Als we het hebben over machine learning of kunstmatige intelligentie, denken we spontaan aan of R als programmeertaal voor de daaropvolgende implementatie. Wat de meeste mensen echter niet weten, is dat kan ook voor hetzelfde doel worden gebruikt. In dit artikel zouden we Machine learning in Java en de verschillende bibliotheken ontdekken om het te implementeren.
De onderstaande onderwerpen worden in deze tutorial behandeld:
- Wat is machine learning?
- Hoe wordt Java gebruikt bij machine learning?
- Bibliotheken voor het implementeren van machine learning in Java
Laten we beginnen. :-)
Wat is machine learning?
Machine learning bloeit exponentieel. Van de talloze toepassingen zoals google maps, zelfrijdende auto's, google translate tot fraudedetectie, het is overal. Maar weet u wat machine learning precies is of hoe wordt het geïmplementeerd?
wat is de tostring-methode in java
Laat me dit concept vereenvoudigen. Machine learning is een krachtige techniek die leert van voorbeelden en ervaring. Het ikis een soort van waarmee softwaretoepassingen kunnen leren van de gegevens en nauwkeuriger resultaten kunnen voorspellen, zonder menselijke tussenkomst of zonder expliciet te worden geprogrammeerd.Dus in plaats van dat u de hele code schrijft, hoeft u alleen maar de gegevens in te voeren en het algoritme bouwt de logica op basis van uw gegevens. Vanwege de grote vraag is eenML Engineer kan een salaris verwachten van ₹ 719.646 (IND) of $ 111.490 (ONS).
Komend tot de tweede vraag, hoe wordt het geïmplementeerd?
Machine Learning-algoritme is een evolutie van het reguliere algoritme. Het maakt uw programma's ' slimmer ”, Door hen automatisch te laten leren van de verstrekte gegevens. Het algoritme is hoofdzakelijk verdeeld in twee fasen: Opleiding en Testen .
Als het nu om algoritmen gaat, is het onderverdeeld in drie typen:
Leren onder toezicht : Dit is een trainingsproces, waarbij u kunt overwegen om onder begeleiding van een leraar te leren. Tit is een proces van een algoritme dat leert van de trainingsdataset. Het genereert een mappingfunctie tussen een invoervariabele en een uitvoervariabele. Als het model eenmaal is getraind, kan het beginnen met het maken van voorspellingen / beslissingen wanneer er nieuwe gegevens aan worden verstrekt. Er zijn maar weinig algoritmen die onder supervised learning vallen: Lineaire regressie, logistische regressie, beslissingsboom, enz.
Ongecontroleerd leren: Dit is een proces waarbij een model wordt getraind met behulp van een stukje informatie dat niet is gelabeld. Dit proces kan worden gebruikt om de invoergegevens in klassen te clusteren op basis van hun statistische eigenschappen. Het wordt gewoonlijk een clusteranalyse genoemd, wat betekent dat objecten worden gegroepeerd op basis van de informatie in de gegevens, waarbij de objecten of hun relatie worden beschreven. Hier is het doel dat objecten in de ene groep op elkaar lijken, maar verschillen van de objecten in een andere groep. Er zijn maar weinig algoritmen die in onbewaakt leren vallen, zijn onder meer K-mean-clustering, hiërarchische clustering, enz.
Versterking leren: Reinforcement learning volgt het concept van hit en trial. Het is leren door interactie met de ruimte of een omgeving. Een RL-agent leert van de gevolgen van zijn acties, in plaats van expliciet te worden onderwezen. Het is het vermogen van een agent om met de omgeving om te gaan en erachter te komen wat het beste resultaat is.
verschil tussen overbelasting en overbelasting van de methode
Laten we vervolgens verder gaan en begrijpen hoe Machine Learning wordt gebruikt in Java.
Hoe wordt Java gebruikt bij machine learning?
In de wereld van programmeren, is een van de oudste en betrouwbare programmeertalen. Vanwege de hoge populariteit, vraag en gebruiksgemak zijn er meer dan negen miljoen ontwikkelaars over de hele wereld die Java gebruiken. Als het gaat om machine learning, denk je misschien aan andere programmeertalen, zoals Python, R, enz., Maar laat me je vertellen dat Java niet ver achterloopt. Java is geen toonaangevende programmeertaal in dit domein, maar met de hulp van open source-bibliotheken van derden kan elke Java-ontwikkelaar Machine Learning implementeren en in Data Science .
Ik zal nog wat voordelen noemen van het gebruik van de programmeertaal Java-
Laten we verder kijken naar de meest populaire bibliotheken die worden gebruikt voor machine learning in Java.
Bibliotheken voor het implementeren van machine learning in Java
Om Machine learning te implementeren, zijn er verschillende open-source bibliotheken van derden beschikbaar in Java. De meest voorkomende zijn hieronder opgesomd:
een. ADAMS: Het staat voor Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Het is een flexibele workflow-engine die tot doel heeft om snel en gegevensgestuurd te bouwen, gegevens op te halen, te verwerken, te minen en te visualiseren. ADAMS gebruikt een boomachtige structuur en volgt een filosofie van less is 'more'. Het biedt een aantal functies, zoals:
- Machine learning / datamining
- Gegevensverwerking
- Streamen
- Databases
- visualisatie,
- Scripting
- Documentatie, enz
2. JavaML: Het is een verzameling algoritmen voor machine learning waarbij het een gemeenschappelijke interface heeft voor elk type algoritme. Het heeft een goede documentatie met duidelijke interfaces. U kunt ook tal van codes en tutorials verzamelen voor software-engineers of programmeurs. Enkele van de kenmerken zijn:
- Data manipulatie
- Clustering
- Classificatie
- Databases
- Functieselectie
- Documentatie, enz
3. Mahaut: Apache Mahaut is een gedistribueerd raamwerk dat implementaties biedt van machine-algoritmen voor het Apache Hadoop-platform. Het bestaat uit verschillende componenten voor eenvoudig gebruik en is gericht op wiskundigen, statistici, data-analisten, datawetenschappers of iedereen van de analytische professional. Het is voornamelijk gericht op:
hoe om te gaan met pop-up in selenium webdriver
- Clustering
- Classificatie
- aanbevelingssystemen
- Schaalbare, performante apps voor machine learning
Vier. Deeplearning4j : Deeplearning4j, zoals de naam al doet vermoeden, geschreven in Java en compatibel met Java virtuele machine taal, zoals Kotlin , etc. Het is een open-source gedistribueerde deep learning-bibliotheek die het voordeel heeft van de nieuwste gedistribueerde computerframeworks zoals en . Enkele van de kenmerken zijn:
- Commercieel en open-source
- Brengt AI naar zakelijke omgevingen
- Gedetailleerd API-document
- Voorbeeldprojecten in meerdere talen
- Geïntegreerd met Hadoop en Apache Spark
5. WEKA: Weka is een gratis, gemakkelijke en open-source machine learning-bibliotheek voor . De naam is geïnspireerd op een loopvogel die voorkomt op de eilanden van Nieuw-Zeeland. Weka is een verzameling ML-algoritmen en ondersteunt ook diep leren . Het is voornamelijk gericht op:
- Datamining
- Tools voor gegevensvoorbereiding
- Classificatie
- Regressie
- Clustering
- Visualisatie, enz
Dit brengt ons bij het einde van dit artikel waar we Machine learning in Java hebben besproken en hoe het geïmplementeerd kan worden. Ik hoop dat je duidelijk bent met alles wat in deze tutorial met je is gedeeld.
Als je dit artikel hebt gevonden over 'Machine learning in Java ' relevant, Bekijk de door Edureka, een vertrouwd online leerbedrijf met een netwerk van meer dan 250.000 tevreden leerlingen verspreid over de hele wereld. We zijn hier om je te helpen bij elke stap op je reis, om naast deze Java-interviewvragen ook een curriculum te bedenken dat is ontworpen voor studenten en professionals die een Java-ontwikkelaar willen worden. De cursus is bedoeld om u een voorsprong te geven in het programmeren van Java en u te trainen voor zowel core als samen met verschillende Java-frameworks zoals Hibernate & Spring.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het alstublieft in het opmerkingengedeelte van deze “ Machine learning in Java ”Artikel en we nemen zo snel mogelijk contact met u op.