Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση στην Java και πώς να την εφαρμόσετε;

Όταν μιλάμε για μηχανική εκμάθηση, σκεφτόμαστε αυθόρμητα τον Python ή τον R, αλλά επιτρέψτε μου να σας πω ότι η java δεν είναι πολύ πίσω. Αυτό το άρθρο θα αποκαλύψει τη Μηχανική εκμάθηση στην Java και τις διάφορες βιβλιοθήκες για την εφαρμογή της.

Όταν μιλάμε για Μηχανική Μάθηση ή Τεχνητή Νοημοσύνη, σκεφτόμαστε αυθόρμητα ή Ρ ως γλώσσα προγραμματισμού για την επόμενη υλοποίηση. Ωστόσο, αυτό που οι περισσότεροι άνθρωποι δεν γνωρίζουν είναι αυτό μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τον ίδιο σκοπό. Σε αυτό το άρθρο, θα αποκαλύψαμε τη Μηχανική εκμάθηση στην Java και τις διάφορες βιβλιοθήκες για να την εφαρμόσουμε.
Τα παρακάτω θέματα καλύπτονται σε αυτό το σεμινάριο:




Ας αρχίσουμε. :-)



Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση ευδοκιμεί με εκθετικό ρυθμό. Από τις πολυάριθμες εφαρμογές του, όπως οι χάρτες google, τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα, η μετάφραση Google έως τον εντοπισμό απάτης, είναι παντού. Αλλά ξέρετε τι ακριβώς είναι η μηχανική μάθηση ή πώς εφαρμόζεται;

Μηχανική εκμάθηση - Ερωτήσεις συνέντευξης μηχανικής μάθησης - EdurekaΕπιτρέψτε μου να απλοποιήσω αυτήν την ιδέα. Η μηχανική μάθηση είναι μια ισχυρή τεχνική που μαθαίνει από παραδείγματα και εμπειρία. Αυτο εγωείναι ένας τύπος που επιτρέπει στις εφαρμογές λογισμικού να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να γίνονται πιο ακριβείς στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση ή χωρίς να προγραμματίζονται ρητά.Έτσι, αντί να γράφετε ολόκληρο τον κώδικα, πρέπει απλώς να τροφοδοτήσετε τα δεδομένα και ο αλγόριθμος θα δημιουργήσει τη λογική βάσει των δεδομένων σας. Λόγω της υψηλής ζήτησης, έναΟ ML Engineer μπορεί να αναμένει μισθό ₹ 719.646 (IND) ή 111.490 $ (ΜΑΣ).



Ερχόμενοι στο δεύτερο ερώτημα, πώς εφαρμόζεται;

Ο αλγόριθμος Machine Learning είναι μια εξέλιξη του κανονικού αλγορίθμου. Κάνει τα προγράμματά σας ' εξυπνότερα Επιτρέποντάς τους να μάθουν αυτόματα από τα παρεχόμενα δεδομένα. Ο αλγόριθμος χωρίζεται κυρίως σε δύο φάσεις: Εκπαίδευση και Δοκιμές .

Τώρα όταν πρόκειται για αλγόριθμους, κατηγοριοποιείται σε τρεις τύπους:



υλοποίηση ουράς προτεραιότητας στο java
  • Εποπτευόμενη μάθηση : Αυτή είναι μια διαδικασία κατάρτισης, όπου μπορείτε να εξετάσετε τη μάθηση με καθοδήγηση από έναν καθηγητή. Τείναι μια διαδικασία ενός αλγορίθμου που μαθαίνει από το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Δημιουργεί μια λειτουργία χαρτογράφησης μεταξύ μιας μεταβλητής εισόδου και μιας μεταβλητής εξόδου. Μόλις εκπαιδευτεί το μοντέλο, μπορεί να αρχίσει να λαμβάνει προβλέψεις / αποφάσεις όταν του δίδονται νέα δεδομένα. Λίγοι αλγόριθμοι που εμπίπτουν στην εποπτευόμενη μάθηση είναι - Γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, δέντρο αποφάσεων κ.λπ.

  • Μη επιτηρούμενη μάθηση: Πρόκειται για μια διαδικασία όπου ένα μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας μια πληροφορία που δεν φέρει ετικέτα. Αυτή η διαδικασία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ομαδοποίηση των δεδομένων εισαγωγής σε τάξεις με βάση τις στατιστικές τους ιδιότητες. Συνήθως ονομάζεται ανάλυση ομαδοποίησης που σημαίνει την ομαδοποίηση αντικειμένων βάσει των πληροφοριών που βρίσκονται στα δεδομένα, που περιγράφουν τα αντικείμενα ή τη σχέση τους. Εδώ, ο στόχος είναι ότι τα αντικείμενα σε μια ομάδα πρέπει να είναι παρόμοια μεταξύ τους αλλά διαφορετικά από τα αντικείμενα μιας άλλης ομάδας. Λίγοι αλγόριθμοι που εμπίπτουν στη μη εποπτευόμενη μάθηση περιλαμβάνουν την ομαδοποίηση Κ-μέσων, την Ιεραρχική ομαδοποίηση κ.λπ.

  • Εκμάθηση Ενίσχυσης: Η εκμάθηση ενίσχυσης ακολουθεί την έννοια της επιτυχίας και της δοκιμής. Μαθαίνει αλληλεπιδρώντας με το διάστημα ή το περιβάλλον. Ένας πράκτορας RL μαθαίνει από τις συνέπειες των ενεργειών του, παρά από το να διδάσκεται ρητά. Είναι η ικανότητα ενός πράκτορα να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον και να ανακαλύψει ποιο είναι το καλύτερο αποτέλεσμα.

    τι είναι __init__ στο python

Στη συνέχεια, ας προχωρήσουμε και να κατανοήσουμε πώς χρησιμοποιείται η Μηχανική Εκμάθηση στην Java.

Πώς χρησιμοποιείται η Java στη μηχανική εκμάθηση;

Στο κόσμος προγραμματισμού, είναι μια από τις παλαιότερες και αξιόπιστες γλώσσες προγραμματισμού. Λόγω της υψηλής δημοτικότητάς του, της ζήτησης και της ευκολίας χρήσης, υπάρχουν περισσότεροι από εννέα εκατομμύρια προγραμματιστές σε όλο τον κόσμο που χρησιμοποιούν Java. Όσον αφορά τη Μηχανική εκμάθηση, μπορεί να σκέφτεστε άλλες γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, R κ.λπ., αλλά επιτρέψτε μου να σας πω ότι η java δεν είναι πολύ πίσω. Η Java δεν είναι η κορυφαία γλώσσα προγραμματισμού σε αυτόν τον τομέα, αλλά με τη βοήθεια βιβλιοθηκών ανοιχτού κώδικα τρίτων, οποιοσδήποτε προγραμματιστής java μπορεί να εφαρμόσει Machine Learning και να μπει σε Επιστημονικά δεδομένα .

Επιτρέψτε μου να αναφέρω μερικά ακόμη πλεονεκτήματα από τη χρήση γλώσσας προγραμματισμού Java-

Προχωρώντας, ας δούμε τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται για τη Μηχανική Εκμάθηση στην Java.

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στην Java

Για την υλοποίηση της μηχανικής μάθησης, υπάρχουν διαθέσιμες διάφορες βιβλιοθήκες τρίτου μέρους ανοιχτού κώδικα στην Java. Τα πιο συνηθισμένα αναφέρονται παρακάτω:

ένας. ADAMS: Αντιπροσωπεύει προηγμένα συστήματα εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Είναι ένας ευέλικτος κινητήρας ροής εργασίας που στοχεύει στην κατασκευή γρήγορης και συντήρησης βάσει δεδομένων, στην εκτέλεση ανάκτησης, επεξεργασίας, εξόρυξης και οπτικοποίησης δεδομένων. Το ADAMS χρησιμοποιεί μια δομή που μοιάζει με δέντρο και ακολουθεί μια φιλοσοφία του λιγότερο είναι «περισσότερο». Παρέχει ορισμένα χαρακτηριστικά όπως:

συνδεδεμένη λίστα στο c tutorial
  • Μηχανική εκμάθηση / εξόρυξη δεδομένων
  • Επεξεργασία δεδομένων
  • Ροή
  • Βάσεις δεδομένων
  • οραματισμός,
  • Σενάριο
  • Τεκμηρίωση, κ.λπ.

2. JavaML: Είναι μια συλλογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης όπου έχει μια κοινή διεπαφή για κάθε τύπο αλγορίθμου. Έχει πολύ καλή τεκμηρίωση με σαφείς διεπαφές. Μπορείτε επίσης να συγκεντρώσετε πολλούς κωδικούς και σεμινάρια που απευθύνονται σε μηχανικούς λογισμικού ή προγραμματιστές. Μερικά από τα χαρακτηριστικά του είναι:

  • ΧΕΙΡΑΓΩΓΗΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
  • Ομαδοποίηση
  • Ταξινόμηση
  • Βάσεις δεδομένων
  • Επιλογή χαρακτηριστικών
  • Τεκμηρίωση, κ.λπ.

3. Μαχαουτ: Απάχης Μαχάουτ είναι ένα κατανεμημένο πλαίσιο που παρέχει υλοποιήσεις αλγορίθμων μηχανών για την πλατφόρμα Apache Hadoop. Αποτελείται από διάφορα συστατικά για εύκολη χρήση και απευθύνεται σε μαθηματικούς, στατιστικολόγους, αναλυτές δεδομένων, επιστήμονες δεδομένων ή οποιονδήποτε από τον αναλυτικό επαγγελματία. Επικεντρώνεται κυρίως:

  • Ομαδοποίηση
  • Ταξινόμηση
  • συστήματα συστάσεων
  • Επεκτάσιμες εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης

Τέσσερις. Deeplearning4j : Deeplearning4j, όπως μας λέει το όνομα γραμμένο σε Java και είναι συμβατό με Εικονική μηχανή Java γλώσσα, όπως Κότλιν , κλπ. Είναι μια ανοιχτή πηγή διανομής βαθιάς μάθησης που έχει ένα πλεονέκτημα από τα πιο πρόσφατα κατανεμημένα υπολογιστικά πλαίσια όπως και . Μερικά από τα χαρακτηριστικά του είναι:

  • Εμπορικής ποιότητας και ανοιχτού κώδικα
  • Φέρνει την τεχνητή νοημοσύνη σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα
  • Αναλυτικό έγγραφο API
  • Δείγμα έργων σε πολλές γλώσσες
  • Ενσωματωμένο με Hadoop και Apache Spark

5. WEKA: Το Weka είναι μια δωρεάν, εύκολη και ανοιχτή πηγή βιβλιοθήκης μηχανικής μάθησης για . Το όνομά του είναι εμπνευσμένο από ένα πουλί χωρίς πτήση που βρίσκεται στα νησιά της Νέας Ζηλανδίας. Το Weka είναι μια συλλογή αλγορίθμων ML και υποστηρίζει επίσης βαθιά μάθηση . Επικεντρώνεται κυρίως σε:

  • Εξόρυξη δεδομένων
  • Εργαλεία για την προετοιμασία δεδομένων
  • Ταξινόμηση
  • Οπισθοδρόμηση
  • Ομαδοποίηση
  • Οπτικοποίηση κ.λπ.

Αυτό μας φέρνει στο τέλος αυτού του άρθρου όπου έχουμε συζητήσει τη Μηχανική εκμάθηση στην Java και πώς να την εφαρμόσουμε. Ελπίζω να είστε ξεκάθαροι με όλα όσα έχουν μοιραστεί μαζί σας σε αυτό το σεμινάριο.

Εάν βρήκατε αυτό το άρθρο σχετικά με την 'Μηχανική εκμάθηση στην Java ' σχετικό, Δείτε το από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο. Είμαστε εδώ για να σας βοηθήσουμε σε κάθε βήμα του ταξιδιού σας, για να γίνετε εκτός από αυτές τις ερωτήσεις της συνέντευξης java, έχουμε ένα πρόγραμμα σπουδών που έχει σχεδιαστεί για φοιτητές και επαγγελματίες που θέλουν να γίνουν προγραμματιστές Java. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να σας δώσει μια πρώτη αρχή στον προγραμματισμό Java και να σας εκπαιδεύσει τόσο για τον πυρήνα όσο και για μαζί με διάφορα πλαίσια Java όπως το Hibernate & Spring.

Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων αυτού του « Μηχανική εκμάθηση στην Ιάβα Άρθρο και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας το συντομότερο δυνατό.