Wenn wir von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz sprechen, denken wir spontan daran oder R. als Programmiersprache für die nachfolgende Implementierung. Was die meisten Menschen jedoch nicht wissen, ist das kann auch für den gleichen Zweck verwendet werden. In diesem Artikel werden wir das maschinelle Lernen in Java und die verschiedenen Bibliotheken zur Implementierung aufdecken.
Die folgenden Themen werden in diesem Tutorial behandelt:
- Was ist maschinelles Lernen?
- Wie wird Java beim maschinellen Lernen eingesetzt?
- Bibliotheken zur Implementierung von maschinellem Lernen in Java
Lass uns anfangen. :-)
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen blüht exponentiell. Von seinen zahlreichen Anwendungen wie Google Maps, selbstfahrenden Autos, Google Translate bis zur Betrugserkennung ist es überall. Aber wissen Sie genau, was maschinelles Lernen ist oder wie es umgesetzt wird?
Lassen Sie mich dieses Konzept vereinfachen. Maschinelles Lernen ist eine leistungsstarke Technik, die aus Beispielen und Erfahrungen lernt. Es is eine Art von Dadurch können Softwareanwendungen aus den Daten lernen und die Ergebnisse genauer vorhersagen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist oder ohne explizite Programmierung.Anstatt den gesamten Code zu schreiben, müssen Sie nur die Daten eingeben, und der Algorithmus erstellt die Logik basierend auf Ihren Daten. Aufgrund seiner hohen Nachfrage kann einML Engineer kann ein Gehalt von erwarten £ 719.646 (IND) oder 111.490 USD (UNS).
Kommen wir zur zweiten Frage: Wie wird es umgesetzt?
Der Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Weiterentwicklung des regulären Algorithmus. Es macht Ihre Programme “ klüger “, Indem sie automatisch aus den bereitgestellten Daten lernen können. Der Algorithmus ist hauptsächlich in zwei Phasen unterteilt: Ausbildung und Testen .
Wenn es um Algorithmen geht, wird es in drei Typen eingeteilt:
Überwachtes Lernen : Dies ist ein Trainingsprozess, bei dem Sie in Betracht ziehen können, von einem Lehrer geleitet zu lernen. T.Dies ist ein Prozess eines Algorithmus, der aus dem Trainingsdatensatz lernt. Es generiert eine Zuordnungsfunktion zwischen einer Eingangsvariablen und einer Ausgangsvariablen. Sobald das Modell trainiert ist, kann es Vorhersagen / Entscheidungen treffen, wenn ihm neue Daten gegeben werden. Nur wenige Algorithmen, die in das überwachte Lernen fallen, sind: Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum usw.
Unbeaufsichtigtes Lernen: Dies ist ein Prozess, bei dem ein Modell anhand einer Information trainiert wird, die nicht gekennzeichnet ist. Dieser Prozess kann verwendet werden, um die Eingabedaten auf der Grundlage ihrer statistischen Eigenschaften in Klassen zu gruppieren. Es wird allgemein als Clusteranalyse bezeichnet, dh die Gruppierung von Objekten basierend auf den in den Daten gefundenen Informationen, die die Objekte oder ihre Beziehung beschreiben. Hier besteht das Ziel darin, dass Objekte in einer Gruppe einander ähnlich sein, sich jedoch von den Objekten in einer anderen Gruppe unterscheiden. Nur wenige Algorithmen, die unbeaufsichtigt lernen, umfassen K-Mittel-Clustering, Hierarchisches Clustering usw.
Reinforcement Learning: Das Lernen der Verstärkung folgt dem Konzept von Treffer und Versuch. Es lernt durch Interaktion mit dem Raum oder einer Umgebung. Ein RL-Agent lernt aus den Konsequenzen seiner Handlungen, anstatt explizit unterrichtet zu werden. Es ist die Fähigkeit eines Agenten, mit der Umgebung zu interagieren und herauszufinden, was das beste Ergebnis ist.
Lassen Sie uns als Nächstes verstehen, wie maschinelles Lernen in Java verwendet wird.
Kontroverse über künstliche Intelligenz Vor- und Nachteile
Wie wird Java beim maschinellen Lernen eingesetzt?
In dem Welt der Programmierung, ist eine der ältesten und zuverlässigsten Programmiersprachen. Aufgrund seiner hohen Beliebtheit, Nachfrage und Benutzerfreundlichkeit verwenden weltweit mehr als neun Millionen Entwickler Java. Wenn es um maschinelles Lernen geht, denken Sie vielleicht an andere Programmiersprachen wie Python, R usw., aber lassen Sie mich Ihnen sagen, dass Java nicht weit dahinter liegt. Java ist keine führende Programmiersprache in diesem Bereich, aber mit Hilfe von Open Source-Bibliotheken von Drittanbietern kann jeder Java-Entwickler maschinelles Lernen implementieren und sich darauf einlassen Data Science .
Lassen Sie mich einige weitere Vorteile der Verwendung der Java-Programmiersprache auflisten.
Lassen Sie uns in Zukunft die beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Java sehen.
Bibliotheken zur Implementierung von maschinellem Lernen in Java
Zur Implementierung des maschinellen Lernens stehen in Java verschiedene Open-Source-Bibliotheken von Drittanbietern zur Verfügung. Die häufigsten sind unten aufgeführt:
ein. ADAMS: Es steht für Advanced Data Mining und Machine Learning Systems. Es handelt sich um eine flexible Workflow-Engine, die darauf abzielt, schnell und datengesteuert Daten aufzubauen, Daten abzurufen, zu verarbeiten, abzubauen und zu visualisieren. ADAMS verwendet eine baumartige Struktur und folgt einer Philosophie, dass weniger „mehr“ ist. Es bietet einige Funktionen wie:
- Maschinelles Lernen / Data Mining
- Datenverarbeitung
- Streaming
- Datenbanken
- Visualisierung,
- Skripting
- Dokumentation usw.
2. JavaML: Es handelt sich um eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen, bei denen für jeden Algorithmus eine gemeinsame Schnittstelle vorhanden ist. Es hat eine gute Dokumentation mit klaren Schnittstellen. Sie können auch zahlreiche Codes und Tutorials für Softwareentwickler oder Programmierer zusammenstellen. Einige seiner Funktionen sind:
- Datenmanipulation
- Clustering
- Einstufung
- Datenbanken
- Merkmalsauswahl
- Dokumentation usw.
3. Mahaut: Apache Mahaut ist ein verteiltes Framework, das Implementierungen von Maschinenalgorithmen für die Apache Hadoop-Plattform bereitstellt. Es besteht aus verschiedenen Komponenten für die einfache Verwendung und richtet sich an Mathematiker, Statistiker, Datenanalysten, Datenwissenschaftler oder jeden Analytiker. Es konzentriert sich hauptsächlich auf:
- Clustering
- Einstufung
- Empfehlungssysteme
- Skalierbare performante Apps für maschinelles Lernen
Vier. Deeplearning4j : Deeplearning4j, wie der Name schon sagt, in Java geschrieben und kompatibel mit Java virtuelle Maschine Sprache, wie Kotlin , usw. Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek für verteiltes Deep Learning, die den Vorteil der neuesten verteilten Computer-Frameworks wie z und . Einige seiner Funktionen sind:
- Kommerzielle Qualität und Open Source
- Bringt KI in Geschäftsumgebungen
- Detailliertes API-Dokument
- Beispielprojekte in mehreren Sprachen
- Integriert in Hadoop und Apache Spark
5. WEKA: Weka ist eine kostenlose, einfache und Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für . Sein Name ist inspiriert von einem flugunfähigen Vogel, der auf den Inseln Neuseelands gefunden wurde. Weka ist eine Sammlung von ML-Algorithmen und unterstützt diese auch tiefes Lernen . Es konzentriert sich hauptsächlich auf:
- Data Mining
- Werkzeuge zur Datenaufbereitung
- Einstufung
- Regression
- Clustering
- Visualisierung usw.
Dies bringt uns zum Ende dieses Artikels, in dem wir über maschinelles Lernen in Java und dessen Implementierung gesprochen haben. Ich hoffe, Sie sind mit allem klar, was Ihnen in diesem Tutorial mitgeteilt wurde.
Pivot und Unpivot in SQL
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