Runājot par mašīnmācīšanos vai mākslīgo intelektu, mēs spontāni domājam vai R kā programmēšanas valodu turpmākajai ieviešanai. Tomēr lielākā daļa cilvēku to nezina var izmantot arī tam pašam mērķim. Šajā rakstā mēs atklāsim mašīnmācīšanos Java un dažādās bibliotēkās, lai to ieviestu.
Šajā apmācībā ir aplūkotas tālāk norādītās tēmas:
- Kas ir mašīnmācīšanās?
- Kā Java tiek izmantots mašīnmācībās?
- Bibliotēkas mašīnmācīšanās ieviešanai Java
Sāksim. :-)
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība plaukst ar eksponenciālu ātrumu. Sākot no daudzajām lietojumprogrammām, piemēram, google maps, pašpiedziņas automašīnām, google tulkošanas līdz krāpšanas atklāšanai, tas ir visur. Bet vai jūs zināt, kas īsti ir mašīnmācīšanās vai kā tā tiek īstenota?
Ļaujiet man vienkāršot šo jēdzienu. Mašīnmācība ir spēcīgs paņēmiens, kas mācās no piemēriem un pieredzes. Tas is veida kas ļauj lietojumprogrammām mācīties no datiem un kļūt precīzākām, prognozējot rezultātus, bez cilvēka iejaukšanās vai nepārprotami ieprogrammējot.Tātad, tā vietā, lai rakstītu visu kodu, jums vienkārši jāievada dati, un algoritms izveidos loģiku, pamatojoties uz jūsu datiem. Tā lielā pieprasījuma dēļML inženieris var sagaidīt algu 719 646 ₹ (IND) vai 111 490 USD (ASV).
Nākot uz otro jautājumu, kā tas tiek īstenots?
kā izmantot sas programmatūru
Mašīnmācīšanās algoritms ir regulārā algoritma attīstība. Tas padara jūsu programmas “ gudrāks ”, Ļaujot viņiem automātiski mācīties no sniegtajiem datiem. Algoritms galvenokārt ir sadalīts divās fāzēs: Apmācība un Testēšana .
Tagad, kad runa ir par algoritmiem, tas tiek iedalīts trīs veidos:
Vadīta mācīšanās : Šis ir apmācības process, kurā varat apsvērt iespēju mācīties skolotāja vadībā. Tviņš ir algoritma process, kas mācās no apmācības datu kopas. Tas ģenerē kartēšanas funkciju starp ievades mainīgo un izejas mainīgo. Kad modelis ir apmācīts, tas var sākt pieņemt prognozes / lēmumus, kad tam tiek sniegti jauni dati. Daži algoritmi, kas ietilpst uzraudzītā mācībā, ir: - lineārā regresija, loģistiskā regresija, lēmumu koks utt.
Bez uzraudzības mācīšanās: Tas ir process, kurā modelis tiek apmācīts, izmantojot informāciju, kas nav marķēta. Šo procesu var izmantot, lai grupētu ievades datus klasēs, pamatojoties uz to statistiskajām īpašībām. To parasti sauc par klasteru analīzi, kas nozīmē objektu grupēšanu, pamatojoties uz datos atrodamo informāciju, aprakstot objektus vai to attiecības. Šeit mērķis ir, lai vienas grupas objektiem būtu līdzīgi viens otram, bet atšķirīgi no citas grupas objektiem. Daži algoritmi, kas ietilpst bez uzraudzības, ietver K-klasteru veidošanu, hierarhisko kopu veidošanu utt.
Mācības pastiprināšanai: Mācību pastiprināšana notiek pēc sitiena un izmēģinājuma jēdziena. Tā ir mācīšanās, mijiedarbojoties ar kosmosu vai vidi. RL aģents mācās no savas rīcības sekām, nevis no tā, ka to skaidri māca. Tā ir aģenta spēja mijiedarboties ar vidi un uzzināt, kāds ir labākais rezultāts.
Tālāk ejam uz priekšu un sapratīsim, kā mašīnmācīšanos izmanto Java.
Kā Java tiek izmantots mašīnmācībās?
Iekš programmēšanas pasaule, ir viena no vecākajām un uzticamākajām programmēšanas valodām. Pateicoties lielajai popularitātei, pieprasījumam un ērtai lietošanai, visā pasaulē ir vairāk nekā deviņi miljoni izstrādātāju, kas izmanto Java. Runājot par mašīnmācīšanos, jūs, iespējams, domājat par citām programmēšanas valodām, piemēram, Python, R utt., Bet ļaujiet man jums pateikt, ka Java nav tālu aiz muguras. Java šajā jomā nav vadošā programmēšanas valoda, taču ar trešo pušu atvērtā pirmkoda bibliotēku palīdzību jebkurš java izstrādātājs var ieviest mašīnmācīšanos un iekļūt Datu zinātne .
Ļaujiet man uzskaitīt vēl dažas Java programmēšanas valodas izmantošanas priekšrocības -
kā padarīt kaudzi java
Ejot uz priekšu, apskatīsim populārākās Java mašīnmācībai izmantotās bibliotēkas.
Bibliotēkas mašīnmācīšanās ieviešanai Java
Lai ieviestu mašīnmācīšanos, Java ir pieejamas dažādas atvērtā koda trešo pušu bibliotēkas. Visbiežāk sastopamie ir uzskaitīti zemāk:
viens. ADAMS: Tas nozīmē Advanced Data Mining un Machine Learning Systems. Tas ir elastīgs darbplūsmas dzinējs, kura mērķis ir ātri izveidot un uzturēt uz datiem balstītu darbību, veikt datu izguvi, apstrādi, ieguvi un vizualizāciju. ADAMS izmanto kokam līdzīgu struktūru un seko filozofijai, ka mazāks ir “vairāk”. Tas nodrošina dažas funkcijas, piemēram:
- Mašīnmācība / datu ieguve
- Datu apstrāde
- Straumēšana
- Datu bāzes
- vizualizācija,
- Skriptu izveidošana
- Dokumentācija utt
2. JavaML: Tā ir mašīnmācīšanās algoritmu kolekcija, kur tai ir kopīga saskarne katram algoritma veidam. Tam ir laba dokumentācija ar skaidrām saskarnēm. Varat arī apkopot daudz kodu un apmācības, kas paredzētas programmatūras inženieriem vai programmētājiem. Dažas tās funkcijas ir:
- Datu manipulēšana
- Kopu veidošana
- Klasifikācija
- Datu bāzes
- Funkcijas atlase
- Dokumentācija utt
3. Mahauts: Apache Mahauts ir izplatīts ietvars, kas nodrošina mašīnu algoritmu ieviešanu Apache Hadoop platformai. Tas sastāv no dažādām vienkāršai lietošanai paredzētajām sastāvdaļām, kas paredzēts matemātiķiem, statistiķiem, datu analītiķiem, datu zinātniekiem vai ikvienam no analītiskā profesionāļa. Tas galvenokārt ir vērsts uz:
- Kopu veidošana
- Klasifikācija
- ieteikumu sistēmas
- Mērogojami izpildāmi mašīnmācīšanās lietotnes
Četri. Deeplearning4j : Deeplearning4j, kā norāda nosaukums, kas rakstīts Java valodā un ir saderīgs ar Java virtuālā mašīna valoda, piemēram, Kotlins , utt. Tā ir atvērtā koda izplatīta dziļas mācību bibliotēka, kurai ir priekšrocības jaunākajās izplatītajās skaitļošanas sistēmās, piemēram, un . Dažas tās funkcijas ir:
- Komerciāla un atvērta pirmkoda
- Nodrošina AI uzņēmējdarbības vidē
- Detalizēts API dok
- Paraugu projekti vairākās valodās
- Integrēts ar Hadoop un Apache Spark
5. WEKA: Weka ir bezmaksas, ērta un atvērtā koda mašīnmācīšanās bibliotēka, kas paredzēta . Tās nosaukums ir iedvesmots no lidojošā putna, kas atrasts Jaunzēlandes salās. Weka ir ML algoritmu kolekcija, un tā arī atbalsta dziļa mācīšanās . Tas galvenokārt ir vērsts uz:
- Datu ieguve
- Rīki datu sagatavošanai
- Klasifikācija
- Regresija
- Kopu veidošana
- Vizualizācija utt
Tādējādi mēs nonākam līdz šī raksta beigām, kur mēs esam apsprieduši mašīnmācīšanos Java valodā un kā to ieviest. Ceru, ka jums ir skaidrs viss, kas ar jums ir kopīgots šajā apmācībā.
kam tiek izmantots pavasara karkass
Ja atradāt šo rakstu par “Mašīnmācība Java ”Attiecīgs, Pārbaudiet Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Mēs esam šeit, lai palīdzētu jums katrā solī jūsu ceļojumā, lai kļūtu par papildus šiem Java intervijas jautājumiem, mēs piedāvājam mācību programmu, kas paredzēta studentiem un profesionāļiem, kuri vēlas būt Java izstrādātāji. Kurss ir paredzēts, lai dotu jums sākumu Java programmēšanā un apmācītu jūs gan pamata, gan kopā ar dažādiem Java ietvariem, piemēram, Hibernate & Spring.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to komentāru sadaļā šajā “ Mašīnmācība Java valodā ”Rakstu, un mēs sazināsimies ar jums pēc iespējas ātrāk.