Apprentissage automatique pour les développeurs Java

Apprentissage automatique en Java :

L'apprentissage automatique a pris le contrôle de l'industrie et se développe à un rythme rapide. L'apprentissage automatique donne aux algorithmes une chance d'apprendre et de se développer sans être programmés davantage. Il définit ses propres paramètres en utilisant des exemples de données afin de pouvoir effectuer une tâche spécifique sur des données similaires. L'apprentissage automatique est un algorithme formé qui est utilisé pour un problème particulier. Cependant, nous sommes encore dans la première vague d'apprentissage automatique car la théorie est encore beaucoup plus à venir. Du logiciel de reconnaissance faciale que nous utilisons sur nos téléphones aux voitures autonomes, Google Maps, Google Translate et les technologies à commande vocale font tous partie de l'apprentissage automatique. Au cours des prochaines années, de nouveaux produits dotés de la technologie de nouvelle génération domineront le monde.

Inscrivez-vous au cours d'apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique exactement ?

Nous n'en sommes qu'au début de l'apprentissage automatique. Jour après jour, l'informatique et l'apprentissage automatique gagnent en puissance. Au moment où nous parlons, de nouveaux algorithmes sont formés pour conquérir le monde. Nous sommes entourés de dispositifs d'apprentissage automatique. Par exemple, Siri ou Alexa sont des appareils qui fonctionnent sur la génération de voix. Nous avons juste besoin de leur demander quelque chose, et ils recherchent sur le Web et y répondent pour nous. Nous n'avons pas à prendre la peine d'ouvrir un moteur de recherche et de taper les informations dont nous avons besoin, et de chercher une réponse correcte. Un autre exemple d'apprentissage automatique pourrait être Netflix ou Amazon ; une fois que nous regardons un genre de film ou une série spécifique, ces sites Web proposent une liste de recommandations d'un genre similaire.

La classification des e-mails est-elle le moyen le plus adapté pour expliquer le fonctionnement du machine learning ? La tâche principale est de déterminer si un e-mail est un spam ou non. Les spams ne peuvent pas être facilement identifiés simplement en regardant le sujet ou le message. Il y a d'autres choses qui doivent être prises en compte. L'algorithme lit les données, les classe dans différentes catégories et recherche des modèles. Mais avec l'aide de Machine Learning, nous n'avons pas à séparer manuellement les spams. C'est déjà fait pour nous.

Les e-mails promotionnels sont les mêmes. Il est directement envoyé dans la section promotionnelle de notre boîte aux lettres. Cela nous évite d'avoir à parcourir une tonne de courrier, puis de faire défiler par erreur un courrier important. Cela nous aide à répondre d'abord au courrier important tel qu'il est d'abord affiché dans notre boîte de réception.

L'apprentissage automatique a rendu notre vie quotidienne beaucoup plus facile. Maintenant, nous avons des robots qui aspirent nos sols pendant que nous pouvons faire d'autres travaux. Il a porté la technologie à un autre niveau en proposant des voitures et des trains autonomes, car c'est la prochaine grande chose pour la génération à venir.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle, qui se concentre sur la création d'applications qui apprennent à partir d'exemples et d'expériences. Au fil du temps, cette application logicielle apprend à partir des données et améliore sa précision sans être programmée davantage. Les algorithmes sont formés pour trouver des types de modèles similaires dans d'énormes quantités de données et faire des prédictions en conséquence. Au fur et à mesure que l'algorithme traite plus de données, les décisions et les prédictions deviennent plus précises. La plupart des algorithmes que nous rencontrons aujourd'hui sont basés sur le Machine Learning en Java .

Découvrez la certification avancée d'upGrad en DevOps

Comment ça marche?

Un algorithme régulier a été développé pour former un algorithme d'apprentissage automatique. Comme il est fait pour apprendre et grandir à partir de données fournies automatiquement. Il a été classé en trois types :

Enseignement supervisé:

L'apprentissage supervisé est le processus de formation. C'est la partie où l'algorithme a été formé pour répondre à différents types de questions. Il étiquette et classe les données telles qu'elles sont reçues. Par exemple, lorsque nous étions des enfants qui apprenaient à écrire, notre enseignant ou nos parents nous guidaient pour donner la forme appropriée à l'alphabet. De même, cet algorithme obtient un ensemble de données d'apprentissage et en cartographie les variables d'entrée et de sortie. Une fois formé, il peut prendre des décisions, réagir et faire des prédictions automatiquement.

Meilleurs cours d'apprentissage automatique et cours d'IA en ligne

Apprentissage automatique non supervisé :

L'apprentissage automatique obtient beaucoup de données non étiquetées. Il utilise ensuite des algorithmes pour regrouper les données dans différentes classes. Il essaie d'extraire des caractéristiques ou des modèles significatifs de ces données afin de pouvoir les classer, les étiqueter et les trier sans l'aide d'un humain. Lorsque nous parlons d'apprentissage non supervisé, la première chose qui nous vient à l'esprit est de faire des prédictions et des décisions automatiques. Mais ce n'est pas le cas, et ici l'apprentissage automatique non supervisé signifie l'identification de modèles et de relations entre les données qui manqueraient à une personne moyenne.

Apprentissage par renforcement:

Ce type d'apprentissage se fait en interagissant avec un environnement particulier. Il suit le concept d'essai et d'erreur. Par exemple, un enfant pendant ses premières années d'enfance ne peut pas différencier entre les objets chauds et les choses froides. Si le plat préféré d'un enfant est conservé dans un récipient chaud et que vous dites à l'enfant qu'il est chaud, mais qu'il ne comprend pas ce que cela signifie, en touchant le récipient, il se brûle. C'est alors qu'ils réalisent que cela signifie chaud. De la même manière, la technique d'apprentissage automatique par renforcement apprend des conséquences de ses actions. Pour trouver le meilleur résultat possible.

Compétences en apprentissage automatique en demande

Pourquoi l'apprentissage automatique en Java :

Java est l'un des langages les plus anciens et les plus populaires utilisés dans le monde de la programmation. Il est utilisé pour le développement de logiciels et pour le développement d'écosystèmes Big Data. Il est facile à utiliser et très demandé. Si l'on calcule approximativement dans le monde, plus de neuf millions de développeurs utilisent Java. Les entreprises des secteurs privé et public ont une base de code qui utilise JVM comme environnement informatique principal. Puisque Java est partout, il a une demande massive dans le monde de la programmation. Python, R, etc., sont d'autres langages de programmation d'apprentissage automatique utilisés. Même s'ils peuvent être bons, Java n'est pas à la traîne. À l'aide d'une bibliothèque open source tierce, tout développeur Java peut appliquer l'apprentissage automatique et se lancer dans la science des données. Apache Spark et Apache Kafka utilisent Java comme langage de programmation principal pour gérer le Big Data. Pour des raisons de sécurité et de fiabilité, Java a été utilisé par ces plateformes pour le développement de leur système de données.

Les applications Java disposent d'une tonne de ressources et d'un support communautaire. C'est un langage de programmation orienté objet qui est portable et polyvalent. La première partie d'un processus d'apprentissage automatique est une collection de données. Par conséquent, des outils d'apprentissage automatique adéquats sont nécessaires. En choisissant le bon outil d'apprentissage automatique et en prenant des décisions prudentes, l'entreprise pourra réaliser des bénéfices.

Plates-formes importantes et bibliothèques d'apprentissage automatique à ressources ouvertes en Java :

Cornac:

Apache Mahout est un framework distribué. Il fournit des algorithmes de machine pour une plate-forme connue sous le nom d'Apache Hadoop. Avec ce framework, on peut travailler avec des algorithmes intégrés. Il permet aux mathématiciens, aux analystes de données, aux statisticiens et aux scientifiques des données d'utiliser leurs algorithmes personnalisés. En plus d'offrir des performances, une évolutivité et une flexibilité élevées, Mahout se concentre également sur les systèmes de clustering, de classification et de recommandation. Il comprend également des algorithmes implémentés de référence qui s'exécutent sur un seul nœud. Mahout a été principalement conçu à des fins de divertissement.

Java ML

Java ML, également connu sous le nom de Java Machine Learning, est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il possède une interface standard pour les algorithmes du même type. Il contient de nombreux codes et tutoriels destinés aux programmeurs et aux ingénieurs en logiciel. Les algorithmes qui sont écrits ont clairement des processus de documentation appropriés et peuvent être utilisés comme références à l'avenir. Java ML possède de nombreuses fonctionnalités, dont certaines sont : la manipulation de données, le clustering, la classification, la documentation et la sélection de fonctionnalités.

ADAM

ADAMS, également connu sous le nom de systèmes avancés d'exploration de données et d'apprentissage automatique. L'objectif principal d'ADAMS est de construire et de maintenir le traitement, l'exploitation des données, l'exploration et la visualisation des données. Il dispose d'une collection complète d'opérateurs, également appelés acteurs, qui peuvent récupérer des informations et traiter des données. Il offre aux utilisateurs diverses fonctionnalités uniques telles que l'apprentissage automatique, la visualisation, le traitement des données, le streaming, les scripts et bien d'autres. En utilisant une structure arborescente et en suivant une philosophie du moins c'est plus, ADAMS est une puissante plate-forme et Machine Learning en Java.

Apprentissage profond4j :

Deeplearning4j est écrit en Java et convient au langage de machine virtuelle Java tel que Kotlin, Scala, etc. Apache Spark et Hadoop, les derniers frameworks informatiques, font partie de la bibliothèque de Deeplearning4j. Il apporte l'intelligence artificielle dans les environnements professionnels et dispose d'une bibliothèque de qualité commerciale ainsi que d'une bibliothèque open source.

WEKA

WEKA, également connu sous le nom d'environnement Waikato pour l'analyse des connaissances. WEKA est une bibliothèque d'apprentissage automatique qui a une source ouverte qui a été développée en Nouvelle-Zélande. Le nom de cette bibliothèque d'apprentissage automatique a été inspiré par un oiseau incapable de voler que l'on trouve en Nouvelle-Zélande. C'est de loin le meilleur projet en cours. Actuellement, c'est le meilleur endroit pour commencer l'apprentissage automatique. WEKA dispose d'une collection d'algorithmes et prend en charge la technique d'apprentissage en profondeur. Il dispose d'un certain nombre d'outils d'apprentissage automatique pour la régression, la classification, la visualisation et l'exploration de données.

ELKI

ELKI signifie également Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. Il a été développé par l'Université Ludwig Maximilian de Munich, en Allemagne.

Il s'agit d'un framework d'exploration de données basé sur Java utilisé pour l'expansion des applications KDD. ELKI se concentre sur la recherche d'algorithmes qui mettent l'accent sur la détection des valeurs aberrantes et l'analyse des grappes. Il fournit des structures d'index de données telles que R*-tree. Cette bibliothèque d'apprentissage automatique Java est célèbre parmi les étudiants et les chercheurs qui obtiennent des informations à partir de données.

RapidMiner :

RapidMiner s'appelait auparavant Yet Another Learning Environment (YALE). Il a été développé en Allemagne à l'Université technique de Dortmund. Il s'agit d'une plate-forme qui fournit un environnement pour le ming de texte, la préparation de données, l'apprentissage automatique en profondeur, ainsi que l'analyse prédictive. RapidMiner est utilisé pour les applications professionnelles, l'éducation et la formation. Il est facile à utiliser et maintient le flux de travail. Il est utilisé pour apprendre des tâches liées au monde réel et à des fins de recherche. Il propose un système de traitement des données.

Blogs et cours gratuits populaires sur l'IA et le ML

Stanford CorePNL

Stanford CoreNLP est l'un des outils d'apprentissage automatique sonnés par l'Université de Stanford. Il s'agit d'un framework basé sur Java qui peut effectuer diverses tâches liées à la PNL. Il a une base de mots, identifiant le texte, les parties du discours, etc. Stanford CoreNLP a de nombreuses fonctionnalités, dont certaines sont; pour la production de pipelines, un annotateur de texte rapide et efficace est fourni. Il dispose d'une analyse de texte bien entretenue qui est régulièrement mise à jour et dispose d'une vaste base de données. De nombreux outils d'apprentissage automatique n'offrent pas à leurs utilisateurs un système multilingue. Mais Stanford CoreNLP prend en charge plusieurs langues humaines telles que l'anglais, l'arabe, le chinois, etc. L'une des caractéristiques les plus importantes de Stanford CoreNLP est qu'il utilise Java comme outil principal, ce qui le rend facile à utiliser. Il fournit également des AIP pour les principaux langages de programmation dans le monde. . Il peut également être utilisé comme un simple service Web.

JSTAT

JSTAT signifie également outil d'analyse statistique Java. Il est utilisé sous la licence GPL3. Il possède une vaste collection d'algorithmes d'apprentissage automatique parmi tous les frameworks qui ont un taux de performance élevé par rapport à toute autre bibliothèque Java. Il avait été développé comme un exercice d'auto-éducation. Ce cadre est recommandé dans les domaines académiques et de recherche. Certaines des fonctionnalités principales de JSTAT incluent le clustering, la classification et la fonctionnalité

méthodes de sélection.

Neurophe :

Neuroph est un réseau de neurones artificiels (ANN) orienté objet et écrit en Java. L'outil GUI est utilisé pour créer des réseaux de neurones. Java aide les développeurs à développer et former un ensemble de réseaux de neurones. La dernière mise à jour de Neuroph 2.96 comporte de nombreuses fonctionnalités mises à jour qui peuvent être utilisées pour les tâches machine standard car elle contient des améliorations de l'API.

L'apprentissage automatique en Java fournit aux programmeurs, mathématiciens, scientifiques des données et ingénieurs en logiciel une plate-forme avec des techniques et des outils appropriés.Des données complexes leur permettent d'avoir un aperçu. Il est très important de traiter les données et de les comprendre en commençant par l'étape de base, qui consiste à appliquer des méthodes d'apprentissage automatique à des tâches de base telles que le regroupement, la classification, la documentation, l'analyse de données, l'exploration de données, etc. En utilisant Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , et d'autres outils, l'utilisation du Machine Learning devient plus facile.

Chez upGrad, notre certificat avancé en apprentissage automatique et en apprentissage en profondeur , offert en collaboration avec l'IIIT-B, est un cours de 8 mois dispensé par des experts de l'industrie pour vous donner une idée concrète du fonctionnement de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage en profondeur. Dans ce cours, vous aurez l'occasion d'apprendre des concepts importants autour de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage en profondeur, de la vision par ordinateur, du cloud, des réseaux de neurones, etc.

Consultez la page du cours et inscrivez-vous bientôt!

Préparez-vous à une carrière d'avenir

Postuler pour une maîtrise en apprentissage automatique