Apprendimento automatico per sviluppatori Java

Apprendimento automatico in Java:

L'apprendimento automatico ha conquistato il settore e sta crescendo rapidamente. L'apprendimento automatico offre agli algoritmi la possibilità di apprendere e crescere senza essere ulteriormente programmati. Imposta i propri parametri utilizzando dati di esempio in modo da poter eseguire un'attività specifica su dati simili. L'apprendimento automatico è un algoritmo addestrato che viene utilizzato per un particolare problema. Tuttavia, siamo ancora nella prima ondata di apprendimento automatico perché la teoria deve ancora venire. Dal software di riconoscimento facciale che utilizziamo sui nostri telefoni alle auto a guida autonoma, google maps, google translate e le tecnologie a comando vocale fanno tutti parte dell'apprendimento automatico. Nei prossimi anni, nuovi prodotti con tecnologia di nuova generazione domineranno il mondo.

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Cos'è esattamente l'apprendimento automatico?

Siamo solo all'inizio dell'apprendimento automatico. Giorno dopo giorno, l'informatica e l'apprendimento automatico stanno diventando sempre più potenti. Mentre parliamo, si stanno formando nuovi algoritmi per conquistare il mondo. Siamo circondati da dispositivi di apprendimento automatico. Ad esempio, Siri o Alexa sono dispositivi che funzionano sulla generazione della voce. Dobbiamo solo chiedere loro qualcosa e loro cercano sul web e rispondono per noi. Non dobbiamo prenderci la briga di aprire un motore di ricerca e digitare le informazioni di cui abbiamo bisogno e cercare una risposta corretta. Un altro esempio di machine learning potrebbe essere Netflix o Amazon; una volta che guardiamo un genere o una serie di film specifici, questi siti Web forniscono un elenco di consigli di un genere simile.

La classificazione delle email è il modo più adatto per spiegare come funziona il machine learning? L'attività principale è determinare se un'e-mail è spam o meno. Le e-mail di spam non possono essere facilmente identificate semplicemente osservando l'oggetto o il messaggio. Ci sono altre cose che devono essere prese in considerazione. L'algoritmo legge i dati, li classifica in diverse categorie e cerca modelli. Ma con l'aiuto di Machine Learning, non dobbiamo separare manualmente le e-mail di spam. Per noi è già fatto.

Le email promozionali sono le stesse. Viene inviato direttamente nella sezione promozionale della nostra casella di posta. Ci risparmia la fatica di passare attraverso una tonnellata di posta e poi per errore scorrere la posta importante. Ci aiuta a rispondere prima alla posta importante poiché viene mostrata per la prima volta nella nostra casella di posta.

L'apprendimento automatico ha reso la nostra vita quotidiana molto più semplice. Ora abbiamo robot che aspirano i nostri pavimenti mentre possiamo fare qualche altro lavoro. Ha portato la tecnologia a un altro livello inventando auto e treni a guida autonoma poiché è la prossima grande novità per la prossima generazione.

L'apprendimento automatico è una branca dell'Intelligenza Artificiale, focalizzata sulla creazione di applicazioni che apprendono da esempi ed esperienze. Nel tempo questa applicazione software apprende dai dati e ne migliora la precisione senza essere ulteriormente programmata. Gli algoritmi sono addestrati per trovare tipi simili di modelli in enormi quantità di dati e fare previsioni di conseguenza. Man mano che l'algoritmo elabora più dati, le decisioni e le previsioni diventano più accurate. La maggior parte degli algoritmi che incontriamo oggi sono basati su Machine Learning in Java .

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Come funziona?

È stato sviluppato un algoritmo regolare per formare un algoritmo di apprendimento automatico. Poiché è fatto per imparare e crescere dai dati forniti automaticamente. È stato classificato in tre tipi:

Apprendimento supervisionato:

L'apprendimento supervisionato è il processo di formazione. È la parte in cui l'algoritmo è stato addestrato per rispondere a vari tipi di domande. Etichetta e classifica i dati così come vengono ricevuti. Ad esempio, quando siamo bambini che stanno imparando a scrivere, il nostro insegnante o genitore guidava le nostre mani per creare la forma corretta dell'alfabeto. Allo stesso modo, questo algoritmo ottiene una serie di dati di addestramento e ne mappa le variabili di input e output. Una volta addestrato, può prendere decisioni, rispondere e fare previsioni automaticamente.

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Apprendimento automatico senza supervisione:

L'apprendimento automatico ottiene molti dati non etichettati. Quindi utilizza algoritmi per raggruppare i dati in classi diverse. Cerca di estrarre caratteristiche o modelli significativi da questi dati in modo da poterli classificare, etichettare e ordinare senza l'aiuto di un essere umano. Quando parliamo di Unsupervised Learning, la prima cosa che ci viene in mente è fare previsioni e prendere decisioni automatiche. Ma non è così, e qui Unsupervised Machine Learning significa identificare modelli e relazioni tra i dati che una persona media perderebbe.

Insegnamento rafforzativo:

Questo tipo di apprendimento avviene interagendo con un particolare ambiente. Segue il concetto di tentativi ed errori. Ad esempio, un bambino durante la sua prima infanzia non può distinguere tra quali oggetti sono caldi e quali cose sono fredde. Se il piatto preferito di un bambino viene conservato in un contenitore caldo e gli dici che è caldo, ma il bambino non riesce a capire cosa significa, toccando il contenitore si scotta. È allora che si rendono conto che questo significa caldo. In modo simile, la tecnica di machine learning Reinforcement apprende dalle conseguenze delle sue azioni. Per scoprire il miglior risultato possibile.

Competenze di apprendimento automatico richieste

Perché l'apprendimento automatico in Java:

Java è uno dei linguaggi senior e più popolari utilizzati nel mondo della programmazione. Viene utilizzato per lo sviluppo di software e per lo sviluppo di ecosistemi di Big Data. È facile da usare e molto richiesto. Se calcolato approssimativamente in tutto il mondo, più di nove milioni di sviluppatori utilizzano Java. Le imprese del settore pubblico e privato hanno una base di codice che utilizza JVM come ambiente di elaborazione principale. Poiché Java è ovunque, ha una domanda enorme nel mondo della programmazione. Python, R, ecc., sono altri linguaggi di programmazione di apprendimento automatico utilizzati. Anche se possono essere buoni, Java non è in ritardo. Con l'aiuto di una libreria open source di terze parti, qualsiasi sviluppatore Java può applicare l'apprendimento automatico ed entrare in Data Science. Apache Spark e Apache Kafka utilizzano Java come linguaggio di programmazione principale per gestire i big data. Per motivi di sicurezza e affidabilità, Java è stato utilizzato da queste piattaforme per lo sviluppo del loro sistema di dati.

Le applicazioni Java hanno un sacco di risorse e supporto della comunità. È un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti portatile e versatile. La prima parte di un processo di apprendimento automatico è una raccolta di dati. Pertanto sono necessari adeguati strumenti di machine learning. Scegliendo lo strumento di apprendimento automatico appropriato e prendendo decisioni attente, l'azienda sarà in grado di realizzare un profitto.

Piattaforme significative e librerie di machine learning a risorse aperte in Java:

Mahout:

Apache Mahout è un framework distribuito. Fornisce algoritmi macchina per una piattaforma nota come Apache Hadoop. Con questo framework, si può lavorare con algoritmi integrati. Consente a matematici, analisti di dati, statistici e data scientist di utilizzare i loro algoritmi personalizzati. Oltre a offrire prestazioni elevate, scalabilità e flessibilità, Mahout si concentra anche su sistemi di clustering, classificazione e raccomandazione. Include anche algoritmi implementati di riferimento che vengono eseguiti su un singolo nodo. Mahout è stato progettato principalmente per scopi di intrattenimento.

Java ML

Java ML, noto anche come Java Machine Learning, è una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico. Ha un'interfaccia standard per algoritmi dello stesso tipo. Ha un sacco di codici e tutorial diretti a programmatori e ingegneri del software. Gli algoritmi scritti chiaramente hanno processi di documentazione adeguati e possono essere utilizzati per riferimenti in futuro. Java ML ha molte funzionalità, alcune delle quali sono: manipolazione dei dati, clustering, classificazione, documentazione e selezione delle funzionalità.

ADAMS

ADAMS, noto anche come Advanced Data Mining e Machine Learning Systems. L'obiettivo principale di ADAMS è costruire e mantenere l'elaborazione, il data-driven, l'estrazione e la visualizzazione dei dati. Dispone di una raccolta completa di operatori, noti anche come attori, in grado di recuperare informazioni ed elaborare dati. Fornisce agli utenti varie funzionalità uniche come l'apprendimento automatico, la visualizzazione, l'elaborazione dei dati, lo streaming, lo scripting e molti altri. Utilizzando una struttura ad albero e seguendo una filosofia di meno è di più, ADAMS è una potente piattaforma e Machine Learning in Java.

Apprendimento profondo4j:

Deeplearning4j è scritto in Java ed è adatto per Java Virtual Machine Language come Kotlin, Scala, ecc. Apache Spark e Hadoop, gli ultimi framework informatici, fanno parte della libreria di Deeplearning4j. Porta l'intelligenza artificiale negli ambienti aziendali e dispone di una libreria di livello commerciale e open source.

WEKA

WEKA, noto anche come Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA è una libreria di apprendimento automatico che ha un open source sviluppato in Nuova Zelanda. Il nome di questa libreria di Machine Learning è stato ispirato da un uccello incapace di volare che si trova in Nuova Zelanda. È di gran lunga il progetto migliore e in corso. Attualmente, è il posto migliore per iniziare l'apprendimento automatico. WEKA ha una raccolta di algoritmi e supporta la tecnica del deep learning. Ha una serie di strumenti di apprendimento automatico per la regressione, la classificazione, la visualizzazione e il data mining.

ELKI

ELKI è anche l'acronimo di Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. È stato sviluppato dall'Università Ludwig Maximilian di Monaco di Baviera, in Germania.

È un framework di data mining basato su Java utilizzato per l'espansione delle applicazioni KDD. ELKI si concentra sulla ricerca di algoritmi che enfatizza il rilevamento dei valori anomali e l'analisi dei cluster. Fornisce strutture di indici di dati come R*-tree. Questa libreria Java Machine Learning è famosa tra studenti e ricercatori che ottengono approfondimenti dai dati.

RapidMiner:

RapidMiner si chiamava Yet Another Learning Environment (YALE). È stato sviluppato in Germania presso l'Università Tecnica di Dortmund. È una piattaforma che fornisce un ambiente per il text ming, la preparazione dei dati, il deep learning machine learning e l'analisi predittiva. RapidMiner viene utilizzato per applicazioni aziendali, istruzione e formazione. È facile da usare e mantiene il flusso di lavoro. Viene utilizzato per l'apprendimento di compiti relativi al mondo reale e per scopi di ricerca. Offre un sistema di elaborazione dati.

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Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP è uno degli strumenti di apprendimento automatico suonati dalla Stanford University. È un framework basato su Java che può eseguire varie attività relative alla PNL. Ha una base di parole, testo identificativo, parti del discorso, ecc. Stanford CoreNLP ha molte caratteristiche, alcune delle quali sono; per la produzione di pipeline, viene fornito un annotatore di testo rapido ed efficiente. Ha un'analisi del testo ben tenuta che si aggiorna regolarmente e ha un vasto database. Molti strumenti di apprendimento automatico non offrono ai propri utenti un sistema multilingue. Ma Stanford CoreNLP supporta più lingue umane come inglese, arabo, cinese, ecc. Una delle caratteristiche più importanti di Stanford CoreNLP è che utilizza Java come strumento principale, il che lo rende facile da usare. Fornisce inoltre AIP per i principali linguaggi di programmazione del mondo. . Può essere utilizzato anche come semplice servizio web.

JSTAT

JSTAT è anche l'acronimo di Java Statistical Analysis Tool. È utilizzato con licenza GPL3. Ha una vasta raccolta di algoritmi di Machine Learning tra qualsiasi framework che abbia un alto tasso di prestazioni rispetto a qualsiasi altra libreria Java. Era stato sviluppato come esercizio di autoeducazione. Questo framework è raccomandato nelle aree accademiche e di ricerca. Alcune delle funzionalità principali di JSTAT includono clustering, classificazione e funzionalità

metodi di selezione.

Neurofo:

Neuroph è una rete neurale artificiale (ANN) orientata agli oggetti e scritta in Java. Lo strumento GUI viene utilizzato per creare reti neurali. Java aiuta gli sviluppatori a sviluppare e addestrare una serie di reti neurali. L'ultimo aggiornamento di Neuroph 2.96 ha molte funzionalità aggiornate che possono essere utilizzate per attività standard della macchina in quanto contiene miglioramenti API.

Machine Learning in Java fornisce a programmatori, matematici, data scientist e ingegneri del software una piattaforma con tecniche e strumenti adeguati.I dati complessi consentono loro di ottenere informazioni dettagliate. È molto importante elaborare i dati e comprenderli partendo dal passaggio di base, che consiste nell'applicare metodi di apprendimento automatico su attività di base come clustering, classificazione, documentazione, analisi dei dati, data mining, ecc. Utilizzando Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner e altri strumenti, l'uso dell'apprendimento automatico diventa più semplice.

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