Quando parliamo di Machine Learning o Intelligenza Artificiale, pensiamo spontaneamente o R come linguaggio di programmazione per la successiva implementazione. Tuttavia, ciò che la maggior parte delle persone non sa è questo può essere utilizzato anche per lo stesso scopo. In questo articolo, scopriremo l'apprendimento automatico in Java e le varie librerie per implementarlo.
Gli argomenti seguenti sono trattati in questo tutorial:
- Cos'è l'apprendimento automatico?
- Come viene utilizzato Java nell'apprendimento automatico?
- Librerie per l'implementazione del Machine learning in Java
Iniziamo. :-)
Cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico sta fiorendo a un ritmo esponenziale. Dalle sue numerose applicazioni come google maps, auto a guida autonoma, google translate al rilevamento delle frodi, è ovunque. Ma sai cos'è esattamente l'apprendimento automatico o come viene implementato?
Permettetemi di semplificare questo concetto. L'apprendimento automatico è una tecnica potente che impara dagli esempi e dall'esperienza. È ioè un tipo di che consente alle applicazioni software di apprendere dai dati e diventare più accurate nella previsione dei risultati, senza intervento umano o senza essere programmate esplicitamente.Quindi, invece di scrivere l'intero codice, devi solo alimentare i dati e l'algoritmo costruirà la logica in base ai tuoi dati. A causa della sua elevata richiesta, unL'ingegnere ML può aspettarsi uno stipendio di ₹ 719.646 (IND) o $ 111.490 (NOI).
Venendo alla seconda domanda, come viene implementato?
L'algoritmo di Machine Learning è un'evoluzione del normale algoritmo. Rende i tuoi programmi ' più intelligente ', Consentendo loro di apprendere automaticamente dai dati forniti. L'algoritmo si divide principalmente in due fasi: Formazione e Test .
Ora, quando si tratta di algoritmi, è classificato in tre tipi:
Apprendimento supervisionato : Questo è un processo di formazione, in cui puoi considerare l'apprendimento guidato da un insegnante. Tquesto è un processo di un algoritmo che apprende dal set di dati di addestramento. Genera una funzione di mappatura tra una variabile di input e una variabile di output. Una volta che il modello è stato addestrato, può iniziare a fare previsioni / decisioni quando gli vengono forniti nuovi dati. Pochi algoritmi che rientrano nell'apprendimento supervisionato sono: regressione lineare, regressione logistica, albero decisionale, ecc.
Apprendimento senza supervisione: Questo è un processo in cui un modello viene addestrato utilizzando un'informazione che non è etichettata. Questo processo può essere utilizzato per raggruppare i dati di input in classi sulla base delle loro proprietà statistiche. Viene comunemente chiamata analisi di clustering che significa raggruppamento di oggetti in base alle informazioni trovate nei dati, descrivendo gli oggetti o la loro relazione. In questo caso, l'obiettivo è che gli oggetti di un gruppo siano simili tra loro ma diversi dagli oggetti di un altro gruppo. Pochi algoritmi che rientrano nell'apprendimento non supervisionato includono il clustering K-means, il clustering gerarchico, ecc.
Insegnamento rafforzativo: L'apprendimento per rinforzo segue il concetto di hit and trial. È imparare interagendo con lo spazio o con un ambiente. Un agente RL impara dalle conseguenze delle sue azioni, piuttosto che dall'essere insegnato esplicitamente. È la capacità di un agente di interagire con l'ambiente e scoprire qual è il miglior risultato.
Successivamente, andiamo avanti e comprendiamo come viene utilizzato l'apprendimento automatico in Java.
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Come viene utilizzato Java nell'apprendimento automatico?
Nel mondo della programmazione, è uno dei linguaggi di programmazione più antichi e affidabili. A causa della sua alta popolarità, domanda e facilità d'uso, ci sono più di nove milioni di sviluppatori in tutto il mondo che utilizzano Java. Quando si tratta di machine learning, potresti pensare ad altri linguaggi di programmazione come Python, R, ecc., Ma lascia che ti dica che java non è da meno. Java non è un linguaggio di programmazione leader in questo dominio, ma con l'aiuto di librerie open source di terze parti, qualsiasi sviluppatore Java può implementare Machine Learning ed entrare in Scienza dei dati .
Vorrei elencare alcuni altri vantaggi dell'utilizzo del linguaggio di programmazione Java-
Andando avanti, vediamo le librerie più popolari utilizzate per Machine Learning in Java.
Librerie per l'implementazione del machine learning in Java
Per implementare l'apprendimento automatico, in Java sono disponibili varie librerie di terze parti open source. I più comuni sono elencati di seguito:
uno. ADAMS: È l'acronimo di Advanced Data Mining e Machine Learning Systems. È un motore di flusso di lavoro flessibile che mira a creare rapidamente e mantenere basato sui dati, eseguire il recupero, l'elaborazione, l'estrazione e la visualizzazione dei dati. ADAMS utilizza una struttura ad albero e segue una filosofia del meno è 'più'. Fornisce alcune funzionalità come:
- Machine learning / data mining
- Elaborazione dati
- Streaming
- Banche dati
- visualizzazione,
- Scripting
- Documentazione, ecc
2. JavaML: È una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico in cui ha un'interfaccia comune per ogni tipo di algoritmo. Ha una buona documentazione con interfacce chiare. Puoi anche raccogliere molti codici e tutorial rivolti a ingegneri del software o programmatori. Alcune delle sue caratteristiche sono:
- Manipolazione di dati
- Clustering
- Classificazione
- Banche dati
- Selezione delle caratteristiche
- Documentazione, ecc
3. Mahaut: Apache Mahaut è un framework distribuito che fornisce implementazioni di algoritmi di macchina per la piattaforma Apache Hadoop. Consiste di vari componenti di facile utilizzo e rivolto a matematici, statistici, analisti di dati, data scientist o chiunque sia il professionista dell'analisi. Si concentra principalmente su:
- Clustering
- Classificazione
- sistemi di raccomandazione
- App di machine learning ad alte prestazioni scalabili
Quattro. Deeplearning4j : Deeplearning4j, come suggerisce il nome scritto in Java ed è compatibile con macchina virtuale Java lingua, come Kotlin , ecc. Si tratta di una libreria di apprendimento approfondito distribuita open source che presenta un vantaggio dei più recenti framework di elaborazione distribuita come e . Alcune delle sue caratteristiche sono:
- Di livello commerciale e open source
- Porta l'AI negli ambienti aziendali
- Documento API dettagliato
- Progetti di esempio in più lingue
- Integrato con Hadoop e Apache Spark
5. WEKA: Weka è una libreria di machine learning gratuita, facile e open source per . Il suo nome è ispirato a un uccello incapace di volare trovato sulle isole della Nuova Zelanda. Weka è una raccolta di algoritmi ML e supporta anche apprendimento approfondito . Si concentra principalmente su:
- Estrazione dei dati
- Strumenti per la preparazione dei dati
- Classificazione
- Regressione
- Clustering
- Visualizzazione, ecc
Questo ci porta alla fine di questo articolo in cui abbiamo discusso dell'apprendimento automatico in Java e di come implementarlo. Spero che tu sia chiaro con tutto ciò che è stato condiviso con te in questo tutorial.
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