¿Qué es el aprendizaje automático con Java? ¿Cómo implementarlo?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una división de la inteligencia artificial que aprende de los datos, ejemplos y experiencias disponibles para imitar el comportamiento y la inteligencia humanos. Un programa creado con aprendizaje automático puede generar lógica por sí mismo sin que un ser humano tenga que escribir manualmente el código.

Todo comenzó con The Turing Test a principios de la década de 1950, cuando Alan Turning concluyó que para que una computadora tuviera inteligencia real, tendría que manipular o convencer a un humano de que también era humano. El aprendizaje automático es un concepto relativamente antiguo, pero solo hoy en día este campo emergente está sujeto a realización, ya que las computadoras ahora pueden procesar algoritmos complejos. Los algoritmos de aprendizaje automático han evolucionado durante la última década para incluir habilidades computacionales complejas que, a su vez, han llevado a una mejora en sus capacidades de imitación.

Las aplicaciones de aprendizaje automático también han aumentado a un ritmo alarmante. Desde la atención médica, las finanzas, el análisis y la educación hasta la fabricación, el marketing y las operaciones gubernamentales, todas las industrias han visto un aumento significativo en la calidad y la eficiencia después de implementar tecnologías de aprendizaje automático. Ha habido mejoras cualitativas generalizadas en todo el mundo, por lo tanto, impulsando la demanda de profesionales de aprendizaje automático.

En promedio, los ingenieros de aprendizaje automático tienen un salario de ₹ 686,220 / año en la actualidad. Y ese es el caso de una posición de nivel de entrada. Con experiencia y habilidades, pueden ganar hasta 2 millones de rupias al año en la India.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático son de tres tipos:

1. Aprendizaje supervisado : en este tipo de aprendizaje, los conjuntos de datos de entrenamiento guían un algoritmo para hacer predicciones precisas o decisiones analíticas. Emplea el aprendizaje de conjuntos de datos de entrenamiento anteriores para procesar nuevos datos. Estos son algunos ejemplos de modelos de aprendizaje automático de aprendizaje supervisado:

1. regresión lineal
2. Regresión logística
3. Árbol de decisión

2. Aprendizaje no supervisado : en este tipo de aprendizaje, un modelo de aprendizaje automático aprende de piezas de información no etiquetadas. Emplea la agrupación de datos mediante la agrupación de objetos o la comprensión de la relación entre ellos, o la explotación de sus propiedades estadísticas para realizar análisis. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​son:

1. 1. Agrupamiento de K-medias
   2. Agrupación jerárquica

3. Aprendizaje por refuerzo : este proceso se basa en el golpe y la prueba. Es aprender interactuando con el espacio o un entorno. Un algoritmo RL aprende de sus experiencias pasadas interactuando con el entorno y determinando el mejor curso de acción.

¿Cómo implementar el aprendizaje automático con Java?

Java se encuentra entre los principales lenguajes de programación utilizados para implementar algoritmos de aprendizaje automático. La mayoría de sus bibliotecas son de código abierto y brindan un amplio soporte de documentación, fácil mantenimiento, comerciabilidad y fácil lectura.

Dependiendo de la popularidad, estas son las 10 principales bibliotecas de aprendizaje automático utilizadas para implementar el aprendizaje automático en Java.

1. ADÁN

El sistema de aprendizaje automático y minería de datos avanzada o ADAMS se ocupa de crear sistemas de flujo de trabajo novedosos y flexibles y de gestionar procesos complejos del mundo real. ADAMS emplea una arquitectura en forma de árbol para administrar el flujo de datos en lugar de realizar conexiones manuales de entrada y salida.

Elimina cualquier necesidad de conexiones explícitas. Se basa en el principio de "menos es más" y realiza recuperación, visualización y visualizaciones basadas en datos. ADAMS es experto en procesamiento de datos, transmisión de datos, gestión de bases de datos, secuencias de comandos y documentación.

2. Java ML

JavaML ofrece una variedad de algoritmos de minería de datos y ML que están escritos para Java para ayudar a los ingenieros de software, programadores, científicos de datos e investigadores. Cada algoritmo tiene una interfaz común que es fácil de usar y tiene un amplio soporte de documentación, aunque no hay GUI.

Es bastante simple y directo de implementar en comparación con otros algoritmos de agrupamiento. Sus funciones principales incluyen la manipulación de datos, la documentación, la gestión de bases de datos, la clasificación de datos, la agrupación en clústeres, la selección de funciones, etc.

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3. WEKA

Weka también es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto escrita para Java que admite el aprendizaje profundo. Proporciona un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático y tiene un amplio uso en minería de datos, preparación de datos, agrupación de datos, visualización de datos y regresión, entre otras operaciones de datos.

Ejemplo: Demostraremos esto utilizando un pequeño conjunto de datos de diabetes.

Paso 1 : Cargue los datos usando Weka

Paso 2: el conjunto de datos tiene 768 instancias. Necesitamos acceder al número de atributos, es decir, 9.

Paso 3 : Necesitamos determinar la columna de destino antes de construir un modelo y encontrar el número de clases.

Paso 4 : ahora construiremos el modelo utilizando un clasificador de árbol simple, J48.

El código anterior destaca cómo crear un árbol no podado que consta de las instancias de datos necesarias para el entrenamiento del modelo. Una vez que se imprime la estructura de árbol después del entrenamiento del modelo, podemos determinar cómo se construyeron las reglas internamente.

pla <= 127 | masa <= 26.4 | | preg <= 7: probado_negativo (117.0/1.0) | | embarazo > 7 | | | masa <= 0: probado_positivo (2.0) | | | masa > 0: probado_negativo (13.0) | masa > 26,4 | | edad <= 28: probado_negativo (180.0/22.0) | | edad > 28 | | | pla <= 99: probado_negativo (55.0/10.0) | | | juegos > 99 | | | | pedi <= 0.56: probado_negativo (84.0/34.0) | | | | pedi > 0,56 | | | | | embarazo <= 6 | | | | | | edad <= 30: probado_positivo (4.0) | | | | | | edad > 30 | | | | | | | edad <= 34: probado_negativo (7.0/1.0) | | | | | | | edad > 34 | | | | | | | | masa <= 33.1: probado_positivo (6.0) | | | | | | | | masa > 33.1: probado_negativo (4.0/1.0) | | | | | embarazo > 6: probado_positivo (13.0) pla > 127 | masa <= 29.9 | | pla <= 145: probado_negativo (41.0/6.0) | | pla > 145 | | | edad <= 25: probado_negativo (4.0) | | | edad > 25 | | | | edad <= 61 | | | | | masa <= 27.1: probado_positivo (12.0/1.0) | | | | | masa > 27,1 | | | | | | presión <= 82 | | | | | | | pedi <= 0.396: probado_positivo (8.0/1.0) | | | | | | | pedi > 0.396: probado_negativo (3.0) | | | | | | pres > 82: probado_negativo (4.0) | | | | edad > 61: probado_negativo (4.0) | masa > 29,9 | | pla <= 157 | | | pres <= 61: probado_positivo (15.0/1.0) | | | presión > 61 | | | | edad <= 30: probado_negativo (40.0/13.0) | | | | edad > 30: probado_positivo (60.0/17.0) | | pla > 157: probado_positivo (92.0/12.0) Número de hojas: 22 Tamaño del árbol : 43

4. Apache Mahaut

Mahaut es una colección de algoritmos para ayudar a implementar el aprendizaje automático usando Java. Es un marco de álgebra lineal escalable mediante el cual los desarrolladores pueden realizar análisis matemáticos y estadísticos. Por lo general, lo utilizan científicos de datos, ingenieros de investigación y profesionales de análisis para crear aplicaciones listas para la empresa. Su escalabilidad y flexibilidad permite a los usuarios implementar clústeres de datos, sistemas de recomendación y crear aplicaciones de aprendizaje automático de alto rendimiento de forma rápida y sencilla.

5. Aprendizaje profundo4j

Deeplearning4j es una biblioteca de programación que está escrita en Java y ofrece un amplio soporte para el aprendizaje profundo. Es un marco de código abierto que combina redes neuronales profundas y aprendizaje de refuerzo profundo para servir a las operaciones comerciales. Es compatible con Scala, Kotlin, Apache Spark, Hadoop y otros lenguajes JVM y marcos de computación de big data.

Por lo general, se usa para detectar patrones y emociones en la voz, el habla y el texto escrito. Sirve como una herramienta de bricolaje que puede descubrir discrepancias en las transacciones y manejar múltiples tareas. Es una biblioteca distribuida de grado comercial que tiene documentación API detallada debido a su naturaleza de código abierto.

Aquí hay un ejemplo de cómo puede implementar el aprendizaje automático usando Deeplearning4j.

Ejemplo : Usando Deeplearning4j, construiremos un modelo de red neuronal de convolución (CNN) para clasificar los dígitos escritos a mano con la ayuda de la biblioteca MNIST.

Paso 1 : Cargue el conjunto de datos para mostrar su tamaño.

Paso 2 : asegúrese de que el conjunto de datos nos proporcione diez etiquetas únicas.

Paso 3 : Ahora, configuraremos la arquitectura del modelo usando dos capas de convolución junto con una capa aplanada para mostrar la salida.

Hay opciones en Deeplearning4j que le permiten inicializar el esquema de peso.

Paso 4 : Una vez que hayamos configurado la arquitectura, inicializaremos el modo y el conjunto de datos de entrenamiento y comenzaremos el entrenamiento del modelo.

A medida que comience el entrenamiento del modelo, tendrá la matriz de confusión de la precisión de la clasificación.

Aquí está la precisión del modelo después de diez épocas de entrenamiento:

6. ELKI

El entorno para desarrollar aplicaciones KDD compatibles con la estructura de índice o ELKI es una colección de algoritmos y programas integrados que se utilizan para la minería de datos. Escrito en Java, es una biblioteca de código abierto que comprende parámetros altamente configurables en algoritmos. Por lo general, los científicos de investigación y los estudiantes lo utilizan para obtener información sobre los conjuntos de datos. Como sugiere el nombre, proporciona un entorno para desarrollar sofisticados programas de minería de datos y bases de datos utilizando una estructura de índice.

7. JSAT

Java Statistical Analysis Tool o JSAT es una biblioteca GPL3 que utiliza un marco orientado a objetos para ayudar a los usuarios a implementar el aprendizaje automático con Java. Por lo general, los estudiantes y los desarrolladores lo usan con fines de autoeducación. En comparación con otras bibliotecas de implementación de IA, JSAT tiene la mayor cantidad de algoritmos de ML y es el más rápido entre todos los marcos. Con cero dependencias externas, es altamente flexible y eficiente y ofrece un alto rendimiento.

8. El marco de aprendizaje automático de Encog

Encog está escrito en Java y C# y comprende bibliotecas que ayudan a implementar algoritmos de aprendizaje automático. Se utiliza para construir algoritmos genéticos, redes bayesianas, modelos estadísticos como el modelo oculto de Markov y más.

9. mazo

Machine Learning for Language Toolkit o Mallet se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Como la mayoría de los otros marcos de implementación de ML, Mallet también brinda soporte para modelado de datos, agrupación de datos, procesamiento de documentos, clasificación de documentos, etc.

10. Chispa MLlib

Las empresas utilizan Spark MLlib para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de la gestión del flujo de trabajo. Procesa grandes cantidades de datos y es compatible con algoritmos de aprendizaje automático pesados.

Pago: Ideas de proyectos de aprendizaje automático

Conclusión

Esto nos lleva al final del artículo. Para obtener más información sobre los conceptos de aprendizaje automático, póngase en contacto con los mejores profesores de IIIT Bangalore y la Universidad John Moores de Liverpool a través del programa de Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA de upGrad.