Maschinelles Lernen für Java-Entwickler

Maschinelles Lernen in Java:

Maschinelles Lernen hat die Branche erobert und nimmt rasant zu. Maschinelles Lernen gibt Algorithmen die Möglichkeit zu lernen und zu wachsen, ohne weiter programmiert zu werden. Es legt seine eigenen Parameter fest, indem es Beispieldaten verwendet, damit es eine bestimmte Aufgabe mit ähnlichen Daten ausführen kann. Maschinelles Lernen ist ein trainierter Algorithmus, der für ein bestimmtes Problem verwendet wird. Allerdings befinden wir uns noch in der ersten Welle des maschinellen Lernens, denn die Theorie lässt noch einiges auf sich warten. Von der Gesichtserkennungssoftware, die wir auf unseren Telefonen verwenden, bis hin zu selbstfahrenden Autos, Google Maps, Google Translate und sprachgesteuerten Technologien sind alle Teil des maschinellen Lernens. In den nächsten Jahren werden neue Produkte mit Technologien der nächsten Generation die Welt beherrschen.

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Was ist maschinelles Lernen genau?

Wir stehen erst am Anfang des maschinellen Lernens. Computer und maschinelles Lernen werden von Tag zu Tag leistungsfähiger. Während wir hier sprechen, werden neue Algorithmen entwickelt, um die Welt zu erobern. Wir sind umgeben von maschinellen Lerngeräten. Siri oder Alexa sind beispielsweise Geräte, die an der Spracherzeugung arbeiten. Wir müssen sie nur etwas fragen, und sie durchsuchen das Internet und beantworten es für uns. Wir müssen uns nicht die Mühe machen, eine Suchmaschine zu öffnen und die benötigten Informationen einzugeben und nach einer richtigen Antwort zu suchen. Ein weiteres Beispiel für maschinelles Lernen könnten Netflix oder Amazon sein; Sobald wir uns ein bestimmtes Filmgenre oder eine bestimmte Serie ansehen, bieten diese Websites eine Liste mit Empfehlungen für ein ähnliches Genre.

E-Mail-Klassifizierung ist der geeignetste Weg, um zu erklären, wie maschinelles Lernen funktioniert? Die Hauptaufgabe besteht darin, festzustellen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Spam-Mails können nicht einfach anhand des Betreffs oder der Nachricht identifiziert werden. Es gibt andere Dinge, die berücksichtigt werden müssen. Der Algorithmus liest die Daten, klassifiziert sie in verschiedene Kategorien und sucht nach Mustern. Aber mit Hilfe von Machine Learning müssen wir die Spam-E-Mails nicht manuell trennen. Bei uns ist es schon erledigt.

Werbe-E-Mails sind die gleichen. Es wird direkt in den Aktionsbereich unseres Briefkastens gesendet. Es erspart uns die Mühe, eine Menge E-Mails durchzugehen und dann versehentlich durch wichtige E-Mails zu scrollen. Es hilft uns, wichtige E-Mails zuerst zu beantworten, da sie zuerst in unserem Posteingang angezeigt werden.

Maschinelles Lernen hat unser tägliches Leben viel einfacher gemacht. Jetzt haben wir Roboter, die unsere Böden saugen, während wir andere Arbeiten erledigen können. Es hat die Technologie auf eine andere Ebene gehoben, indem es selbstfahrende Autos und Züge entwickelt hat, da dies das nächste große Ding für die kommende Generation ist.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung von Anwendungen konzentriert, die aus Beispielen und Erfahrungen lernen. Im Laufe der Zeit lernt diese Softwareanwendung aus Daten und verbessert ihre Genauigkeit, ohne weiter programmiert zu werden. Algorithmen werden darauf trainiert, in riesigen Datenmengen ähnliche Muster zu finden und entsprechende Vorhersagen zu treffen. Je mehr Daten der Algorithmus verarbeitet, desto genauer werden die Entscheidungen und Vorhersagen. Die meisten Algorithmen, denen wir heute begegnen, basieren auf maschinellem Lernen in Java .

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Wie funktioniert es?

Ein regulärer Algorithmus wurde entwickelt, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu bilden. Da es aus automatisch bereitgestellten Daten lernt und wächst. Es wurde in drei Typen eingeteilt:

Überwachtes Lernen:

Supervised Learning ist der Trainingsprozess. Es ist der Teil, in dem der Algorithmus darauf trainiert wurde, auf verschiedene Arten von Fragen zu antworten. Es kennzeichnet und klassifiziert Daten, sobald sie empfangen werden. Als wir zum Beispiel Kinder waren, die gerade das Schreiben lernten, haben unsere Lehrer oder Eltern unsere Hände geführt, um die richtige Form des Alphabets zu machen. In ähnlicher Weise erhält dieser Algorithmus eine Reihe von Trainingsdaten und bildet die Eingabe- und Ausgabevariablen davon ab. Einmal trainiert, kann es automatisch Entscheidungen treffen, reagieren und Vorhersagen treffen.

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Unüberwachtes maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen erhält viele unbeschriftete Daten. Anschließend verwendet es Algorithmen, um die Daten in verschiedenen Klassen zu gruppieren. Es versucht, aus diesen Daten aussagekräftige Merkmale oder Muster herauszufiltern, damit es sie ohne die Hilfe eines Menschen klassifizieren, kennzeichnen und sortieren kann. Wenn wir von unüberwachtem Lernen sprechen, fällt uns als Erstes das Treffen automatischer Vorhersagen und Entscheidungen ein. Dies ist jedoch nicht der Fall, und hier bedeutet unüberwachtes maschinelles Lernen, Muster und Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren, die einer durchschnittlichen Person entgehen würden.

Verstärkungslernen:

Diese Art des Lernens erfolgt durch Interaktion mit einer bestimmten Umgebung. Es folgt dem Prinzip von Versuch und Irrtum. Beispielsweise kann ein Kind in seiner frühen Kindheit nicht unterscheiden, welche Gegenstände heiß und welche Dinge kalt sind. Wenn das Lieblingsgericht eines Kindes in einem heißen Behälter aufbewahrt wird und Sie dem Kind sagen, dass es heiß ist, das Kind aber nicht verstehen kann, was es bedeutet, verbrennt es sich beim Berühren des Behälters. Dann erkennen sie, dass dies heiß bedeutet. Auf ähnliche Weise lernt die Reinforcement Machine Learning-Technik aus den Konsequenzen ihrer Aktionen. Um das bestmögliche Ergebnis herauszufinden.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Warum maschinelles Lernen in Java:

Java ist eine der ältesten und beliebtesten Programmiersprachen. Es wird für die Softwareentwicklung und für die Entwicklung von Big-Data-Ökosystemen verwendet. Es ist einfach zu bedienen und sehr gefragt. Grob gerechnet verwenden weltweit mehr als neun Millionen Entwickler Java. Unternehmen des privaten und öffentlichen Sektors haben eine Codebasis, die JVM als primäre Computerumgebung verwendet. Da Java allgegenwärtig ist, hat es eine enorme Nachfrage in der Programmierwelt. Python, R usw. sind andere Programmiersprachen für maschinelles Lernen, die verwendet werden. Obwohl sie gut sein mögen, hinkt Java nicht hinterher. Mithilfe einer Open-Source-Bibliothek eines Drittanbieters kann jeder Java-Entwickler maschinelles Lernen anwenden und in Data Science einsteigen. Apache Spark und Apache Kafka verwenden Java als ihre zentrale Programmiersprache, um mit Big Data umzugehen. Aus Sicherheits- und Zuverlässigkeitsgründen wurde Java von diesen Plattformen für die Entwicklung ihres Datensystems verwendet.

Java-Anwendungen haben eine Menge Ressourcen und Community-Unterstützung. Es ist eine objektorientierte Programmiersprache, die portabel und vielseitig ist. Der erste Teil eines maschinellen Lernprozesses ist eine Sammlung von Daten. Daher sind geeignete maschinelle Lernwerkzeuge erforderlich. Durch die Auswahl des richtigen Tools für maschinelles Lernen und sorgfältige Entscheidungen kann das Unternehmen Gewinne erzielen.

Wichtige Plattformen und Open-Resource-Machine-Learning-Bibliotheken in Java:

Mahout:

Apache Mahout ist ein verteiltes Framework. Es bietet Maschinenalgorithmen für eine Plattform namens Apache Hadoop. Mit diesem Framework kann man mit eingebauten Algorithmen arbeiten. Es ermöglicht Mathematikern, Datenanalysten, Statistikern und Datenwissenschaftlern, ihre maßgeschneiderten Algorithmen zu verwenden. Mahout bietet nicht nur hohe Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität, sondern konzentriert sich auch auf Clustering-, Klassifizierungs- und Empfehlungssysteme. Es enthält auch referenzimplementierte Algorithmen, die auf einem einzelnen Knoten ausgeführt werden. Mahout wurde hauptsächlich zum Zwecke der Unterhaltung entwickelt.

Java-ML

Java ML, auch bekannt als Java Machine Learning, ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Es hat eine Standardschnittstelle für Algorithmen des gleichen Typs. Es enthält zahlreiche Codes und Tutorials für Programmierer und Softwareentwickler. Algorithmen, die eindeutig geschrieben sind, verfügen über ordnungsgemäße Dokumentationsprozesse und können in Zukunft als Referenz verwendet werden. Java ML hat viele Funktionen, einige davon sind: Datenmanipulation, Clustering, Klassifizierung, Dokumentation und Funktionsauswahl.

Adams

ADAMS, auch bekannt als Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Das Hauptziel von ADAMS ist der Aufbau und die Pflege von Verarbeitung, datengesteuertem Mining und Visualisierung von Daten. Es verfügt über eine umfassende Sammlung von Operatoren, auch als Akteure bekannt, die Informationen abrufen und Daten verarbeiten können. Es bietet den Benutzern verschiedene einzigartige Funktionen wie maschinelles Lernen, Visualisierung, Datenverarbeitung, Streaming, Skripterstellung und vieles mehr. Durch die Verwendung einer baumartigen Struktur und der Philosophie „Weniger ist mehr“ ist ADAMS eine leistungsstarke Plattform für maschinelles Lernen in Java.

Deeplearning4j:

Deeplearning4j ist in Java geschrieben und eignet sich für Java Virtual Machine Language wie Kotlin, Scala usw. Apache Spark und Hadoop, die neuesten Computer-Frameworks, sind Teil der Bibliothek von Deeplearning4j. Es bringt künstliche Intelligenz in Geschäftsumgebungen und verfügt über eine kommerzielle sowie eine Open-Source-Bibliothek.

WEKA

WEKA, auch bekannt als Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die über eine in Neuseeland entwickelte Open-Source-Bibliothek verfügt. Der Name dieser Bibliothek für maschinelles Lernen wurde von einem flugunfähigen Vogel inspiriert, der in Neuseeland vorkommt. Es ist mit Abstand das beste und laufende Projekt. Derzeit ist es der beste Ort, um mit maschinellem Lernen zu beginnen. WEKA verfügt über eine Sammlung von Algorithmen und unterstützt die Deep-Learning-Technik. Es verfügt über eine Reihe von maschinellen Lernwerkzeugen für Regression, Klassifizierung, Visualisierung und Data Mining.

ELKI

ELKI steht auch für Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. Es wurde von der Ludwig-Maximilians-Universität München entwickelt.

Es ist ein Java-basiertes Data-Mining-Framework, das für die Erweiterung von KDD-Anwendungen verwendet wird. ELKI konzentriert sich auf die Algorithmenforschung, die sich auf die Erkennung von Ausreißern und die Clusteranalyse konzentriert. Es bietet Datenindexstrukturen wie R*-Baum. Diese Java Machine Learning Library ist berühmt unter Studenten und Forschern, die Erkenntnisse aus Daten gewinnen.

RapidMiner:

Früher hieß RapidMiner Yet Another Learning Environment (YALE). Es wurde in Deutschland an der Technischen Universität Dortmund entwickelt. Es handelt sich um eine Plattform, die eine Umgebung für Textverarbeitung, Datenaufbereitung, Deep Learning Machine Learning sowie Predictive Analytics bietet. RapidMiner wird für Geschäftsanwendungen, Bildung und Schulung verwendet. Es ist einfach zu bedienen und hält den Arbeitsablauf aufrecht. Es wird zum Erlernen realweltbezogener Aufgaben und zu Forschungszwecken verwendet. Es bietet ein Datenverarbeitungssystem.

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Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP ist eines der maschinellen Lernwerkzeuge der Stanford University. Es ist ein Java-basiertes Framework, das verschiedene NLP-bezogene Aufgaben ausführen kann. Es hat eine Basis aus Wörtern, die Text, Wortarten usw. identifizieren. Stanford CoreNLP hat viele Funktionen, von denen einige sind; Für die Pipeline-Produktion wird ein schneller und effizienter Textannotator bereitgestellt. Es verfügt über eine gut gepflegte Textanalyse, die regelmäßig aktualisiert wird, und über eine umfangreiche Datenbank. Viele Machine-Learning-Tools bieten ihren Nutzern kein mehrsprachiges System. Stanford CoreNLP unterstützt jedoch mehrere Menschensprachen wie Englisch, Arabisch, Chinesisch usw. Eines der wichtigsten Merkmale von Stanford CoreNLP ist, dass es Java als primäres Werkzeug verwendet, wodurch es einfach zu verwenden ist. Es bietet auch AIPs für die wichtigsten Programmiersprachen der Welt. . Es kann auch als einfacher Webservice verwendet werden.

JSTAT

JSTAT steht auch für Java Statistical Analysis Tool. Es wird unter der GPL3-Lizenz verwendet. Es verfügt über eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen unter allen Frameworks, die im Vergleich zu anderen Java-Bibliotheken eine hohe Leistungsrate aufweisen. Es wurde als Selbstbildungsübung entwickelt. Dieses Framework wird in akademischen und Forschungsbereichen empfohlen. Zu den Hauptfunktionen von JSTAT gehören Clustering, Klassifizierung und Funktionen

Auswahlverfahren.

Neuroph:

Neuroph ist ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN), das objektorientiert und in Java geschrieben ist. Das GUI-Tool wird zum Erstellen von neuronalen Netzwerken verwendet. Java hilft Entwicklern, eine Reihe von neuronalen Netzen zu entwickeln und zu trainieren. Das neueste Update von Neuroph 2.96 hat viele aktualisierte Funktionen, die für Standard-Maschinenaufgaben verwendet werden können, da es API-Verbesserungen enthält.

Maschinelles Lernen in Java bietet Programmierern, Mathematikern, Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern eine Plattform mit geeigneten Techniken und Werkzeugen.Komplexe Daten ermöglichen es ihnen, Einblicke zu gewinnen. Es ist sehr wichtig, Daten zu verarbeiten und zu verstehen, indem man mit dem grundlegenden Schritt beginnt, bei dem Methoden des maschinellen Lernens auf grundlegende Aufgaben wie Clustering, Klassifizierung, Dokumentation, Datenanalyse, Data Mining usw. angewendet werden. Durch die Verwendung von Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , und andere Tools wird die Verwendung von maschinellem Lernen einfacher.

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