
Algoritmide osas on see jaotatud kolme tüüpi:
Juhendatud õppimine : See on koolitusprotsess, kus võite kaaluda õppimist õpetaja juhendamisel. Ttema on algoritmi protsess, mis õpib koolituse andmekogumist. See genereerib sisendmuutuja ja väljundmuutuja vahel kaardistusfunktsiooni. Kui mudel on koolitatud, võib see hakata tegema ennustusi / otsuseid, kui sellele antakse uusi andmeid. Vähesed juhendatud õppesse kuuluvad algoritmid on - lineaarne regressioon, logistiline regressioon, otsustuspuu jne.
Järelevalveta õppimine: See on protsess, kus mudelit koolitatakse teabe abil, mida pole märgistatud. Seda protsessi saab kasutada sisendandmete klassifitseerimiseks klassidesse nende statistiliste omaduste alusel. Seda nimetatakse tavaliselt klastrianalüüsiks, mis tähendab objektide rühmitamist andmetes leiduva teabe põhjal, kirjeldades objekte või nende suhet. Siin on eesmärk, et ühe rühma objektid peaksid olema üksteisega sarnased, kuid erinevad teise rühma objektidest. Vähesed järelevalveta õppimisse kuuluvad algoritmid hõlmavad K-tähendab klastreid, hierarhilisi klastreid jne.
Tugevdusõpe: Tugevdusõpe järgib löögi ja proovimise mõistet. See on õppimine ruumi või keskkonnaga suhtlemisel. RL agent õpib oma tegevuse tagajärgedest, mitte selgesõnalisest õpetamisest. See on agendi võime suhelda keskkonnaga ja teada saada, mis on parim tulemus.
Edasi liigume edasi ja mõistame, kuidas masinõpet Java-s kasutatakse.
Kuidas Java-d masinõppes kasutatakse?
Aastal programmeerimise maailm, on üks vanimaid ja usaldusväärsemaid programmeerimiskeeli. Suure populaarsuse, nõudluse ja kasutusmugavuse tõttu on kogu maailmas Java-tarkvara kasutamas üle üheksa miljoni arendaja. Mis puutub masinõppesse, siis võite mõelda teistele programmeerimiskeeltele, nagu Python, R jne, kuid lubage mul öelda, et java pole sellest kaugel. Java pole selles valdkonnas juhtiv programmeerimiskeel, kuid kolmandate osapoolte avatud lähtekoodiga teekide abil saab iga javaarendaja masinõppe juurutada ja sisse logida Andmeteadus .
Lubage mul loetleda veel mõned Java programmeerimiskeele kasutamise eelised -
kuidas paketti Java-s kasutada
Edasi liikudes vaadakem kõige populaarsemaid Java masinas õppimiseks kasutatavaid teeke.
Raamatukogud masinõppe juurutamiseks Java-s
Masinõppe rakendamiseks on Java-s saadaval mitmesuguseid avatud lähtekoodiga kolmandate osapoolte teeke. Allpool on loetletud kõige tavalisemad:
üks. ADAMS: See tähistab täiustatud andmekaevandus- ja masinõppesüsteeme. See on paindlik töövoo mootor, mille eesmärk on üles ehitada kiire ja hooldada andmekeskset, teostada andmete otsimist, töötlemist, kaevandamist ja visualiseerimist. ADAMS kasutab puulaadset struktuuri ja järgib filosoofiat, et vähem on “rohkem”. See pakub mõningaid funktsioone, näiteks:
- Masinõpe / andmekaevandamine
- Andmetöötlus
- Voogesitus
- Andmebaasid
- visualiseerimine,
- Skriptimine
- Dokumentatsioon jne
2. JavaML: See on masinõppealgoritmide kogu, kus sellel on iga algoritmitüübi jaoks ühine liides. Sellel on hästi hea dokumentatsioon, millel on selged liidesed. Samuti saate koguda palju koode ja õpetusi, mis on mõeldud tarkvarainseneridele või programmeerijatele. Mõned selle omadused on:
- Andmetega manipuleerimine
- Klastrid
- Klassifikatsioon
- Andmebaasid
- Funktsiooni valik
- Dokumentatsioon jne
3. Mahaut: Apache Mahaut on hajutatud raamistik, mis pakub Apache Hadoopi platvormi masinalgoritmide rakendusi. See koosneb erinevatest komponentidest, mis on hõlpsasti kasutatavad ja mis on suunatud matemaatikutele, statistikutele, andmeanalüütikutele, andmeteadlastele või teistele analüütikutele. See on peamiselt keskendunud:
- Klastrid
- Klassifikatsioon
- soovitussüsteemid
- Mastaabitavad esitusega masinõppereeglid
Neli. Deeplearning4j : Deeplearning4j, nagu nimigi viitab meile, et see on kirjutatud Java-s ja ühildub sellega Java virtuaalne masin keel, näiteks Kotlin , jne. See on avatud lähtekoodiga hajutatud süvaõppekogu, millel on eelis uusimatest hajutatud arvutusraamistikest nagu ja . Mõned selle omadused on:
- Kaubanduslik ja avatud lähtekoodiga
- Toob tehisintellekti ärikeskkonda
- Üksikasjalik API dokument
- Näidisprojektid mitmes keeles
- Integreeritud Hadoopi ja Apache Sparkiga
5. WEKA: Weka on tasuta, lihtne ja avatud lähtekoodiga masinõppekogu . Selle nimi on inspireeritud Uus-Meremaa saartelt leitud lennuvõimetu linnust. Weka on ML-algoritmide kogu ja see toetab ka sügav õppimine . See on peamiselt suunatud:
- Andmete kaevandamine
- Tööriistad andmete ettevalmistamiseks
- Klassifikatsioon
- Taandareng
- Klastrid
- Visualiseerimine jne
See viib meid selle artikli lõppu, kus oleme arutanud masinõpet Java-s ja selle rakendamist. Loodetavasti on teil selge kõik see, mida teiega selles õpetuses jagati.
erinevused html ja xml vahel
Kui leiate selle artikli teemal „Masinaõpe Java-s ”Asjakohane, Vaadake autor Edureka, usaldusväärne veebiõppeettevõte, mille võrgustik koosneb enam kui 250 000 rahulolevast õppijast ja mis levib üle kogu maailma. Oleme siin, et aidata teil igal sammul teie teekonnal, et saada lisaks sellele Java-intervjuu küsimustele välja, pakume välja õppekava, mis on mõeldud õpilastele ja spetsialistidele, kes soovivad olla Java-arendajad. Kursus on loodud selleks, et anda teile Java programmeerimises edukas algus ja koolitada teid nii põhi- kui ka koos erinevate Java-raamistikega nagu talveunerežiim ja kevad.
Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda selle kommentaaride jaotises Masinõpe Java keeles ”Artiklit ja pöördume teie poole niipea kui võimalik.