Java 개발자를 위한 기계 학습

자바의 기계 학습:

기계 학습은 업계를 장악했으며 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 기계 학습은 알고리즘이 추가 프로그래밍 없이 학습하고 성장할 수 있는 기회를 제공합니다. 유사한 데이터에 대해 특정 작업을 수행할 수 있도록 샘플 데이터를 사용하여 자체 매개 변수를 설정합니다. 기계 학습은 특정 문제에 사용되는 훈련된 알고리즘입니다. 그러나 이론이 아직 더 많이 필요하기 때문에 우리는 여전히 기계 학습의 첫 번째 물결에 있습니다. 우리가 휴대폰에서 사용하는 얼굴 인식 소프트웨어부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 Google 지도, Google 번역 및 음성 제어 기술은 모두 기계 학습의 일부입니다. 앞으로 몇 년 동안 차세대 기술이 적용된 신제품이 세상을 지배하게 될 것입니다.

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기계 학습이란 정확히 무엇입니까?

우리는 기계 학습의 시작에 불과합니다. 날이 갈수록 컴퓨팅과 기계 학습이 더욱 강력해지고 있습니다. 지금 이 순간에도 세계를 지배할 새로운 알고리즘이 형성되고 있습니다. 우리는 기계 학습 장치에 둘러싸여 있습니다. 예를 들어 Siri 또는 Alexa는 음성 생성에 작동하는 장치입니다. 우리는 그들에게 무언가를 물어보면 그들은 웹을 검색하고 우리를 위해 대답합니다. 검색 엔진을 열고 필요한 정보를 입력하고 정답을 찾는 수고를 할 필요가 없습니다. 기계 학습의 또 다른 예는 Netflix 또는 Amazon일 수 있습니다. 특정 영화 장르나 시리즈를 시청하면 이러한 웹사이트에서 유사한 장르의 추천 목록을 제공합니다.

기계 학습이 작동하는 방식을 설명하는 가장 적합한 방법은 이메일 분류입니까? 주요 작업은 이메일이 스팸인지 여부를 확인하는 것입니다. 스팸 메일은 제목이나 메시지만 보고 쉽게 식별할 수 없습니다. 고려해야 할 다른 사항이 있습니다. 알고리즘은 데이터를 읽고 다양한 범주로 분류하고 패턴을 찾습니다. 하지만 기계 학습 덕분에 스팸 이메일을 수동으로 분리할 필요가 없습니다. 그것은 이미 우리를 위해 이루어졌습니다.

프로모션 이메일은 동일합니다. 우편함의 프로모션 섹션으로 직접 전송됩니다. 그것은 우리가 엄청난 양의 메일을 살펴보고 실수로 중요한 메일을 스크롤하는 수고를 덜어줍니다. 받은 편지함에 처음 표시되는 중요한 메일에 먼저 답장하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습은 우리의 일상을 훨씬 더 쉽게 만들어줍니다. 이제 우리는 다른 작업을 할 수 있는 동안 바닥을 청소하는 로봇이 있습니다. 다음 세대를 위한 차세대 기술인 자율주행 자동차와 기차를 내놓음으로써 기술을 한 단계 더 끌어올렸습니다.

기계 학습은 예제와 경험을 통해 학습하는 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 시간이 지남에 따라 이 소프트웨어 애플리케이션은 데이터에서 학습하고 추가 프로그래밍 없이 정확도를 향상시킵니다. 알고리즘은 엄청난 양의 데이터에서 유사한 종류의 패턴을 찾고 그에 따라 예측하도록 훈련됩니다. 알고리즘이 더 많은 데이터를 처리할수록 결정과 예측이 더 정확해집니다. 오늘날 접하는 대부분의 알고리즘은 Java의 기계 학습을 기반으로 합니다 .

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어떻게 작동합니까?

기계 학습 알고리즘을 형성하기 위해 정규 알고리즘이 개발되었습니다. 자동으로 제공되는 데이터에서 학습하고 성장하도록 만들어졌기 때문입니다. 세 가지 유형으로 분류되었습니다.

지도 학습:

감독 학습은 훈련 과정입니다. 다양한 유형의 질문에 답할 수 있도록 알고리즘을 훈련시킨 부분입니다. 수신된 데이터에 레이블을 지정하고 분류합니다. 예를 들어, 우리가 이제 막 글자를 배우는 어린 시절에 우리 선생님이나 부모는 알파벳의 올바른 모양을 만들기 위해 우리의 손을 지도하곤 했습니다. 마찬가지로, 이 알고리즘은 일련의 교육 데이터를 가져오고 그것의 입력 및 출력 변수를 매핑합니다. 일단 훈련을 받으면 자동으로 결정을 내리고 대응하고 예측할 수 있습니다.

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비지도 머신 러닝:

기계 학습은 레이블이 지정되지 않은 많은 데이터를 가져옵니다. 그런 다음 알고리즘을 사용하여 다른 클래스의 데이터를 클러스터링합니다. 이 데이터에서 의미 있는 기능이나 패턴을 추출하여 사람의 도움 없이 데이터를 분류, 레이블 지정 및 정렬할 수 있습니다. 비지도 학습에 대해 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 자동 예측 및 결정을 내리는 것입니다. 그러나 이것은 사실이 아니며 여기서 감독되지 않은 기계 학습은 일반 사람이 놓칠 수 있는 데이터 간의 패턴과 관계를 식별하는 것을 의미합니다.

강화 학습:

이러한 유형의 학습은 특정 환경과 상호 작용하여 수행됩니다. 시행 착오의 개념을 따릅니다. 예를 들어, 어린 시절의 어린이는 어떤 것이 뜨거운지 어떤 것이 차가운지 구별하지 못합니다. 아이가 가장 좋아하는 음식을 뜨거운 용기에 담아두고 아이에게 뜨겁다고 말해도 아이는 그것이 의미하는 바를 이해하지 못하고 용기를 만지면 화상을 입습니다. 그때 그들은 이것이 뜨겁다는 것을 의미한다는 것을 깨닫습니다. 유사한 방식으로 강화 기계 학습 기술은 해당 작업의 결과로부터 학습합니다. 가능한 최상의 결과를 찾기 위해.

주문형 기계 학습 기술

Java에서 기계 학습을 수행해야 하는 이유:

Java는 프로그래밍 세계에서 사용되는 고급 언어 중 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 소프트웨어 개발 및 빅데이터 생태계 개발에 사용됩니다. 사용하기 쉽고 수요가 많습니다. 대략 전 세계적으로 계산하면 900만 명 이상의 개발자가 Java를 사용합니다. 민간 및 공공 부문 기업에는 JVM을 기본 컴퓨팅 환경으로 사용하는 코드베이스가 있습니다. Java는 어디에나 있기 때문에 프로그래밍 세계에서 막대한 수요가 있습니다. Python, R 등은 사용되는 다른 기계 학습 프로그래밍 언어입니다. 그들이 좋을지라도 Java는 뒤쳐지지 않습니다. 타사 오픈 소스 라이브러리의 도움으로 모든 Java 개발자는 기계 학습을 적용하고 데이터 과학에 들어갈 수 있습니다. Apache Spark와 Apache Kafka는 Java를 핵심 프로그래밍 언어로 사용하여 빅 데이터를 처리합니다. 보안 및 안정성상의 이유로 Java는 데이터 시스템 개발을 위해 이러한 플랫폼에서 사용되었습니다.

Java 애플리케이션에는 수많은 리소스와 커뮤니티 지원이 있습니다. 이식성이 있고 다재다능한 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 기계 학습 프로세스의 첫 번째 부분은 데이터 모음입니다. 따라서 적절한 기계 학습 도구가 필요합니다. 적절한 기계 학습 도구를 선택하고 신중한 결정을 내리면 비즈니스가 수익을 올릴 수 있습니다.

Java의 주요 플랫폼 및 개방형 리소스 머신 러닝 라이브러리:

코끼리 부리는 사람:

Apache Mahout은 분산 프레임워크입니다. Apache Hadoop으로 알려진 플랫폼을 위한 기계 알고리즘을 제공합니다. 이 프레임워크를 사용하면 내장 알고리즘으로 작업할 수 있습니다. 수학자, 데이터 분석가, 통계학자 및 데이터 과학자가 맞춤형 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 고성능, 확장성 및 유연성을 제공하는 것과 함께 Mahout은 클러스터링, 분류 및 추천 시스템에도 중점을 둡니다. 또한 단일 노드에서 실행되는 참조 구현 알고리즘도 포함합니다. Mahout은 주로 엔터테인먼트 목적으로 설계되었습니다.

자바 ML

Java Machine Learning이라고도 하는 Java ML은 기계 학습 알고리즘 모음입니다. 동일한 유형의 알고리즘에 대한 표준 인터페이스가 있습니다. 프로그래머와 소프트웨어 엔지니어를 위한 많은 코드와 튜토리얼이 있습니다. 명확하게 작성된 알고리즘은 적절한 문서화 프로세스를 갖추고 있으며 향후 참조용으로 사용할 수 있습니다. Java ML에는 많은 기능이 있으며 그 중 일부는 데이터 조작, 클러스터링, 분류, 문서화 및 기능 선택입니다.

아담스

고급 데이터 마이닝 및 기계 학습 시스템으로도 알려진 ADAMS. ADAMS의 주요 목표는 데이터 처리, 데이터 기반, 마이닝 및 시각화를 구축하고 유지하는 것입니다. 여기에는 정보를 검색하고 데이터를 처리할 수 있는 액터라고도 하는 포괄적인 연산자 모음이 있습니다. 기계 학습, 시각화, 데이터 처리, 스트리밍, 스크립팅 등과 같은 다양한 고유 기능을 사용자에게 제공합니다. 트리와 같은 구조를 사용하고 적을수록 좋다는 철학을 따르는 ADAMS는 Java의 강력한 플랫폼이자 기계 학습입니다.

딥러닝4j:

Deeplearning4j는 Java로 작성되었으며 Kotlin, Scala 등과 같은 Java Virtual Machine Language에 적합합니다. 최신 컴퓨팅 프레임워크인 Apache Spark 및 Hadoop은 Deeplearning4j 라이브러리의 일부입니다. 인공 지능을 비즈니스 환경에 도입하고 상용 등급 및 오픈 소스 라이브러리를 보유하고 있습니다.

위카

지식 분석을 위한 Waikato 환경으로도 알려진 WEKA. WEKA는 뉴질랜드에서 개발된 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 이 기계 학습 라이브러리의 이름은 뉴질랜드에서 발견되는 날지 못하는 새에서 영감을 받았습니다. 현재까지 진행 중인 최고의 프로젝트입니다. 현재 기계 학습을 시작하기에 가장 좋은 곳입니다. WEKA는 알고리즘 모음을 보유하고 있으며 딥 러닝 기술을 지원합니다. 회귀, 분류, 시각화 및 데이터 마이닝을 위한 여러 기계 학습 도구가 있습니다.

엘키

ELKI는 인덱스 구조를 지원하는 KDD 응용 프로그램 개발을 위한 환경을 의미하기도 합니다. 독일 뮌헨의 Ludwig Maximilian University에서 개발했습니다.

KDD 애플리케이션 확장에 사용되는 Java 기반 데이터 마이닝 프레임워크입니다. ELKI는 이상점 탐지 및 클러스터 분석을 강조하는 알고리즘 연구에 중점을 둡니다. R*-트리와 같은 데이터 인덱스 구조를 제공합니다. 이 Java Machine Learning Library는 데이터에서 통찰력을 얻는 학생과 연구원들 사이에서 유명합니다.

래피드마이너:

RapidMiner는 예일(YALE)이라고 불렸습니다. 독일 도르트문트 공과 대학에서 개발되었습니다. 텍스트 작성, 데이터 준비, 딥 러닝 머신 러닝, 예측 분석을 위한 환경을 제공하는 플랫폼입니다. RapidMiner는 비즈니스 애플리케이션, 교육 및 훈련에 사용됩니다. 사용하기 쉽고 작업 흐름을 유지합니다. 실생활 관련 과제 학습 및 연구 목적으로 사용됩니다. 데이터 처리 시스템을 제공합니다.

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스탠포드 CoreNLP

Stanford CoreNLP는 Stanford University에서 발표한 기계 학습 도구 중 하나입니다. 다양한 NLP 관련 작업을 수행할 수 있는 Java 기반 프레임워크입니다. 단어 기반, 식별 텍스트, 품사 등이 있습니다. Stanford CoreNLP에는 많은 기능이 있으며 그 중 일부는 다음과 같습니다. 파이프라인 생산을 위해 빠르고 효율적인 텍스트 어노테이터가 제공됩니다. 정기적으로 업데이트되고 방대한 데이터베이스가 있는 잘 관리된 텍스트 분석 기능이 있습니다. 많은 기계 학습 도구는 사용자에게 다국어 시스템을 제공하지 않습니다. 그러나 Stanford CoreNLP는 영어, 아랍어, 중국어 등과 같은 다중 인간 언어를 지원합니다. Stanford CoreNLP의 가장 중요한 기능 중 하나는 Java를 기본 도구로 사용하므로 사용하기 쉽습니다. 또한 세계 주요 프로그래밍 언어에 대한 AIP를 제공합니다. . 간단한 웹 서비스로도 사용할 수 있습니다.

JSTAT

JSTAT는 Java Statistical Analysis 도구의 약자이기도 합니다. GPL3 라이선스에 따라 사용됩니다. 다른 Java 라이브러리와 비교하여 높은 성능을 보이는 모든 프레임워크 중에서 광범위한 머신 러닝 알고리즘 컬렉션을 보유하고 있습니다. 그것은 자기 교육 연습으로 개발되었습니다. 이 프레임워크는 학술 및 연구 분야에서 권장됩니다. JSTAT의 주요 기능 중 일부는 클러스터링, 분류 및 기능을 포함합니다.

선택 방법.

뉴로프:

Neuroph는 Java로 작성된 객체 지향 인공 신경망(ANN)입니다. GUI 도구는 신경망을 만드는 데 사용됩니다. Java는 개발자가 일련의 신경망을 개발하고 교육하는 데 도움이 됩니다. Neuroph 2.96의 최신 업데이트에는 API 개선 사항이 포함되어 있어 표준 기계 작업에 사용할 수 있는 많은 업데이트 기능이 있습니다.

Java의 기계 학습은 프로그래머, 수학자, 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어에게 적절한 기술과 도구를 갖춘 플랫폼을 제공합니다.복잡한 데이터를 통해 통찰력을 얻을 수 있습니다. 클러스터링, 분류, 문서화, 데이터 분석, 데이터 마이닝 등과 같은 기본 작업에 기계 학습 방법을 적용하는 기본 단계부터 시작하여 데이터를 처리하고 이해하는 것이 매우 중요합니다. Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner를 사용하여 , 기타 도구를 사용하면 기계 학습 사용이 더 쉬워집니다.

upGrad에서 IIIT-B와 협력하여 제공되는 기계 학습 및 딥 러닝 고급 인증서는 업계 전문가가 가르치는 8개월 코스로 딥 러닝 및 머신 러닝이 어떻게 작동하는지에 대한 실제 아이디어를 제공합니다 . 이 과정에서는 머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 클라우드, 신경망 등에 관한 중요한 개념을 배울 수 있습니다.

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