Apabila kita membincangkan Pembelajaran Mesin atau Kecerdasan Buatan, kita secara spontan memikirkannya atau R sebagai bahasa pengaturcaraan untuk pelaksanaan seterusnya. Namun, apa yang tidak diketahui oleh kebanyakan orang ialah juga boleh digunakan untuk tujuan yang sama. Dalam artikel ini, kami akan mengungkap Pembelajaran mesin di Java dan berbagai perpustakaan untuk menerapkannya.
Topik di bawah ini dibahas dalam tutorial ini:
- Apa itu pembelajaran mesin?
- Bagaimana Java digunakan dalam Pembelajaran mesin?
- Perpustakaan untuk melaksanakan Pembelajaran mesin di Jawa
Mari kita mulakan. :-)
Apakah pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin berkembang dengan pesat. Dari banyak aplikasinya seperti peta google, kereta memandu sendiri, terjemahan Google hingga pengesanan penipuan, ia ada di mana-mana. Tetapi adakah anda tahu apa sebenarnya pembelajaran mesin atau bagaimana ia dilaksanakan?
Izinkan saya mempermudah konsep ini. Pembelajaran mesin adalah teknik yang kuat yang belajar dari contoh dan pengalaman. Ia is sejenis yang membolehkan aplikasi perisian belajar dari data dan menjadi lebih tepat dalam meramalkan hasil, tanpa campur tangan manusia atau tanpa diprogram secara eksplisit.Oleh itu, daripada menulis keseluruhan kod, anda hanya perlu memasukkan data dan algoritma akan membina logik berdasarkan data anda. Kerana permintaannya yang tinggi, sebuahJurutera ML boleh menjangkakan gaji sebanyak ₹ 719,646 (IND) atau $ 111,490 (AS).
Menjelang soalan kedua, bagaimana ia dilaksanakan?
Algoritma Pembelajaran Mesin adalah evolusi algoritma biasa. Ini menjadikan program anda “ lebih bijak ', Dengan membiarkan mereka belajar secara automatik dari data yang diberikan. Algoritma ini terbahagi kepada dua fasa: Latihan dan Ujian .
Sekarang berkaitan dengan algoritma, ia dikategorikan kepada tiga jenis:
Pembelajaran yang diselia : Ini adalah proses latihan, di mana anda boleh mempertimbangkan pembelajaran dipandu oleh guru. Tdia adalah proses algoritma belajar dari set data latihan. Ini menghasilkan fungsi pemetaan antara pemboleh ubah input dan pemboleh ubah output. Setelah model dilatih, ia dapat mula membuat ramalan / keputusan ketika data baru diberikan kepadanya. Beberapa algoritma yang termasuk dalam pembelajaran yang diselia adalah - Regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dll.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Ini adalah proses di mana model dilatih menggunakan sebilangan maklumat yang tidak dilabel. Proses ini dapat digunakan untuk mengumpulkan data input dalam kelas berdasarkan sifat statistiknya. Ini biasanya disebut analisis pengelompokan yang bermaksud pengelompokan objek berdasarkan informasi yang terdapat dalam data, menggambarkan objek atau hubungannya. Di sini, tujuannya adalah bahawa objek dalam satu kumpulan harus serupa antara satu sama lain tetapi berbeza dari objek dalam kumpulan lain. Beberapa algoritma yang tergolong dalam pembelajaran tanpa pengawasan termasuk pengelompokan K-means, pengelompokan Hierarki, dll.
Pembelajaran Pengukuhan: Pembelajaran pengukuhan mengikuti konsep hit dan trial. Ia belajar dengan berinteraksi dengan ruang atau persekitaran. Ejen RL belajar dari akibat tindakannya, dan bukannya diajar secara eksplisit. Ini adalah kemampuan ejen untuk berinteraksi dengan persekitaran dan mengetahui apa hasil terbaik.
Seterusnya, mari maju dan memahami bagaimana Pembelajaran Mesin digunakan di Java.
perbezaan antara salinan cetek dan salinan mendalam dalam java
Bagaimana Java digunakan dalam Pembelajaran mesin?
Di dalam dunia pengaturcaraan, adalah salah satu bahasa pengaturcaraan tertua dan boleh dipercayai. Kerana popularitas, permintaan, dan kemudahan penggunaannya yang tinggi, ada lebih dari sembilan juta pemaju di seluruh dunia menggunakan Java. Dalam pembelajaran Mesin, anda mungkin memikirkan bahasa pengaturcaraan lain seperti Python, R, dan lain-lain, tetapi izinkan saya memberitahu anda bahawa java tidak jauh ketinggalan. Java bukan bahasa pengaturcaraan terkemuka dalam domain ini tetapi dengan bantuan perpustakaan sumber terbuka pihak ketiga, mana-mana pembangun java dapat melaksanakan Pembelajaran Mesin dan memasuki Sains Data .
Izinkan saya menyenaraikan beberapa kelebihan menggunakan bahasa pengaturcaraan Java-
Melangkah ke depan, mari kita lihat perpustakaan paling popular yang digunakan untuk Pembelajaran Mesin di Jawa.
Perpustakaan untuk Melaksanakan Pembelajaran Mesin di Jawa
Untuk melaksanakan Pembelajaran mesin, terdapat pelbagai perpustakaan pihak ketiga sumber terbuka yang terdapat di Java. Yang paling biasa disenaraikan di bawah:
satu. ADAM: Ia bermaksud Sistem Perlombongan Data Lanjutan dan Pembelajaran Mesin. Ini adalah mesin aliran kerja yang fleksibel yang bertujuan untuk membangun dengan pantas dan mengekalkan pemacu data, melakukan pengambilan, pemprosesan, perlombongan dan visualisasi data. ADAMS menggunakan struktur seperti pohon dan mengikuti filosofi yang kurang adalah 'lebih'. Ia menyediakan beberapa ciri seperti:
- Pembelajaran Mesin / perlombongan data
- Pemprosesan data
- Penstriman
- Pangkalan Data
- visualisasi,
- Skrip
- Dokumentasi, dll
2. JavaML: Ini adalah kumpulan algoritma pembelajaran mesin di mana ia mempunyai antara muka yang sama untuk setiap jenis algoritma. Ia mempunyai dokumentasi yang baik dengan antara muka yang jelas. Anda juga dapat mengumpulkan banyak kod dan tutorial yang ditujukan untuk jurutera perisian atau pengaturcara. Beberapa ciri-cirinya adalah:
- Manipulasi Data
- Penggabungan
- Pengelasan
- Pangkalan Data
- Pemilihan Ciri
- Dokumentasi, dll
3. Mahaut: Apache Mahaut adalah kerangka terdistribusi yang menyediakan pelaksanaan algoritma mesin untuk platform Apache Hadoop. Ia terdiri daripada pelbagai komponen untuk digunakan dengan mudah dan ditujukan kepada ahli matematik, ahli statistik, penganalisis data, saintis data atau sesiapa sahaja dari profesional analitik. Terutama difokuskan pada:
- Penggabungan
- Pengelasan
- sistem cadangan
- Aplikasi pembelajaran Mesin berprestasi berskala
Empat. Deeplearning4j : Deeplearning4j, seperti namanya kami ditulis di Java dan sesuai dengan Mesin Maya Java bahasa, seperti Kotlin , dll. Ia adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang diedarkan sumber terbuka yang mempunyai kelebihan dari kerangka pengkomputeran diedarkan terkini seperti dan . Beberapa ciri-cirinya adalah:
- Gred komersial dan sumber terbuka
- Membawa AI ke persekitaran perniagaan
- Dokumen API terperinci
- Contoh projek dalam pelbagai bahasa
- Bersepadu dengan Hadoop dan Apache Spark
5. WEKA: Weka adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber percuma, mudah dan terbuka untuk . Namanya diilhamkan oleh burung terbang yang terdapat di kepulauan New Zealand. Weka adalah kumpulan algoritma ML dan ia juga menyokong pembelajaran mendalam . Sebahagian besarnya difokuskan pada:
- Perlombongan data
- Alat untuk penyediaan data
- Pengelasan
- Regresi
- Penggabungan
- Visualisasi, dll
Ini membawa kita ke akhir artikel ini di mana kita telah membincangkan Pembelajaran mesin di Java dan bagaimana melaksanakannya. Semoga anda jelas dengan semua yang telah dikongsi dengan anda dalam tutorial ini.
menggunakan kelas pengimbas di java
Sekiranya anda menemui artikel ini mengenai 'Pembelajaran mesin di Jawa 'Relevan, Lihat oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia. Kami di sini untuk membantu anda dalam setiap langkah dalam perjalanan anda, kerana selain daripada soalan wawancara java ini, kami menyediakan kurikulum yang dirancang untuk pelajar dan profesional yang ingin menjadi Pembangun Java. Kursus ini dirancang untuk memberi anda permulaan dalam pengaturcaraan Java dan melatih anda untuk kedua-dua teras dan bersama dengan pelbagai kerangka kerja Java seperti Hibernate & Spring.
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen ini “ Pembelajaran mesin di Jawa 'Artikel dan kami akan menghubungi anda secepat mungkin.