Java 開発者のための機械学習

Java での機械学習:

機械学習は業界を席巻し、急速に普及しています。 機械学習は、アルゴリズムをさらにプログラムしなくても、学習して成長する機会を与えます。 同様のデータに対して特定のタスクを実行できるように、サンプル データを使用して独自のパラメーターを設定します。 機械学習は、特定の問題に使用されるトレーニング済みアルゴリズムです。 しかし、私たちはまだ機械学習の最初の波の中にいます。理論はまだまだこれからです。 携帯電話で使用する顔認識ソフトウェアから自動運転車まで、Google マップ、Google 翻訳、音声制御技術はすべて機械学習の一部です。 今後数年間で、次世代技術を搭載した新製品が世界を席巻するでしょう。

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機械学習とは正確には何ですか？

機械学習はまだ始まったばかりです。 日々、コンピューティングと機械学習はより強力になっています。 私たちが話しているように、世界を支配する新しいアルゴリズムが形成されています。 私たちは機械学習デバイスに囲まれています。 たとえば、Siri や Alexa は、音声生成を行うデバイスです。 彼らに何か質問するだけで、彼らはウェブを検索して答えてくれます。 わざわざ検索エンジンを開いて必要な情報を入力し、正しい答えを探す必要はありません。 機械学習のもう 1 つの例は、Netflix や Amazon です。 特定の映画のジャンルやシリーズを見ると、これらの Web サイトは類似のジャンルのおすすめのリストを表示します。

メールの分類は、機械学習の仕組みを説明する最も適切な方法ですか? 主なタスクは、電子メールがスパムかどうかを判断することです。 迷惑メールは、件名やメッセージだけでは簡単に判別できません。 他にも考慮に入れなければならないことがあります。 アルゴリズムはデータを読み取り、さまざまなカテゴリに分類して、パターンを探します。 しかし、機械学習の助けを借りて、手動でスパム メールを分離する必要はありません。 それはすでに私たちのために行われています。

プロモーションメールも同じです。 メールボックスのプロモーション セクションに直接送信されます。 大量のメールを調べてから、誤って重要なメールをスクロールするという手間が省けます。 受信トレイに最初に表示される重要なメールに最初に返信するのに役立ちます。

機械学習により、私たちの日常生活は非常に便利になりました。 これで、他の作業をしながら床を掃除するロボットができました。 自動運転車や自動運転列車を発明することで、テクノロジーを別のレベルに引き上げました.

機械学習は、例と経験から学習するアプリケーションの構築に重点を置いた人工知能の一分野です。 このソフトウェア アプリケーションは、時間をかけてデータから学習し、それ以上プログラムしなくても精度を向上させます。 アルゴリズムは、膨大な量のデータから類似の種類のパターンを見つけ、それに応じて予測を行うようにトレーニングされています。 アルゴリズムがより多くのデータを処理するにつれて、決定と予測はより正確になります。 今日目にするアルゴリズムのほとんどは、 Java の機械学習に基づいています。

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それはどのように機能しますか？

機械学習アルゴリズムを形成するために、通常のアルゴリズムが開発されました。 自動的に提供されるデータから学習し、成長するように作られているため。 次の 3 つのタイプに分類されています。

教師あり学習:

教師あり学習はトレーニング プロセスです。 アルゴリズムがさまざまな種類の質問に応答するようにトレーニングされた部分です。 受信したデータにラベルを付けて分類します。 たとえば、私たちが文字の書き方を学んでいる子供の頃、教師や親は私たちの手をガイドしてアルファベットの正しい形を作っていました。 同様に、このアルゴリズムは一連のトレーニング データを取得し、その入力変数と出力変数をマッピングします。 トレーニングが完了すると、意思決定、応答、予測を自動的に行うことができます。

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教師なし機械学習:

機械学習は、ラベルのないデータを大量に取得します。 次に、アルゴリズムを使用してデータをさまざまなクラスにクラスター化します。 このデータから意味のある特徴やパターンを取り出して、人間の助けを借りずに分類、ラベル付け、およびソートできるようにします。 教師なし学習について話すとき、最初に頭に浮かぶのは、自動的な予測と決定を行うことです。 しかし、そうではありません。ここで、教師なし機械学習とは、平均的な人が見逃すデータ間のパターンと関係を特定することを意味します。

強化学習:

このタイプの学習は、特定の環境と対話することによって行われます。 それは試行錯誤の概念に従います。 たとえば、幼児期の子供は、熱いものと冷たいものを区別できません。 子供の好きな料理が熱い容器に入れられていて、熱いと言っているのに意味が分からず、容器に触れて火傷を負ってしまうことがあります。 その時、彼らはこれが暑いことを意味することに気づきます。 同様に、強化機械学習手法は、そのアクションの結果から学習します。 可能な限り最良の結果を見つけるために。

需要の高い機械学習スキル

Java で機械学習を行う理由:

Java は、プログラミングの世界で使用されている最も古くからある言語の 1 つです。 ソフトウェア開発とビッグデータエコシステムの開発に使用されます。 使いやすく、需要が高いです。 世界中で概算すると、900 万人を超える開発者が Java を使用しています。 民間および公共部門の企業には、JVM を主要なコンピューティング環境として使用するコードベースがあります。 Java はどこにでもあるため、プログラミングの世界では大きな需要があります。 Python、R などは、使用される他の機械学習プログラミング言語です。 それらは良いかもしれませんが、Java は遅れをとっていません。 サードパーティのオープンソース ライブラリの助けを借りて、Java 開発者は機械学習を適用してデータ サイエンスに取り掛かることができます。 Apache Spark と Apache Kafka は、Java をコア プログラミング言語として使用して、ビッグ データを処理します。 セキュリティと信頼性の理由から、Java はこれらのプラットフォームでデータ システムの開発に使用されてきました。

Java アプリケーションには、大量のリソースとコミュニティ サポートがあります。 移植性と汎用性に優れたオブジェクト指向プログラミング言語です。 機械学習プロセスの最初の部分は、データのコレクションです。 したがって、適切な機械学習ツールが必要です。 適切な機械学習ツールを選択し、慎重な決定を下すことで、ビジネスは利益を上げることができます。

Java の重要なプラットフォームとオープン リソースの機械学習ライブラリ:

マーハウト:

Apache Mahout は分散フレームワークです。 これは、Apache Hadoop として知られるプラットフォーム用のマシン アルゴリズムを提供します。 このフレームワークを使用すると、組み込みアルゴリズムを操作できます。 これにより、数学者、データ アナリスト、統計学者、およびデータ サイエンティストは、カスタム メイドのアルゴリズムを使用できます。 Mahout は、高性能、スケーラビリティ、および柔軟性を提供するだけでなく、クラスタリング、分類、および推奨システムにも重点を置いています。 また、単一ノードで実行されるリファレンス実装アルゴリズムも含まれています。 Mahout は、主に娯楽を目的として設計されました。

JavaML

Java Machine Learning とも呼ばれる Java ML は、機械学習アルゴリズムの集合です。 同じタイプのアルゴリズムの標準インターフェースを備えています。 プログラマーやソフトウェア エンジニア向けのコードやチュートリアルがたくさんあります。 明確に記述されたアルゴリズムには、適切な文書化プロセスがあり、将来の参照に使用できます。 Java ML には多くの機能があり、データ操作、クラスタリング、分類、ドキュメンテーション、機能選択などがあります。

アダムス

高度なデータ マイニングおよび機械学習システムとしても知られる ADAMS。 ADAMS の主な目的は、データの処理、データ駆動型、マイニング、および視覚化を構築および維持することです。 情報を取得してデータを処理できる、アクターとも呼ばれるオペレーターの包括的なコレクションがあります。 機械学習、視覚化、データ処理、ストリーミング、スクリプト作成など、さまざまな独自の機能をユーザーに提供します。 ツリーのような構造を使用し、Less is more の哲学に従うことで、ADAMS は強力なプラットフォームであり、 Java で機械学習を行います。

ディープラーニング4j:

Deeplearning4j は Java で記述されており、Kotlin、Scala などの Java 仮想マシン言語に適しています。最新のコンピューティング フレームワークである Apache Spark と Hadoop は、Deeplearning4j のライブラリの一部です。 人工知能をビジネス環境にもたらし、商用グレードのライブラリとオープンソースのライブラリを備えています。

ウェカ

知識分析のためのワイカト環境としても知られるWEKA。 WEKAはニュージーランドで開発されたオープンソースの機械学習ライブラリです。 この機械学習ライブラリの名前は、ニュージーランドに生息する飛べない鳥にちなんで付けられました。 それは断然最高の進行中のプロジェクトです。 現在、機械学習を始めるのに最適な場所です。 WEKAにはアルゴリズムのコレクションがあり、ディープラーニング技術をサポートしています。 回帰、分類、視覚化、およびデータ マイニングのための多数の機械学習ツールがあります。

エルキ

ELKI は、Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures の略でもあります。 ドイツのミュンヘンにあるルートヴィヒ・マクシミリアン大学によって開発されました。

これは、KDD アプリケーションの拡張に使用される Java ベースのデータ マイニング フレームワークです。 ELKI は、外れ値検出とクラスター分析を重視したアルゴリズム研究に重点を置いています。 R*-tree などのデータ インデックス構造を提供します。 この Java Machine Learning Library は、データから洞察を得る学生や研究者の間で有名です。

ラピッドマイナー:

RapidMiner は以前、Yet Another Learning Environment (YALE) と呼ばれていました。 ドイツのドルトムント工科大学で開発されました。 これは、テキスト ming、データ準備、深層学習機械学習、および予測分析のための環境を提供するプラットフォームです。 RapidMiner は、ビジネス アプリケーション、教育、およびトレーニングに使用されます。 使いやすく、ワークフローを維持します。 実世界に関連するタスクの学習や研究目的で使用されます。 データ処理システムを提供します。

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スタンフォードコアNLP

Stanford CoreNLP は、スタンフォード大学が打ち出した機械学習ツールの 1 つです。 これは、さまざまな NLP 関連のタスクを実行できる Java ベースのフレームワークです。 これには、単語のベースがあり、テキスト、品詞などを識別します。スタンフォード CoreNLP には多くの機能があり、その一部は次のとおりです。 パイプラインの生成のために、高速で効率的なテキスト アノテーターが提供されます。 定期的に更新され、膨大なデータベースを持つ、よく維持されたテキスト分析があります。 多くの機械学習ツールは、ユーザーに多言語システムを提供していません。 しかし、スタンフォード CoreNLP は、英語、アラビア語、中国語などの多言語をサポートしています。スタンフォード CoreNLP の最も重要な機能の 1 つは、主要なツールとして Java を使用しているため、使いやすいことです。 また、世界の主要なプログラミング言語の AIP も提供します。 . また、単純な Web サービスとしても使用できます。

JSTAT

JSTAT は、Java Statistical Analysis ツールの略でもあります。 GPL3 ライセンスの下で使用されます。 他のJavaライブラリと比較して高いパフォーマンス率を持つフレームワークの中で、機械学習アルゴリズムの広範なコレクションがあります。 これは、自己教育の演習として開発されました。 このフレームワークは、学術および研究分野で推奨されています。 JSTAT の主な機能には、クラスタリング、分類、機能などがあります。

選択方法。

ニューロフ:

Neuroph は、Java で記述されたオブジェクト指向の人工ニューラル ネットワーク (ANN) です。 ニューラル ネットワークの作成には GUI ツールを使用します。 Java は、開発者が一連のニューラル ネットワークを開発およびトレーニングするのに役立ちます。 Neuroph 2.96 の最新の更新には、API の改善が含まれているため、標準的なマシン タスクに使用できる多くの更新された機能があります。

Java の機械学習は、プログラマー、数学者、データ サイエンティスト、およびソフトウェア エンジニアに、適切な手法とツールを備えたプラットフォームを提供します。複雑なデータにより、洞察を得ることができます。 クラスタリング、分類、文書化、データ分析、データマイニングなどの基本的なタスクに機械学習手法を適用する基本的なステップから始めて、データを処理して理解することが非常に重要です。Mahout、Deeplearning4J、ELKI、RapidMiner を使用して、およびその他のツールにより、機械学習の使用が容易になります。

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