التعلم الآلي لمطوري Java

التعلم الآلي في Java:

استحوذ التعلم الآلي على الصناعة وهو آخذ في الارتفاع بمعدل سريع. يمنح التعلم الآلي الخوارزميات فرصة للتعلم والنمو دون الحاجة إلى مزيد من البرمجة. يقوم بتعيين المعلمات الخاصة به باستخدام بيانات العينة حتى يتمكن من أداء مهمة محددة على بيانات مماثلة. التعلم الآلي هو خوارزمية مدربة يتم استخدامها لحل مشكلة معينة. ومع ذلك ، ما زلنا في الموجة الأولى من التعلم الآلي لأن النظرية لا يزال هناك الكثير في المستقبل. من برامج التعرف على الوجوه التي نستخدمها على هواتفنا إلى السيارات ذاتية القيادة وخرائط جوجل وترجمة جوجل وتقنيات التحكم الصوتي كلها جزء من التعلم الآلي. على مدى السنوات القليلة المقبلة ، ستسيطر منتجات جديدة بتقنية الجيل التالي على العالم.

قم بالتسجيل في دورة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

ما هو التعلم الآلي بالضبط؟

نحن في بداية التعلم الآلي. يومًا بعد يوم ، تزداد قوة الحوسبة والتعلم الآلي. بينما نتحدث ، يتم تشكيل خوارزميات جديدة للسيطرة على العالم. نحن محاطون بأجهزة التعلم الآلي. على سبيل المثال ، يعد Siri أو Alexa من الأجهزة التي تعمل على توليد الصوت. نحتاج فقط إلى أن نطلب منهم شيئًا ما ، ويقومون بالبحث في الويب والإجابة عنه لنا. لسنا مضطرين لتحمل عناء فتح محرك بحث وكتابة المعلومات التي نحتاجها والبحث عن إجابة صحيحة. مثال آخر للتعلم الآلي يمكن أن يكون نتفليكس أو أمازون. بمجرد أن نشاهد نوعًا أو مسلسلًا معينًا من الأفلام ، تأتي هذه المواقع بقائمة من التوصيات من نفس النوع.

تصنيف البريد الإلكتروني هو أنسب طريقة لشرح كيفية عمل التعلم الآلي؟ المهمة الرئيسية هي تحديد ما إذا كان البريد الإلكتروني هو بريد عشوائي أم لا. لا يمكن التعرف على رسائل البريد العشوائي بسهولة بمجرد النظر إلى الموضوع أو الرسالة. هناك أشياء أخرى يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار. تقوم الخوارزمية بقراءة البيانات وتصنيفها إلى فئات مختلفة والبحث عن الأنماط. ولكن بمساعدة التعلم الآلي ، لا يتعين علينا فصل رسائل البريد الإلكتروني العشوائية يدويًا. لقد تم بالفعل من أجلنا.

رسائل البريد الإلكتروني الترويجية هي نفسها. يتم إرسالها مباشرة إلى القسم الترويجي لصندوق البريد الخاص بنا. إنه يوفر علينا عناء المرور عبر الكثير من البريد ثم التمرير عن طريق الخطأ عبر البريد المهم. يساعدنا في الرد على البريد المهم أولاً كما يظهر لأول مرة في صندوق الوارد لدينا.

لقد جعل التعلم الآلي حياتنا اليومية أسهل بكثير. الآن لدينا روبوتات تقوم بتنظيف أرضياتنا بينما يمكننا القيام ببعض الأعمال الأخرى. لقد نقلت التكنولوجيا إلى مستوى آخر من خلال ابتكار سيارات وقطارات ذاتية القيادة لأنها الشيء الكبير التالي للجيل القادم.

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ، والذي يركز على بناء التطبيقات التي تتعلم من الأمثلة والتجارب. بمرور الوقت ، يتعلم تطبيق البرنامج هذا من البيانات ويحسن دقتها دون أن تتم برمجته بشكل أكبر. يتم تدريب الخوارزميات للعثور على أنواع مماثلة من الأنماط بكميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات وفقًا لذلك. نظرًا لأن الخوارزمية تعالج المزيد من البيانات ، تصبح القرارات والتنبؤات أكثر دقة. تعتمد معظم الخوارزميات التي نواجهها اليوم على التعلم الآلي في Java .

تحقق من شهادة upGrad المتقدمة في DevOps

كيف يعمل؟

تم تطوير خوارزمية منتظمة لتشكيل خوارزمية تعلم الآلة. حيث أنه مصمم للتعلم والنمو من البيانات المقدمة تلقائيًا. تم تصنيفها إلى ثلاثة أنواع:

التعلم الخاضع للإشراف:

التعلم تحت الإشراف هو عملية التدريب. إنه الجزء الذي تم فيه تدريب الخوارزمية للرد على أنواع مختلفة من الأسئلة. يقوم بتسمية البيانات وتصنيفها عند استلامها. على سبيل المثال ، عندما نكون أطفالًا نتعلم فقط كيفية الكتابة ، اعتاد معلمنا أو أحد الوالدين على توجيه أيدينا لإنشاء الشكل المناسب للأبجدية. وبالمثل ، تحصل هذه الخوارزمية على مجموعة من بيانات التدريب وتخطيط متغيرات الإدخال والإخراج لها. بمجرد أن يتم تدريبه ، يمكنه اتخاذ القرارات والاستجابة والتنبؤات تلقائيًا.

أفضل دورات التعلم الآلي ودورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف:

يحصل التعلم الآلي على الكثير من البيانات غير المصنفة. ثم تستخدم الخوارزميات لتجميع البيانات في فئات مختلفة. يحاول استخراج ميزات أو أنماط ذات مغزى من هذه البيانات بحيث يمكنها تصنيفها وتسميتها وفرزها دون مساعدة الإنسان. عندما نتحدث عن التعلم غير الخاضع للإشراف ، فإن أول ما يتبادر إلى أذهاننا هو إجراء تنبؤات وقرارات تلقائية. ولكن هذا ليس هو الحال ، وهنا يعني التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف تحديد الأنماط والعلاقات بين البيانات التي قد يفوتها الشخص العادي.

تعزيز التعلم:

يتم هذا النوع من التعلم من خلال التفاعل مع بيئة معينة. يتبع مفهوم التجربة والخطأ. على سبيل المثال ، لا يستطيع الطفل خلال سنوات طفولته المبكرة التفريق بين الأشياء الساخنة والأشياء الباردة. إذا تم حفظ الطبق المفضل للطفل في وعاء ساخن وأخبرت الطفل أنه ساخن ، لكن الطفل لا يستطيع فهم ما يعنيه ، عند لمس الحاوية ، يتم حرقه. عندها يدركون أن هذا يعني الساخن. بطريقة مماثلة ، تتعلم تقنية التعزيز الآلي للتعلم من عواقب أفعالها. لمعرفة أفضل نتيجة ممكنة.

مهارات التعلم الآلي عند الطلب

لماذا تعلم الآلة بجافا:

تعد Java واحدة من أقدم وأشهر اللغات المستخدمة في عالم البرمجة. يتم استخدامه لتطوير البرامج ولتطوير النظم البيئية للبيانات الضخمة. إنه سهل الاستخدام ويرتفع الطلب عليه. إذا تم حسابها تقريبًا حول العالم ، فإن أكثر من تسعة ملايين مطور يستخدمون Java. تمتلك مؤسسات القطاعين الخاص والعام قاعدة بيانات تستخدم JVM كبيئة حوسبة أولية. نظرًا لأن Java موجودة في كل مكان ، فإن لديها طلبًا كبيرًا في عالم البرمجة. Python و R وما إلى ذلك ، هي لغات برمجة أخرى للتعلم الآلي مستخدمة. على الرغم من أنها قد تكون جيدة ، إلا أن Java لا تتخلف عن الركب. بمساعدة مكتبة مفتوحة المصدر تابعة لجهة خارجية ، يمكن لأي مطور Java تطبيق التعلم الآلي والدخول في Data Science. يستخدم Apache Spark و Apache Kafka Java كلغة برمجية أساسية للتعامل مع البيانات الضخمة. نظرًا لأسباب الأمان والموثوقية ، تم استخدام Java بواسطة هذه الأنظمة الأساسية لتطوير نظام البيانات الخاص بهم.

تحتوي تطبيقات Java على الكثير من الموارد ودعم المجتمع. إنها لغة برمجة موجهة للكائنات قابلة للنقل ومتعددة الاستخدامات. الجزء الأول من عملية التعلم الآلي هو مجموعة من البيانات. لذلك فإن أدوات التعلم الآلي المناسبة مطلوبة. من خلال اختيار أداة التعلم الآلي المناسبة واتخاذ قرارات دقيقة ، ستكون الشركة قادرة على تحقيق ربح.

منصات مهمة ومكتبات مفتوحة لتعلم الآلة في Java:

الفيال:

Apache Mahout هو إطار عمل موزع. يوفر خوارزميات آلية لمنصة تعرف باسم Apache Hadoop. مع هذا الإطار ، يمكن للمرء العمل مع الخوارزميات المضمنة. يسمح لعلماء الرياضيات ومحللي البيانات والإحصائيين وعلماء البيانات باستخدام خوارزمياتهم المخصصة. إلى جانب تقديم أداء عالٍ وقابلية للتوسع والمرونة ، يركز Mahout أيضًا على أنظمة التجميع والتصنيف والتوصية. كما يتضمن أيضًا خوارزميات مرجعية منفذة تعمل على عقدة واحدة. تم تصميم Mahout بشكل رئيسي لغرض الترفيه.

جافا ML

Java ML ، المعروف أيضًا باسم Java Machine Learning ، عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي. يحتوي على واجهة قياسية للخوارزميات من نفس النوع. يحتوي على الكثير من الأكواد والبرامج التعليمية الموجهة للمبرمجين ومهندسي البرمجيات. تحتوي الخوارزميات المكتوبة بوضوح على عمليات توثيق مناسبة ويمكن استخدامها كمراجع في المستقبل. يحتوي Java ML على العديد من الميزات ، بعضها: التلاعب بالبيانات ، والتجميع ، والتصنيف ، والتوثيق ، واختيار الميزة.

آدمز

ADAMS ، المعروف أيضًا باسم التعدين المتقدم للبيانات وأنظمة التعلم الآلي. الهدف الرئيسي من ADAMS هو بناء والحفاظ على معالجة البيانات وتعدينها وتصورها. لديها مجموعة شاملة من المشغلين ، المعروفين أيضًا باسم الجهات الفاعلة ، الذين يمكنهم استرداد المعلومات ومعالجة البيانات. يوفر للمستخدمين العديد من الميزات الفريدة مثل التعلم الآلي ، والتصور ، ومعالجة البيانات ، والتدفق ، والبرمجة النصية ، وغير ذلك الكثير. باستخدام بنية تشبه الشجرة واتباع فلسفة الأقل هو الأفضل ، تعد ADAMS نظامًا أساسيًا قويًا وتعلمًا آليًا في Java.

Deeplearning4j:

Deeplearning4j مكتوب بلغة Java وهو مناسب لـ Java Virtual Machine Language مثل Kotlin و Scala وما إلى ذلك. Apache Spark و Hadoop ، أحدث أطر الحوسبة ، هما جزء من مكتبة Deeplearning4j. إنه يجلب الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الأعمال ولديه مكتبة من الدرجة التجارية بالإضافة إلى مكتبة مفتوحة المصدر.

WEKA

WEKA ، المعروف أيضًا باسم Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA هي مكتبة للتعلم الآلي بها مصدر مفتوح تم تطويره في نيوزيلندا. اسم مكتبة التعلم الآلي هذه مستوحى من طائر لا يطير موجود في نيوزيلندا. إنه إلى حد بعيد أفضل مشروع مستمر. حاليًا ، هو أفضل مكان لبدء التعلم الآلي. لدى WEKA مجموعة من الخوارزميات وتدعم تقنية التعلم العميق. يحتوي على عدد من أدوات التعلم الآلي للانحدار والتصنيف والتصور واستخراج البيانات.

الكي

ELKI تعني أيضًا بيئة تطبيقات DeveLoping KDD المدعومة لهياكل الفهرس. تم تطويره من قبل جامعة لودفيج ماكسيميليان في ميونيخ ، ألمانيا.

إنه إطار عمل لتعدين البيانات قائم على Java يستخدم لتوسيع تطبيقات KDD. يركز ELKI على أبحاث الخوارزمية التي تركز على الكشف الخارجي وتحليل الكتلة. يوفر هياكل فهرس البيانات مثل R * - tree. تشتهر مكتبة Java Machine Learning هذه بين الطلاب والباحثين الذين يكتسبون رؤى من البيانات.

رابيدماينر:

اعتاد على تسمية RapidMiner باسم بيئة تعليمية أخرى (YALE). تم تطويره في ألمانيا في جامعة دورتموند التقنية. إنها منصة توفر بيئة لمزج النصوص وإعداد البيانات والتعلم الآلي العميق بالإضافة إلى التحليلات التنبؤية. يستخدم RapidMiner في تطبيقات الأعمال والتعليم والتدريب. إنه سهل الاستخدام ويحافظ على سير العمل. يتم استخدامه لتعلم المهام ذات الصلة بالعالم الحقيقي ولأغراض البحث. يقدم نظام معالجة البيانات.

مدونات AI و ML الشعبية ودورات مجانية

ستانفورد كور إن إل بي

تعد Stanford CoreNLP إحدى أدوات التعلم الآلي التي ابتكرتها جامعة ستانفورد. إنه إطار عمل قائم على Java يمكنه أداء العديد من المهام المتعلقة بالبرمجة اللغوية العصبية. يحتوي على قاعدة من الكلمات ، وتحديد النص ، وأجزاء الكلام ، وما إلى ذلك. يتمتع Stanford CoreNLP بالعديد من الميزات ، بعضها ؛ لإنتاج خطوط الأنابيب ، يتم توفير شرح نصي سريع وفعال. يحتوي على تحليلات نصية جيدة الصيانة يتم تحديثها بانتظام ولديها قاعدة بيانات واسعة. لا توفر العديد من أدوات التعلم الآلي لمستخدميها نظامًا متعدد اللغات. لكن Stanford CoreNLP يدعم العديد من اللغات البشرية مثل الإنجليزية والعربية والصينية وما إلى ذلك. ومن أهم ميزات Stanford CoreNLP أنه يستخدم Java كأداة أساسية ، مما يجعله سهل الاستخدام. كما أنه يوفر AIP للغات البرمجة الرئيسية في العالم. . يمكن استخدامه أيضًا كخدمة ويب بسيطة.

JSTAT

JSTAT تعني أيضًا أداة التحليل الإحصائي Java. يتم استخدامه بموجب ترخيص GPL3. يحتوي على مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي من بين أي إطار عمل له معدل أداء عالٍ مقارنة بأي مكتبة Java أخرى. لقد تم تطويره كتمرين للتثقيف الذاتي. يوصى بهذا الإطار في المجالات الأكاديمية والبحثية. تتضمن بعض الميزات الأساسية لـ JSTAT التجميع والتصنيف والميزة

طرق الاختيار.

عصبي:

Neuroph هي شبكة عصبية اصطناعية (ANN) موجهة للكائنات ومكتوبة بلغة جافا. تُستخدم أداة واجهة المستخدم الرسومية لإنشاء الشبكات العصبية. تساعد Java المطورين على تطوير وتدريب مجموعة من الشبكات العصبية. يحتوي التحديث الأخير لـ Neuroph 2.96 على العديد من الميزات المحدثة التي يمكن استخدامها لمهام الجهاز القياسية حيث يحتوي على تحسينات API.

يوفر التعلم الآلي في Java للمبرمجين وعلماء الرياضيات وعلماء البيانات ومهندسي البرمجيات منصة مع التقنيات والأدوات المناسبة.تسمح البيانات المعقدة لهم بالحصول على نظرة ثاقبة. من المهم جدًا معالجة البيانات وفهمها من خلال البدء في الخطوة الأساسية ، وهي تطبيق أساليب التعلم الآلي على المهام الأساسية مثل التجميع والتصنيف والتوثيق وتحليل البيانات واستخراج البيانات وما إلى ذلك باستخدام Mahout و Deeplearning4J و ELKI و RapidMiner وغيرها من الأدوات ، يصبح استخدام التعلم الآلي أسهل.

في upGrad ، الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق ، المقدمة بالتعاون مع IIIT-B ، هي دورة مدتها 8 أشهر يدرسها خبراء الصناعة لإعطائك فكرة واقعية عن كيفية عمل التعلم العميق والتعلم الآلي. في هذه الدورة ، ستحصل على فرصة لتعلم مفاهيم مهمة حول التعلم الآلي والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والسحابة والشبكات العصبية والمزيد.

تحقق من صفحة الدورة التدريبية وسجّل نفسك قريبًا!

استعد لمهنة المستقبل

تقدم بطلب للحصول على درجة الماجستير في تعلم الآلة