Quan parlem d’Aprenentatge Automàtic o Intel·ligència Artificial, pensem espontàniament o bé R com a llenguatge de programació per a la posterior implementació. Tot i això, el que la majoria de la gent no sap és això també es pot utilitzar amb el mateix propòsit. En aquest article, descobriríem l'aprenentatge automàtic a Java i les diverses biblioteques per implementar-lo.
A continuació, es tracten els temes següents en aquest tutorial:
què fa init a python
- Què és l'aprenentatge automàtic?
- Com s’utilitza Java a l’aprenentatge automàtic?
- Biblioteques per implementar l'aprenentatge automàtic a Java
Comencem. :-)
Què és l'aprenentatge automàtic?
L’aprenentatge automàtic està florint a un ritme exponencial. Des de les seves nombroses aplicacions com Google Maps, cotxes autònoms, Google Translate fins a la detecció de fraus, és a tot arreu. Però, sabeu què és exactament l’aprenentatge automàtic o com s’implementa?
Permeteu-me simplificar aquest concepte. L’aprenentatge automàtic és una tècnica poderosa que s’aprèn d’exemples i experiència. És jos un tipus de que permet que les aplicacions de programari aprenguin de les dades i siguin més precises en la predicció de resultats, sense la intervenció humana o sense ser programades explícitament.Per tant, en lloc d’escriure tot el codi, només heu d’alimentar les dades i l’algoritme construirà la lògica en funció de les vostres dades. A causa de la seva gran demanda, unML Engineer pot esperar un sou de ₹ 719,646 (IND) o $ 111,490 (NOSALTRES).
Arribant a la segona pregunta, com s’implementa?
L’algorisme d’aprenentatge automàtic és una evolució de l’algorisme habitual. Fa que els vostres programes “ més intel·ligent ”, Permetent-los aprendre automàticament de les dades proporcionades. L’algorisme es divideix principalment en dues fases: Formació i Proves .
Ara, pel que fa als algorismes, es classifica en tres tipus:
Aprenentatge supervisat : Es tracta d’un procés de formació on es pot plantejar l’aprenentatge guiat per un professor. Tel seu és un procés d’un algorisme que aprèn del conjunt de dades de formació. Genera una funció de mapatge entre una variable d'entrada i una variable de sortida. Un cop entrenat el model, pot començar a prendre prediccions / decisions quan se li donin noves dades. Pocs algorismes que entren en l’aprenentatge supervisat són: regressió lineal, regressió logística, arbre de decisions, etc.
Aprenentatge sense supervisió: Es tracta d’un procés en què un model s’entren mitjançant una informació que no està etiquetada. Aquest procés es pot utilitzar per agrupar les dades d'entrada en classes en funció de les seves propietats estadístiques. Normalment s’anomena anàlisi de concentració que significa l’agrupació d’objectes basada en la informació que es troba a les dades, que descriu els objectes o la seva relació. Aquí, l'objectiu és que els objectes d'un grup siguin similars entre si, però diferents dels objectes d'un altre grup. Pocs algorismes que cauen en l'aprenentatge sense supervisió inclouen l'agrupació de mitjans K, l'agrupació jeràrquica, etc.
Aprenentatge de reforç: L’aprenentatge de reforç segueix el concepte d’èxit i prova. És aprendre interactuant amb l’espai o amb un entorn. Un agent de RL aprèn de les conseqüències de les seves accions, en lloc de ser ensenyat explícitament. És la capacitat d’un agent per interactuar amb l’entorn i esbrinar quin és el millor resultat.
A continuació, avancem i entenem com s’utilitza l’aprenentatge automàtic a Java.
Com s’utilitza Java a l’aprenentatge automàtic?
A la món de la programació, és un dels llenguatges de programació més antics i fiables. A causa de la seva gran popularitat, demanda i facilitat d'ús, hi ha més de nou milions de desenvolupadors a tot el món que utilitzen Java. Pel que fa a l’aprenentatge automàtic, és possible que estigueu pensant en altres llenguatges de programació com Python, R, etc., però permeteu-me que us digui que Java no queda enrere. Java no és un llenguatge de programació líder en aquest domini, però amb l'ajuda de biblioteques de codi obert de tercers, qualsevol desenvolupador de Java pot implementar l'aprenentatge automàtic i accedir a Ciències de les dades .
Permeteu-me enumerar alguns avantatges més d'utilitzar el llenguatge de programació Java.
Seguint endavant, vegem les biblioteques més populars que s’utilitzen per a l’aprenentatge automàtic a Java.
Biblioteques per implementar l'aprenentatge automàtic a Java
Per implementar l'aprenentatge automàtic, hi ha diverses biblioteques de tercers de codi obert disponibles a Java. A continuació es detallen els més habituals:
1. ADAMS: Significa sistemes avançats de mineria de dades i aprenentatge automàtic. És un motor de flux de treball flexible que té com a objectiu construir ràpides i mantenir les dades basades en dades, realitzar recuperacions, processaments, mineria i visualització de dades. ADAMS utilitza una estructura semblant a l’arbre i segueix una filosofia de less is “more”. Ofereix algunes funcions com:
- Aprenentatge automàtic / mineria de dades
- Processament de dades
- Transmissió en temps real
- Bases de dades
- visualització,
- Scripting
- Documentació, etc.
2. JavaML: És una col·lecció d’algoritmes d’aprenentatge automàtic on té una interfície comuna per a cada tipus d’algorisme. Té una bona documentació amb interfícies clares. També podeu reunir molts codis i tutorials dirigits a enginyers o programadors de programari. Algunes de les seves característiques són:
- Manipulació de dades
- Agrupació
- Classificació
- Bases de dades
- Selecció de funcions
- Documentació, etc.
3. Mahaut: Apatxe Mahaut és un marc distribuït que proporciona implementacions d’algoritmes de màquines per a la plataforma Apache Hadoop. Consta de diversos components per a un ús fàcil i dirigit a matemàtics, estadístics, analistes de dades, científics de dades o qualsevol persona del professional de l’anàlisi. Es centra principalment en:
- Agrupació
- Classificació
- sistemes de recomanació
- Aplicacions d'aprenentatge automàtic performants i escalables
4. Deeplearning4j : Deeplearning4j, com el seu nom ens indica escrit en Java i compatible amb Màquina virtual Java idioma, com ara Kotlin , És una biblioteca d'aprenentatge profund distribuïda de codi obert que té l'avantatge dels darrers marcs informàtics distribuïts com i . Algunes de les seves característiques són:
- De qualitat comercial i de codi obert
- Porta la IA als entorns empresarials
- Document detallat de l'API
- Exemple de projectes en diversos idiomes
- Integrat amb Hadoop i Apache Spark
5. WEKA: Weka és una biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi lliure, fàcil i oberta per a . El seu nom s’inspira en un ocell sense vol que es troba a les illes de Nova Zelanda. Weka és una col·lecció d’algoritmes ML i també és compatible aprenentatge profund . Es centra principalment en:
- Mineria de dades
- Eines per a la preparació de dades
- Classificació
- Regressió
- Agrupació
- Visualització, etc.
Això ens porta al final d’aquest article, on hem debatut sobre l’aprenentatge automàtic a Java i com implementar-lo. Espero que tingueu clar tot el que us ha estat compartit en aquest tutorial.
Si heu trobat aquest article sobre “L’aprenentatge automàtic a Java 'Rellevant, Consulteu el per Edureka, una empresa d'aprenentatge en línia de confiança amb una xarxa de més de 250.000 estudiants satisfets repartits per tot el món. Estem aquí per ajudar-vos en tots els passos del vostre viatge, per convertir-vos en una pregunta a part d’aquestes entrevistes java, oferim un pla d’estudis dissenyat per a estudiants i professionals que vulguin ser desenvolupador de Java. El curs està dissenyat per donar-vos un avantatge en la programació de Java i formar-vos tant per al nucli com per al juntament amb diversos frameworks Java com Hibernate & Spring.
Tens alguna pregunta? Esmenta’l a la secció de comentaris d’aquest “ Aprenentatge automàtic a Java ”I ens posarem en contacte amb vostè el més aviat possible.