Khi chúng ta nói đến Học máy hoặc Trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ tự nhiên nghĩ đến hoặc là R như một ngôn ngữ lập trình để triển khai tiếp theo. Tuy nhiên, điều mà hầu hết mọi người không biết là cũng có thể được sử dụng cho cùng một mục đích. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá Học máy trong Java và các thư viện khác nhau để triển khai nó.
Các chủ đề dưới đây được đề cập trong hướng dẫn này:
- Học máy là gì?
- Java được sử dụng như thế nào trong Học máy?
- Các thư viện để triển khai Học máy trong Java
Bắt đầu nào. :-)
Học máy là gì?
Máy học đang phát triển với tốc độ cấp số nhân. Từ vô số ứng dụng của nó như bản đồ google, ô tô tự lái, google dịch đến phát hiện gian lận, nó có mặt ở khắp mọi nơi. Nhưng bạn có biết chính xác học máy là gì hay nó được triển khai như thế nào không?
Hãy để tôi đơn giản hóa khái niệm này. Học máy là một kỹ thuật mạnh mẽ học hỏi từ các ví dụ và kinh nghiệm. Nó tôilà một loại cho phép các ứng dụng phần mềm học hỏi từ dữ liệu và trở nên chính xác hơn trong việc dự đoán kết quả mà không cần sự can thiệp của con người hoặc không được lập trình rõ ràng.Vì vậy, thay vì bạn viết toàn bộ mã, bạn chỉ cần cung cấp dữ liệu và thuật toán sẽ xây dựng logic dựa trên dữ liệu của bạn. Vì nhu cầu cao của nó, mộtKỹ sư ML có thể mong đợi mức lương là ₹ 719,646 (IND) hoặc 111.490 USD (CHÚNG TA).
Đến với câu hỏi thứ hai, nó được thực hiện như thế nào?
Thuật toán Học máy là một sự phát triển của thuật toán thông thường. Nó làm cho các chương trình của bạn “ thông minh hơn ”, Bằng cách cho phép họ tự động học hỏi từ dữ liệu được cung cấp. Thuật toán chủ yếu được chia thành hai giai đoạn: Đào tạo và Thử nghiệm .
Bây giờ khi nói đến thuật toán, nó được phân loại thành ba loại:
Học tập có giám sát : Đây là một quá trình đào tạo, nơi bạn có thể xem xét việc học do một giáo viên hướng dẫn. Tcủa anh ấy là một quá trình học thuật toán từ tập dữ liệu đào tạo. Nó tạo ra một hàm ánh xạ giữa một biến đầu vào và biến đầu ra. Một khi mô hình được đào tạo, nó có thể bắt đầu đưa ra dự đoán / quyết định khi dữ liệu mới được cung cấp cho nó. Một số thuật toán rơi vào trạng thái học có giám sát là - Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, v.v.
Học tập không giám sát: Đây là một quá trình mà một người mẫu được đào tạo bằng cách sử dụng một phần thông tin không được dán nhãn. Quá trình này có thể được sử dụng để phân cụm dữ liệu đầu vào trong các lớp trên cơ sở các thuộc tính thống kê của chúng. Nó thường được gọi là phân tích phân cụm có nghĩa là nhóm các đối tượng dựa trên thông tin được tìm thấy trong dữ liệu, mô tả các đối tượng hoặc mối quan hệ của chúng. Ở đây, mục tiêu là các đối tượng trong một nhóm phải giống nhau nhưng khác với các đối tượng trong nhóm khác. Một số thuật toán rơi vào trạng thái học không được giám sát bao gồm phân cụm K-mean, phân cụm phân cấp, v.v.
Học tăng cường: Học tập củng cố theo khái niệm hit và thử nghiệm. Đó là học bằng cách tương tác với không gian hoặc môi trường. Tác nhân RL học từ hậu quả của các hành động của nó, thay vì được dạy một cách rõ ràng. Đó là khả năng của một tác nhân để tương tác với môi trường và tìm ra kết quả tốt nhất là gì.
Tiếp theo, hãy tiếp tục và hiểu cách Máy học được sử dụng trong Java.
Java được sử dụng như thế nào trong Học máy?
bên trong thế giới lập trình, là một trong những ngôn ngữ lập trình lâu đời nhất và đáng tin cậy. Do tính phổ biến cao, nhu cầu và tính dễ sử dụng, có hơn chín triệu nhà phát triển trên toàn cầu sử dụng Java. Khi nói đến Học máy, bạn có thể nghĩ đến các ngôn ngữ lập trình khác như Python, R, v.v., nhưng hãy để tôi nói với bạn rằng java không bị bỏ xa. Java không phải là ngôn ngữ lập trình hàng đầu trong miền này nhưng với sự trợ giúp của các thư viện mã nguồn mở của bên thứ ba, bất kỳ nhà phát triển java nào cũng có thể triển khai Học máy và tham gia Khoa học dữ liệu .
Hãy để tôi liệt kê thêm một số lợi thế của việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Java-
Tiếp tục, chúng ta hãy xem các thư viện phổ biến nhất được sử dụng cho Học máy trong Java.
Thư viện để triển khai học máy trong Java
Để triển khai Học máy, có nhiều thư viện bên thứ ba nguồn mở khác nhau có sẵn trong Java. Những cái phổ biến nhất được liệt kê dưới đây:
một. ADAMS: Nó là viết tắt của Hệ thống máy học và khai thác dữ liệu nâng cao. Nó là một công cụ quy trình làm việc linh hoạt nhằm mục đích xây dựng nhanh chóng và duy trì theo hướng dữ liệu, thực hiện truy xuất, xử lý, khai thác và trực quan hóa dữ liệu. ADAMS sử dụng một cấu trúc giống như cây và theo một cụm từ philosphy của ít hơn là “nhiều hơn”. Nó cung cấp một số tính năng như:
- Học máy / khai thác dữ liệu
- Xử lí dữ liệu
- Truyền trực tuyến
- Cơ sở dữ liệu
- hình dung,
- Viết kịch bản
- Tài liệu, v.v.
2. JavaML: Nó là một tập hợp các thuật toán học máy trong đó nó có giao diện chung cho từng loại thuật toán. Nó có tài liệu tốt với giao diện rõ ràng. Bạn cũng có thể thu thập nhiều mã và hướng dẫn dành cho kỹ sư phần mềm hoặc lập trình viên. Một số tính năng của nó là:
- Thao tác dữ liệu
- Phân cụm
- Phân loại
- Cơ sở dữ liệu
- Lựa chọn tính năng
- Tài liệu, v.v.
3. Mahaut: Apache Mahaut là một khuôn khổ phân tán cung cấp triển khai các thuật toán máy cho nền tảng Apache Hadoop. Nó bao gồm các thành phần khác nhau để dễ sử dụng và nhắm đến các nhà toán học, thống kê, phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hoặc bất kỳ ai từ chuyên gia phân tích. Nó chủ yếu tập trung vào:
chuyển đổi ngày chuỗi thành ngày
- Phân cụm
- Phân loại
- hệ thống khuyến nghị
- Ứng dụng học máy hiệu suất có thể mở rộng
Bốn. Deeplearning4j : Deeplearning4j, như tên cho thấy chúng tôi được viết bằng Java và tương thích với Máy ảo Java ngôn ngữ, chẳng hạn như Kotlin , v.v ... Đây là một thư viện học sâu phân tán mã nguồn mở có lợi thế về các khung máy tính phân tán mới nhất như và . Một số tính năng của nó là:
- Cấp thương mại và mã nguồn mở
- Đưa AI vào môi trường kinh doanh
- Tài liệu API chi tiết
- Các dự án mẫu bằng nhiều ngôn ngữ
- Tích hợp với Hadoop và Apache Spark
5. WEKA: Weka là một thư viện học máy mã nguồn mở, dễ dàng và miễn phí dành cho . Tên của nó được lấy cảm hứng từ một loài chim không biết bay được tìm thấy trên các hòn đảo của New Zealand. Weka là một tập hợp các thuật toán ML và nó cũng hỗ trợ học kĩ càng . Nó chủ yếu tập trung vào:
- Khai thác dữ liệu
- Công cụ chuẩn bị dữ liệu
- Phân loại
- hồi quy
- Phân cụm
- Hình ảnh hóa, v.v.
Đến phần cuối của bài viết này, chúng ta đã thảo luận về Học máy trong Java và cách triển khai nó. Hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này.
Nếu bạn tìm thấy bài viết này về “Học máy trong Java ' liên quan, thích hợp, Kiểm tra của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Chúng tôi ở đây để giúp bạn từng bước trên hành trình của bạn, để trở thành một người ngoài câu hỏi phỏng vấn java này, chúng tôi còn đưa ra một chương trình giảng dạy được thiết kế cho sinh viên và các chuyên gia muốn trở thành một Nhà phát triển Java. Khóa học được thiết kế để cung cấp cho bạn khởi đầu về lập trình Java và đào tạo bạn về cả lõi và cùng với các khung công tác Java khác nhau như Hibernate & Spring.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Hãy đề cập đến nó trong phần nhận xét của điều này “ Học máy trong Java ”Và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn trong thời gian sớm nhất.