När vi pratar om maskininlärning eller artificiell intelligens tänker vi spontant på eller R som ett programmeringsspråk för det efterföljande genomförandet. Men vad de flesta inte vet är det kan också användas för samma ändamål. I den här artikeln skulle vi avslöja maskininlärning i Java och de olika biblioteken för att implementera det.
Nedanstående ämnen behandlas i denna handledning:
- Vad är maskininlärning?
- Hur används Java i maskininlärning?
- Bibliotek för implementering av maskininlärning i Java
Låt oss börja. :-)
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning blomstrar i en exponentiell takt. Från sina många applikationer som google maps, självkörande bilar, google translate till upptäckt av bedrägerier, är det överallt. Men vet du exakt vad som är maskininlärning eller hur implementeras det?
Låt mig förenkla detta koncept. Maskininlärning är en kraftfull teknik som lär sig av exempel och erfarenheter. Det jags en typ av som gör det möjligt för programvaror att lära sig av data och bli mer exakta när det gäller att förutsäga resultat, utan mänsklig inblandning eller utan att programmeras uttryckligen.Så istället för att du skriver hela koden måste du bara mata in data och algoritmen bygger logiken baserat på dina data. På grund av dess höga efterfrågan, anML Engineer kan förvänta sig en lön på 719,646 kr (IND) eller 111 490 dollar (USA).
Kommer till den andra frågan, hur implementeras det?
Machine Learning algoritm är en utveckling av den vanliga algoritmen. Det gör dina program “ smartare ”, Genom att låta dem automatiskt lära av de tillhandahållna uppgifterna. Algoritmen är huvudsakligen uppdelad i två faser: Träning och Testning .
Nu när det gäller algoritmer kategoriseras det i tre typer:
Övervakat lärande : Detta är en träningsprocess där du kan överväga att lära dig av en lärare. This är en process av en algoritm som lär sig från träningsdatasetet. Det genererar en mappningsfunktion mellan en ingångsvariabel och utgångsvariabel. När modellen är utbildad kan den börja göra förutsägelser / beslut när nya data ges till den. Få algoritmer som faller inom övervakat lärande är - linjär regression, logistisk regression, beslutsträd etc.
Oövervakad inlärning: Detta är en process där en modell tränas med hjälp av en information som inte är märkt. Denna process kan användas för att gruppera ingångsdata i klasser på grundval av deras statistiska egenskaper. Det kallas vanligtvis en klusteranalys som betyder gruppering av objekt baserat på informationen som finns i data, som beskriver objekten eller deras relation. Här är målet att objekt i en grupp ska likna varandra men skilja sig från objekten i en annan grupp. Få algoritmer som faller under övervakat lärande inkluderar K-betyder kluster, Hierarkiskt kluster etc.
Förstärkning lärande: Förstärkningsinlärning följer begreppet hit and trial. Det lär sig genom att interagera med rymden eller en miljö. En RL-agent lär sig av konsekvenserna av sina handlingar, snarare än att lära sig uttryckligen. Det är en agents förmåga att interagera med miljön och ta reda på vad som är det bästa resultatet.
Låt oss sedan gå vidare och förstå hur maskininlärning används i Java.
Hur används Java i maskininlärning?
I programmeringsvärld, är ett av de äldsta och pålitligaste programmeringsspråken. På grund av sin höga popularitet, efterfrågan och användarvänlighet använder Java mer än nio miljoner utvecklare över hela världen. När det gäller maskininlärning kanske du tänker på andra programmeringsspråk som Python, R, etc, men låt mig berätta att java inte ligger långt efter. Java är inte ett ledande programmeringsspråk på den här domänen men med hjälp av öppen källkodsbibliotek från tredje part kan alla Java-utvecklare implementera Machine Learning och komma in i Datavetenskap .
Låt mig lista upp några fler fördelar med att använda Java-programmeringsspråk-
skapa en länkad lista i c
Låt oss se de mest populära biblioteken som används för maskininlärning i Java.
Bibliotek för implementering av maskininlärning i Java
För att implementera maskininlärning finns det olika öppen källkodsbibliotek från tredje part tillgängliga i Java. De vanligaste är listade nedan:
ett. ADAMS: Det står för Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Det är en flexibel arbetsflödesmotor som syftar till att bygga snabbt och underhålla datadrivet, utföra hämtning, bearbetning, brytning och visualisering av data. ADAMS använder en trädliknande struktur och följer en filosofi av mindre är 'mer'. Det ger några funktioner som:
- Machine Learning / data mining
- Databehandling
- Strömning
- Databaser
- visualisering,
- Skript
- Dokumentation etc.
2. JavaML: Det är en samling maskininlärningsalgoritmer där den har ett gemensamt gränssnitt för varje typ av algoritm. Den har bra dokumentation med tydliga gränssnitt. Du kan också samla massor av koder och handledning för programvaruutvecklare eller programmerare. Några av dess funktioner är:
- Manipulation av data
- Kluster
- Klassificering
- Databaser
- Funktionsval
- Dokumentation etc.
3. Mahaut: Apache Mahaut är ett distribuerat ramverk som tillhandahåller implementeringar av maskinalgoritmer för Apache Hadoop-plattformen. Den består av olika komponenter för enkel användning och riktar sig till matematiker, statistiker, dataanalytiker, datavetare eller någon annan från analytiker. Det är främst inriktat på:
- Kluster
- Klassificering
- rekommendationssystem
- Skalbar prestanda Machine learning-appar
Fyra. Utlärning4j : Deeplearning4j, som namnet antyder, skrivet i Java och är kompatibelt med Java Virtual Machine språk, till exempel Kotlin , etc. Det är ett open source-distribuerat djupt inlärningsbibliotek som har en fördel med de senaste distribuerade datorramen som och . Några av dess funktioner är:
- Kommersiell kvalitet och öppen källkod
- Ger AI till affärsmiljöer
- Detaljerad API-dok
- Exempel på projekt på flera språk
- Integrerad med Hadoop och Apache Spark
5. WEKA: Weka är ett gratis, enkelt och öppen källkods maskininlärningsbibliotek för . Dess namn är inspirerat av en flyglös fågel som finns på öarna Nya Zeeland. Weka är en samling ML-algoritmer och den stöder också Djup lärning . Det är huvudsakligen fokuserat på:
- Datautvinning
- Verktyg för dataförberedelse
- Klassificering
- Regression
- Kluster
- Visualisering, etc.
Detta leder oss till slutet av den här artikeln där vi har diskuterat maskininlärning i Java och hur man implementerar det. Hoppas att du är tydlig med allt som har delats med dig i denna handledning.
Om du hittade den här artikeln om ”Machine learning in Java ' relevant, Kolla in av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen. Vi är här för att hjälpa dig med varje steg på din resa, för att bli en förutom de här Java-intervjufrågorna, kommer vi med en läroplan som är utformad för studenter och yrkesverksamma som vill vara Java-utvecklare. Kursen är utformad för att ge dig ett försprång till Java-programmering och träna dig för både core och tillsammans med olika Java-ramar som Hibernate & Spring.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarsektionen i denna “ Maskininlärning i Java ”Artikeln så återkommer vi till dig så snart som möjligt.