Pembelajaran Mesin untuk Pengembang Java

Pembelajaran Mesin di Jawa:

Pembelajaran mesin telah mengambil alih industri dan meningkat dengan sangat cepat. Pembelajaran mesin memberi algoritme kesempatan untuk belajar dan tumbuh tanpa diprogram lebih lanjut. Itu menetapkan parameternya sendiri dengan menggunakan data sampel sehingga dapat melakukan tugas tertentu pada data serupa. Pembelajaran mesin adalah algoritma terlatih yang digunakan untuk masalah tertentu. Namun, kami masih dalam gelombang pertama pembelajaran mesin karena masih banyak teori yang akan datang. Dari perangkat lunak pengenalan wajah yang kami gunakan di ponsel kami hingga mobil yang dapat mengemudi sendiri, peta google, google translate, dan teknologi yang dikendalikan suara adalah bagian dari pembelajaran mesin. Selama beberapa tahun ke depan, produk baru dengan teknologi generasi mendatang akan menguasai dunia.

Daftar ke Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

Apa sebenarnya pembelajaran mesin itu?

Kami baru saja memulai pembelajaran mesin. Hari demi hari, komputasi dan pembelajaran mesin semakin kuat. Saat kita berbicara, algoritme baru sedang dibentuk untuk mengambil alih dunia. Kami dikelilingi oleh perangkat pembelajaran mesin. Misalnya, Siri atau Alexa adalah perangkat yang berfungsi menghasilkan suara. Kami hanya perlu menanyakan sesuatu kepada mereka, dan mereka mencari di web dan menjawabnya untuk kami. Kita tidak perlu bersusah payah membuka mesin pencari dan mengetikkan informasi yang kita perlukan, serta mencari jawaban yang benar. Contoh lain dari pembelajaran mesin adalah Netflix atau Amazon; setelah kami menonton genre atau serial film tertentu, situs web ini akan menampilkan daftar rekomendasi dari genre yang serupa.

Klasifikasi email adalah cara yang paling cocok untuk menjelaskan cara kerja pembelajaran mesin? Tugas utamanya adalah menentukan apakah suatu email adalah spam atau bukan. Email spam tidak dapat dengan mudah diidentifikasi hanya dengan melihat subjek atau pesannya. Ada hal lain yang perlu diperhatikan. Algoritme membaca data, mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang berbeda, dan mencari pola. Namun dengan bantuan Machine Learning, kita tidak perlu memisahkan email spam secara manual. Itu sudah dilakukan untuk kita.

Email promosi juga sama. Itu langsung dikirim ke bagian promosi kotak surat kami. Ini menyelamatkan kita dari kesulitan melalui banyak surat dan kemudian secara tidak sengaja menelusuri surat-surat penting. Ini membantu kami menjawab email penting terlebih dahulu seperti yang pertama kali ditampilkan di kotak masuk kami.

Pembelajaran mesin telah membuat kehidupan sehari-hari kita jauh lebih mudah. Sekarang kami memiliki Robot yang menyedot debu lantai kami sementara kami dapat melakukan pekerjaan lain. Ini telah membawa teknologi ke tingkat yang lebih tinggi dengan menghadirkan mobil dan kereta yang dapat mengemudi sendiri karena ini adalah hal besar berikutnya untuk generasi yang akan datang.

Pembelajaran mesin adalah cabang dari Kecerdasan Buatan, yang difokuskan untuk membangun aplikasi yang belajar dari contoh dan pengalaman. Seiring waktu aplikasi perangkat lunak ini belajar dari data dan meningkatkan keakuratannya tanpa diprogram lebih lanjut. Algoritma dilatih untuk menemukan jenis pola serupa dalam jumlah data yang sangat besar dan membuat prediksi yang sesuai. Saat algoritme memproses lebih banyak data, keputusan dan prediksi menjadi lebih akurat. Sebagian besar algoritme yang kami temui saat ini didasarkan pada Machine Learning di Java .

Lihat Sertifikasi Lanjutan upGrad di DevOps

Bagaimana cara kerjanya?

Algoritma reguler telah dikembangkan untuk membentuk algoritma pembelajaran mesin. Karena dibuat untuk belajar dan tumbuh dari data yang disediakan secara otomatis. Itu telah dikategorikan menjadi tiga jenis:

Pembelajaran yang Diawasi:

Pembelajaran yang diawasi adalah proses pelatihan. Ini adalah bagian di mana algoritma telah dilatih untuk menjawab berbagai jenis pertanyaan. Ini memberi label dan mengklasifikasikan Data saat diterima. Misalnya, ketika kita masih kecil baru belajar menulis, guru atau orang tua kita biasa membimbing tangan kita untuk membuat bentuk alfabet yang tepat. Demikian pula, algoritma ini mendapatkan satu set data pelatihan dan memetakan variabel input dan outputnya. Setelah dilatih, ia dapat membuat keputusan, merespons, dan membuat prediksi secara otomatis.

Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik & Kursus AI Online

Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan:

Pembelajaran mesin mendapat banyak data yang tidak berlabel. Kemudian menggunakan algoritma untuk mengelompokkan data di kelas yang berbeda. Ia mencoba mengambil fitur atau pola yang bermakna dari Data ini sehingga dapat mengklasifikasikan, memberi label, dan mengurutkannya tanpa bantuan manusia. Saat kita berbicara tentang Pembelajaran Tanpa Pengawasan, hal pertama yang terlintas di benak kita adalah membuat prediksi dan keputusan otomatis. Tapi bukan itu masalahnya, dan di sini Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan berarti mengidentifikasi pola dan hubungan di antara data yang akan dilewatkan oleh orang kebanyakan.

Pembelajaran Penguatan:

Jenis pembelajaran ini dilakukan dengan cara berinteraksi dengan lingkungan tertentu. Ini mengikuti konsep trial and error. Misalnya, seorang anak pada masa kanak-kanaknya tidak dapat membedakan antara benda mana yang panas dan mana yang dingin. Jika hidangan favorit anak disimpan dalam wadah panas dan Anda memberi tahu anak bahwa makanan itu panas, tetapi anak tersebut tidak mengerti apa artinya, saat menyentuh wadah itu, mereka akan gosong. Saat itulah mereka menyadari bahwa ini berarti panas. Dengan cara yang sama, teknik pembelajaran mesin Penguatan belajar dari konsekuensi tindakannya. Untuk mengetahui hasil yang terbaik.

Keterampilan Machine Learning yang Diminta

Mengapa Pembelajaran Mesin di Jawa:

Java adalah salah satu bahasa senior dan terpopuler yang digunakan dalam dunia pemrograman. Ini digunakan untuk pengembangan perangkat lunak dan untuk pengembangan ekosistem Big Data. Mudah digunakan dan permintaan tinggi. Jika dihitung secara kasar di seluruh dunia, lebih dari sembilan juta pengembang menggunakan Java. Perusahaan sektor swasta dan publik memiliki basis kode yang menggunakan JVM sebagai lingkungan komputasi utama. Karena Java ada di mana-mana, ia memiliki permintaan yang sangat besar di dunia pemrograman. Python, R, dll., adalah bahasa pemrograman pembelajaran mesin lain yang digunakan. Meskipun mereka mungkin bagus tapi Java tidak ketinggalan. Dengan bantuan perpustakaan sumber terbuka pihak ketiga, pengembang Java mana pun dapat menerapkan pembelajaran mesin dan masuk ke Ilmu Data. Apache Spark dan Apache Kafka menggunakan Java sebagai bahasa pemrograman inti mereka untuk menangani data besar. Karena alasan keamanan dan keandalan Java telah digunakan oleh platform ini untuk pengembangan sistem data mereka.

Aplikasi Java memiliki banyak sumber daya dan dukungan komunitas. Ini adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang portabel dan serbaguna. Bagian pertama dari proses pembelajaran mesin adalah kumpulan Data. Oleh karena itu diperlukan alat pembelajaran mesin yang memadai. Dengan memilih alat pembelajaran mesin yang tepat dan membuat keputusan yang cermat, bisnis akan dapat menghasilkan keuntungan.

Platform signifikan dan pustaka pembelajaran mesin sumber daya terbuka di Java:

Sais gajah:

Apache Mahout adalah kerangka kerja terdistribusi. Ini menyediakan algoritme mesin untuk platform yang dikenal sebagai Apache Hadoop. Dengan kerangka kerja ini, seseorang dapat bekerja dengan algoritme bawaan. Ini memungkinkan Matematikawan, analis data, ahli statistik, dan ilmuwan data untuk menggunakan algoritme yang dibuat khusus. Seiring dengan menawarkan kinerja tinggi, skalabilitas, dan fleksibilitas, Mahout juga berfokus pada sistem pengelompokan, klasifikasi, dan rekomendasi. Ini juga termasuk algoritma referensi yang diimplementasikan yang berjalan pada satu node. Mahout sebagian besar dirancang untuk tujuan hiburan.

ML Jawa

Java ML, juga dikenal sebagai Java Machine Learning, adalah kumpulan algoritma pembelajaran mesin. Ini memiliki antarmuka standar untuk algoritma dari jenis yang sama. Ini memiliki banyak kode dan tutorial yang ditujukan untuk pemrogram dan insinyur perangkat lunak. Algoritma yang ditulis dengan jelas memiliki proses dokumentasi yang baik dan dapat digunakan untuk referensi di masa mendatang. Java ML memiliki banyak fitur, beberapa di antaranya adalah: Manipulasi data, pengelompokan, klasifikasi, dokumentasi, dan pemilihan fitur.

ADAMS

ADAMS, juga dikenal sebagai Penambangan Data Tingkat Lanjut dan Sistem Pembelajaran Mesin. Tujuan utama ADAMS adalah untuk membangun dan memelihara pemrosesan, berbasis data, penambangan, dan visualisasi data. Ini memiliki kumpulan operator yang komprehensif, juga dikenal sebagai aktor, yang dapat mengambil informasi dan memproses data. Ini memberi pengguna berbagai fitur unik seperti pembelajaran mesin, visualisasi, pemrosesan data, streaming, skrip, dan banyak lagi. Dengan menggunakan struktur mirip pohon dan mengikuti filosofi kurang lebih, ADAMS adalah platform dan Machine Learning yang kuat di Java.

Deeplearning4j:

Deeplearning4j ditulis dalam Java dan cocok untuk Java Virtual Machine Language seperti Kotlin, Scala, dll. Apache Spark dan Hadoop, framework komputasi terbaru, adalah bagian dari pustaka Deeplearning4j. Ini membawa Kecerdasan Buatan ke dalam lingkungan bisnis dan memiliki perpustakaan kelas Komersial serta sumber terbuka.

WEKA

WEKA, juga dikenal sebagai Lingkungan Waikato untuk Analisis Pengetahuan. WEKA adalah perpustakaan pembelajaran mesin yang memiliki sumber terbuka yang dikembangkan di Selandia Baru. Nama perpustakaan Machine learning ini terinspirasi dari burung yang tidak bisa terbang yang ditemukan di Selandia Baru. Ini adalah proyek terbaik dan berkelanjutan. Saat ini, ini adalah tempat terbaik untuk memulai pembelajaran mesin. WEKA memiliki kumpulan algoritma dan mendukung teknik deep learning. Ini memiliki sejumlah alat pembelajaran mesin untuk regresi, klasifikasi, visualisasi, dan penambangan data.

ELKI

ELKI juga merupakan singkatan dari Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. Ini dikembangkan oleh Universitas Ludwig Maximilian Munich, Jerman.

Ini adalah kerangka penambangan data berbasis Java yang digunakan untuk perluasan aplikasi KDD. ELKI berfokus pada penelitian algoritma yang menekankan pada deteksi outlier dan analisis klaster. Ini menyediakan struktur indeks data seperti R*- tree. Perpustakaan Pembelajaran Mesin Java ini terkenal di kalangan mahasiswa dan peneliti yang mendapatkan wawasan dari data.

Penambang cepat:

RapidMiner dulu disebut Yet Another Learning Environment (YALE). Ini dikembangkan di Jerman di Technical University of Dortmund. Ini adalah platform yang menyediakan lingkungan untuk ming teks, persiapan data, pembelajaran mesin pembelajaran mendalam, serta analitik prediktif. RapidMiner digunakan untuk aplikasi bisnis, pendidikan, dan pelatihan. Mudah digunakan dan mempertahankan alur kerja. Ini digunakan untuk mempelajari tugas-tugas terkait dunia nyata dan untuk tujuan penelitian. Ini menawarkan sistem pemrosesan data.

Blog AI dan ML Populer & Kursus Gratis

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP adalah salah satu alat pembelajaran mesin yang disuarakan oleh Stanford University. Ini adalah kerangka kerja berbasis Java yang dapat melakukan berbagai tugas terkait NLP. Ini memiliki basis kata, mengidentifikasi teks, bagian dari ucapan, dll. Stanford CoreNLP memiliki banyak fitur, beberapa di antaranya adalah; untuk produksi pipa, disediakan anotator teks yang cepat dan efisien. Ini memiliki analitik teks yang terpelihara dengan baik yang diperbarui secara teratur dan memiliki basis data yang luas. Banyak alat pembelajaran mesin tidak menawarkan sistem multibahasa kepada penggunanya. Tetapi Stanford CoreNLP mendukung banyak bahasa manusia seperti Inggris, Arab, Cina, dll. Salah satu fitur terpenting Stanford CoreNLP adalah menggunakan Java sebagai alat utamanya, yang membuatnya mudah digunakan. Ini juga menyediakan AIP untuk bahasa pemrograman utama di dunia. . Itu juga dapat digunakan sebagai layanan web sederhana.

JSTAT

JSTAT juga merupakan singkatan dari alat Analisis Statistik Java. Ini digunakan di bawah lisensi GPL3. Ini memiliki koleksi algoritma Pembelajaran Mesin yang luas di antara kerangka kerja apa pun yang memiliki tingkat kinerja tinggi dibandingkan dengan Perpustakaan Java lainnya. Itu telah dikembangkan sebagai latihan pendidikan mandiri. Kerangka kerja ini direkomendasikan di bidang akademik dan penelitian. Beberapa fitur utama JSTAT meliputi pengelompokan, klasifikasi, dan fitur

metode seleksi.

Neurof:

Neuroph adalah Artificial Neural Network (ANN) yang berorientasi objek dan ditulis dalam Java. Alat GUI digunakan untuk membuat Neural Networks. Java membantu pengembang untuk mengembangkan dan melatih satu set Neural Networks. Pembaruan terbaru Neuroph 2.96 memiliki banyak fitur yang diperbarui yang dapat digunakan untuk tugas mesin standar karena mengandung peningkatan API.

Machine Learning di Java memberi programmer, ahli matematika, ilmuwan data, dan insinyur perangkat lunak sebuah platform dengan teknik dan alat yang tepat.Data yang kompleks memungkinkan mereka untuk mendapatkan wawasan. Sangat penting untuk memproses data dan memahaminya dengan memulai dari langkah dasar, yaitu menerapkan metode pembelajaran mesin pada tugas-tugas dasar seperti pengelompokan, klasifikasi, dokumentasi, analisis data, penambangan data, dll. Dengan menggunakan Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , dan alat lainnya, penggunaan Machine Learning menjadi lebih mudah.

Di upGrad, Sertifikat Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam , yang ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B, adalah kursus 8 bulan yang diajarkan oleh pakar industri untuk memberi Anda gambaran dunia nyata tentang cara kerja pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan kesempatan untuk mempelajari konsep-konsep penting seputar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, cloud, jaringan saraf, dan banyak lagi.

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Terapkan untuk Magister Pembelajaran Mesin