Aprendizaje automático para desarrolladores de Java

Aprendizaje automático en Java:

El aprendizaje automático se ha apoderado de la industria y está aumentando a un ritmo acelerado. El aprendizaje automático brinda a los algoritmos la oportunidad de aprender y crecer sin tener que programarlos más. Establece sus propios parámetros mediante el uso de datos de muestra para que pueda realizar una tarea específica en datos similares. El aprendizaje automático es un algoritmo entrenado que se utiliza para un problema en particular. Sin embargo, todavía estamos en la primera ola de aprendizaje automático porque la teoría aún está por venir. Desde el software de reconocimiento facial que usamos en nuestros teléfonos hasta los autos sin conductor, Google Maps, Google Translate y las tecnologías controladas por voz son parte del aprendizaje automático. En los próximos años, los nuevos productos con tecnología de próxima generación dominarán el mundo.

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¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?

Estamos apenas al comienzo del aprendizaje automático. Día a día, la computación y el aprendizaje automático son cada vez más poderosos. Mientras hablamos, se están formando nuevos algoritmos para conquistar el mundo. Estamos rodeados de dispositivos de aprendizaje automático. Por ejemplo, Siri o Alexa son dispositivos que funcionan en la generación de voz. Solo tenemos que preguntarles algo, y ellos buscan en la web y nos responden. No tenemos que tomarnos la molestia de abrir un buscador y escribir la información que necesitamos, y buscar una respuesta correcta. Otro ejemplo de aprendizaje automático podría ser Netflix o Amazon; una vez que vemos una serie o un género de películas específico, estos sitios web presentan una lista de recomendaciones de un género similar.

¿La clasificación de correo electrónico es la forma más adecuada de explicar cómo funciona el aprendizaje automático? La tarea principal es determinar si un correo electrónico es spam o no. Los correos no deseados no se pueden identificar fácilmente con solo mirar el asunto o el mensaje. Hay otras cosas que deben tenerse en cuenta. El algoritmo lee los datos, los clasifica en diferentes categorías y busca patrones. Pero con la ayuda de Machine Learning, no tenemos que separar manualmente los correos electrónicos no deseados. Ya está hecho para nosotros.

Los correos electrónicos promocionales son los mismos. Se envía directamente a la sección promocional de nuestro buzón. Nos ahorra la molestia de revisar una tonelada de correo y luego, por error, desplazarnos por el correo importante. Nos ayuda a responder el correo importante primero, ya que se muestra primero en nuestra bandeja de entrada.

El aprendizaje automático ha hecho que nuestra vida diaria sea mucho más fácil. Ahora tenemos Robots que aspiran nuestros pisos mientras nosotros podemos hacer otro trabajo. Ha llevado la tecnología a otro nivel al crear automóviles y trenes autónomos, ya que es la próxima gran novedad para la próxima generación.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial, que se centra en la creación de aplicaciones que aprenden de ejemplos y experiencias. Con el tiempo, esta aplicación de software aprende de los datos y mejora su precisión sin tener que programarla más. Los algoritmos están entrenados para encontrar tipos similares de patrones en enormes cantidades de datos y hacer predicciones en consecuencia. A medida que el algoritmo procesa más datos, las decisiones y predicciones se vuelven más precisas. La mayoría de los algoritmos con los que nos encontramos hoy en día se basan en Machine Learning en Java .

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¿Como funciona?

Se ha desarrollado un algoritmo regular para formar un algoritmo de aprendizaje automático. Como está hecho para aprender y crecer a partir de datos proporcionados automáticamente. Se ha clasificado en tres tipos:

Aprendizaje supervisado:

El aprendizaje supervisado es el proceso de formación. Es la parte donde el algoritmo ha sido entrenado para responder a varios tipos de preguntas. Etiqueta y clasifica los datos a medida que se reciben. Por ejemplo, cuando somos niños y estamos aprendiendo a escribir, nuestro maestro o padre solía guiar nuestras manos para hacer la forma adecuada del alfabeto. De manera similar, este algoritmo obtiene un conjunto de datos de entrenamiento y mapea las variables de entrada y salida del mismo. Una vez entrenado, puede tomar decisiones, responder y hacer predicciones de forma automática.

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Aprendizaje automático no supervisado:

El aprendizaje automático obtiene una gran cantidad de datos sin etiquetar. Luego usa algoritmos para agrupar los datos en diferentes clases. Intenta extraer características o patrones significativos de estos datos para poder clasificarlos, etiquetarlos y clasificarlos sin la ayuda de un ser humano. Cuando hablamos de Aprendizaje No Supervisado, lo primero que nos viene a la mente es hacer predicciones y decisiones automáticas. Pero este no es el caso, y aquí el aprendizaje automático no supervisado significa identificar patrones y relaciones entre datos que una persona promedio pasaría por alto.

Aprendizaje reforzado:

Este tipo de aprendizaje se realiza interactuando con un entorno particular. Sigue el concepto de prueba y error. Por ejemplo, un niño durante sus primeros años de infancia no puede diferenciar entre qué objetos están calientes y qué cosas están frías. Si el plato favorito de un niño se guarda en un recipiente caliente y le dices que está caliente, pero el niño no puede entender lo que significa, al tocar el recipiente se quema. Es entonces cuando se dan cuenta de que esto significa caliente. De manera similar, la técnica de aprendizaje automático de refuerzo aprende de las consecuencias de sus acciones. Para encontrar el mejor resultado posible.

Habilidades de aprendizaje automático bajo demanda

Por qué el aprendizaje automático en Java:

Java es uno de los lenguajes más antiguos y populares utilizados en el mundo de la programación. Se utiliza para el desarrollo de software y para el desarrollo de ecosistemas Big Data. Es fácil de usar y de alta demanda. Si se calcula aproximadamente en todo el mundo, más de nueve millones de desarrolladores usan Java. Las empresas del sector público y privado tienen una base de código que utiliza JVM como entorno informático principal. Dado que Java está en todas partes, tiene una gran demanda en el mundo de la programación. Python, R, etc., son otros lenguajes de programación de aprendizaje automático utilizados. Aunque pueden ser buenos, Java no se queda atrás. Con la ayuda de una biblioteca de código abierto de terceros, cualquier desarrollador de Java puede aplicar el aprendizaje automático y entrar en Data Science. Apache Spark y Apache Kafka utilizan Java como su lenguaje de programación central para manejar grandes datos. Por razones de seguridad y confiabilidad, estas plataformas han utilizado Java para el desarrollo de su sistema de datos.

Las aplicaciones Java tienen una gran cantidad de recursos y soporte comunitario. Es un lenguaje de programación orientado a objetos que es portátil y versátil. La primera parte de un proceso de aprendizaje automático es una recopilación de datos. Por lo tanto, se requieren herramientas adecuadas de aprendizaje automático. Al elegir la herramienta de aprendizaje automático adecuada y tomar decisiones cuidadosas, la empresa podrá obtener ganancias.

Plataformas significativas y bibliotecas de aprendizaje automático de recursos abiertos en Java:

Cuidador de elefantes:

Apache Mahout es un marco distribuido. Proporciona algoritmos de máquina para una plataforma conocida como Apache Hadoop. Con este marco, uno puede trabajar con algoritmos incorporados. Permite a los matemáticos, analistas de datos, estadísticos y científicos de datos utilizar sus algoritmos personalizados. Además de ofrecer alto rendimiento, escalabilidad y flexibilidad, Mahout también se enfoca en sistemas de agrupamiento, clasificación y recomendación. También incluye algoritmos implementados de referencia que se ejecutan en un solo nodo. Mahout fue diseñado principalmente con el propósito de entretener.

Java ML

Java ML, también conocido como Java Machine Learning, es una colección de algoritmos de aprendizaje automático. Tiene una interfaz estándar para algoritmos del mismo tipo. Tiene muchos códigos y tutoriales dirigidos a programadores e ingenieros de software. Los algoritmos que están escritos claramente tienen procesos de documentación adecuados y pueden usarse como referencia en el futuro. Java ML tiene muchas características, algunas de ellas son: manipulación de datos, agrupación, clasificación, documentación y selección de características.

ADAMS

ADAMS, también conocido como Sistemas Avanzados de Minería de Datos y Aprendizaje Automático. El objetivo principal de ADAMS es construir y mantener el procesamiento, la minería y la visualización de datos. Tiene una colección integral de operadores, también conocidos como actores, que pueden recuperar información y procesar datos. Brinda a los usuarios varias características únicas, como aprendizaje automático, visualización, procesamiento de datos, transmisión, secuencias de comandos y muchas más. Mediante el uso de una estructura similar a un árbol y siguiendo una filosofía de menos es más, ADAMS es una plataforma poderosa y Machine Learning en Java.

Aprendizaje profundo4j:

Deeplearning4j está escrito en Java y es adecuado para Java Virtual Machine Language, como Kotlin, Scala, etc. Apache Spark y Hadoop, los marcos informáticos más recientes, forman parte de la biblioteca de Deeplearning4j. Lleva la inteligencia artificial a los entornos empresariales y tiene una biblioteca de grado comercial y de código abierto.

WEKA

WEKA, también conocido como Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA es una biblioteca de aprendizaje automático que tiene un código abierto que se desarrolló en Nueva Zelanda. El nombre de esta biblioteca de aprendizaje automático se inspiró en un pájaro no volador que se encuentra en Nueva Zelanda. Es, con mucho, el mejor proyecto y en curso. Actualmente, es el mejor lugar para comenzar el aprendizaje automático. WEKA tiene una colección de algoritmos y admite la técnica de aprendizaje profundo. Tiene una serie de herramientas de aprendizaje automático para regresión, clasificación, visualización y minería de datos.

ELKI

ELKI también significa Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. Fue desarrollado por la Universidad Ludwig Maximilian de Munich, Alemania.

Es un marco de minería de datos basado en Java que se utiliza para la expansión de aplicaciones KDD. ELKI se centra en la investigación de algoritmos que enfatiza la detección de valores atípicos y el análisis de conglomerados. Proporciona estructuras de índice de datos como R*-tree. Esta biblioteca de aprendizaje automático de Java es famosa entre los estudiantes e investigadores que obtienen información de los datos.

RapidMiner:

RapidMiner solía llamarse Otro entorno de aprendizaje más (YALE). Fue desarrollado en Alemania en la Universidad Técnica de Dortmund. Es una plataforma que proporciona un entorno para el envío de mensajes de texto, la preparación de datos, el aprendizaje automático de aprendizaje profundo y el análisis predictivo. RapidMiner se utiliza para aplicaciones comerciales, educación y capacitación. Es fácil de usar y mantiene el flujo de trabajo. Se utiliza para aprender tareas relacionadas con el mundo real y con fines de investigación. Ofrece un sistema de procesamiento de datos.

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Stanford Core NLP

Stanford CoreNLP es una de las herramientas de aprendizaje automático desarrolladas por la Universidad de Stanford. Es un marco basado en Java que puede realizar varias tareas relacionadas con la PNL. Tiene una base de palabras, identificación de texto, partes del discurso, etc. Stanford CoreNLP tiene muchas características, algunas de las cuales son; para la producción de canalizaciones, se proporciona un anotador de texto rápido y eficiente. Tiene un análisis de texto bien mantenido que se actualiza periódicamente y tiene una amplia base de datos. Muchas herramientas de aprendizaje automático no ofrecen a sus usuarios un sistema multilingüe. Pero Stanford CoreNLP es compatible con varios idiomas humanos, como inglés, árabe, chino, etc. Una de las características más importantes de Stanford CoreNLP es que utiliza Java como herramienta principal, lo que facilita su uso. También proporciona AIP para los principales lenguajes de programación del mundo. . También se puede utilizar como un simple servicio web.

JSTAT

JSTAT también significa herramienta de análisis estadístico de Java. Se utiliza bajo la licencia GPL3. Tiene una extensa colección de algoritmos de aprendizaje automático entre cualquier marco que tenga una alta tasa de rendimiento en comparación con cualquier otra biblioteca de Java. Se había desarrollado como un ejercicio de autoeducación. Este marco es recomendado en áreas académicas y de investigación. Algunas de las funciones principales de JSTAT incluyen agrupación, clasificación y funciones.

métodos de selección.

Neuroph:

Neuroph es una red neuronal artificial (ANN) orientada a objetos y escrita en Java. La herramienta GUI se utiliza para crear redes neuronales. Java ayuda a los desarrolladores a desarrollar y entrenar un conjunto de redes neuronales. La última actualización de Neuroph 2.96 tiene muchas funciones actualizadas que se pueden usar para tareas de máquina estándar, ya que contiene mejoras de API.

Machine Learning en Java proporciona a programadores, matemáticos, científicos de datos e ingenieros de software una plataforma con técnicas y herramientas adecuadas.Los datos complejos les permiten obtener información. Es muy importante procesar datos y comprenderlos comenzando por el paso básico, que consiste en aplicar métodos de aprendizaje automático en tareas básicas como agrupación, clasificación, documentación, análisis de datos, extracción de datos, etc. Mediante el uso de Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , y otras herramientas, el uso de Machine Learning se vuelve más fácil.

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