Uczenie maszynowe dla programistów Java

Uczenie maszynowe w Javie:

Uczenie maszynowe opanowało branżę i rozwija się w szybkim tempie. Uczenie maszynowe daje algorytmom szansę uczenia się i rozwoju bez dalszego programowania. Ustawia własne parametry, korzystając z przykładowych danych, dzięki czemu może wykonać określone zadanie na podobnych danych. Uczenie maszynowe to wyszkolony algorytm, który jest używany do rozwiązania konkretnego problemu. Jednak nadal jesteśmy w pierwszej fali uczenia maszynowego, ponieważ teoria ma jeszcze wiele do zaoferowania. Od oprogramowania do rozpoznawania twarzy, którego używamy w naszych telefonach, po samojezdne samochody, mapy google, tłumacz google i technologie sterowane głosem są częścią uczenia maszynowego. W ciągu najbliższych kilku lat nowe produkty z technologią nowej generacji będą rządzić światem.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Czym dokładnie jest uczenie maszynowe?

Jesteśmy dopiero na początku uczenia maszynowego. Z dnia na dzień przetwarzanie i uczenie maszynowe stają się coraz potężniejsze. W tej chwili powstają nowe algorytmy, które mają zawładnąć światem. Otaczają nas urządzenia do uczenia maszynowego. Na przykład Siri lub Alexa to urządzenia, które działają na generowaniu głosu. Po prostu musimy ich o coś zapytać, a oni przeszukują sieć i odpowiadają na to za nas. Nie musimy zadawać sobie trudu otwierania wyszukiwarki, wpisywania potrzebnych nam informacji i szukania poprawnej odpowiedzi. Innym przykładem uczenia maszynowego może być Netflix lub Amazon; kiedy oglądamy określony gatunek filmowy lub serial, strony te wyświetlają listę rekomendacji podobnego gatunku.

Klasyfikacja wiadomości e-mail jest najodpowiedniejszym sposobem wyjaśnienia, jak działa uczenie maszynowe? Głównym zadaniem jest ustalenie, czy wiadomość e-mail jest spamem, czy nie. Wiadomości spamowych nie można łatwo zidentyfikować, patrząc tylko na temat lub wiadomość. Są inne rzeczy, które należy wziąć pod uwagę. Algorytm odczytuje dane, klasyfikuje je na różne kategorie i szuka wzorców. Ale z pomocą uczenia maszynowego nie musimy ręcznie oddzielać wiadomości spamowych. To już jest dla nas zrobione.

E-maile promocyjne są takie same. Jest on wysyłany bezpośrednio do sekcji promocyjnej naszej skrzynki pocztowej. Oszczędza nam to kłopotu przeglądania tony poczty, a następnie przez pomyłkę przewijania ważnej poczty. Pomaga nam najpierw odpowiedzieć na ważną wiadomość, ponieważ jest ona wyświetlana jako pierwsza w naszej skrzynce odbiorczej.

Uczenie maszynowe znacznie ułatwiło nam codzienne życie. Teraz mamy roboty, które odkurzają nasze podłogi, podczas gdy my możemy zająć się inną pracą. Przeniósł technologię na wyższy poziom, opracowując samojezdne samochody i pociągi, ponieważ jest to kolejna wielka rzecz dla nadchodzącej generacji.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na budowaniu aplikacji uczących się na przykładach i doświadczeniach. Z biegiem czasu to oprogramowanie uczy się na podstawie danych i poprawia ich dokładność bez dalszego programowania. Algorytmy są szkolone w znajdowaniu podobnych rodzajów wzorców w ogromnych ilościach danych i odpowiednim prognozowaniu. W miarę jak algorytm przetwarza więcej danych, decyzje i prognozy stają się dokładniejsze. Większość algorytmów, z którymi się dziś spotykamy, opiera się na uczeniu maszynowym w Javie .

Sprawdź zaawansowaną certyfikację upGrad w DevOps

Jak to działa?

Zwykły algorytm został opracowany w celu utworzenia algorytmu uczenia maszynowego. Ponieważ jest stworzony, aby uczyć się i rozwijać na podstawie danych dostarczanych automatycznie. Został on podzielony na trzy typy:

Nadzorowana nauka:

Uczenie nadzorowane to proces szkoleniowy. Jest to część, w której algorytm został przeszkolony w zakresie odpowiadania na różnego rodzaju pytania. Oznacza i klasyfikuje dane w miarę ich odbierania. Na przykład, kiedy byliśmy dziećmi, dopiero uczyliśmy się pisać, nasz nauczyciel lub rodzic prowadził nasze ręce, aby uzyskać odpowiedni kształt alfabetu. Podobnie algorytm ten pobiera zestaw danych treningowych i odwzorowuje jego zmienne wejściowe i wyjściowe. Po przeszkoleniu może podejmować decyzje, reagować i przewidywać automatycznie.

Najlepsze kursy uczenia maszynowego i kursy AI online

Uczenie maszynowe bez nadzoru:

Uczenie maszynowe otrzymuje wiele nieoznakowanych danych. Następnie wykorzystuje algorytmy do grupowania danych w różnych klasach. Próbuje wydobyć z tych Danych znaczące cechy lub wzorce, aby móc je klasyfikować, oznaczać i sortować bez pomocy człowieka. Kiedy mówimy o uczeniu się bez nadzoru, pierwszą rzeczą, która przychodzi nam do głowy, jest automatyczne przewidywanie i podejmowanie decyzji. Ale tak nie jest, a tutaj uczenie maszynowe bez nadzoru oznacza identyfikowanie wzorców i relacji między danymi, które przeoczyłaby przeciętna osoba.

Uczenie się ze wzmocnieniem:

Ten rodzaj uczenia się odbywa się poprzez interakcję z określonym środowiskiem. Kieruje się zasadą prób i błędów. Na przykład dziecko we wczesnych latach dzieciństwa nie potrafi rozróżnić, które przedmioty są gorące, a które zimne. Jeśli ulubione danie dziecka jest trzymane w gorącym pojemniku i mówisz dziecku, że jest gorące, ale dziecko nie rozumie, co to znaczy, dotykając pojemnika, poparzy się. Wtedy zdają sobie sprawę, że oznacza to gorąco. W podobny sposób technika uczenia maszynowego Reinforcement uczy się na podstawie konsekwencji swoich działań. Aby znaleźć najlepszy możliwy wynik.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

Dlaczego uczenie maszynowe w Javie:

Java to jeden z najstarszych i najpopularniejszych języków używanych w świecie programowania. Służy do tworzenia oprogramowania i rozwoju ekosystemów Big Data. Jest łatwy w użyciu i ma duże zapotrzebowanie. Obliczając z grubsza na całym świecie, ponad dziewięć milionów programistów używa języka Java. Przedsiębiorstwa sektora prywatnego i publicznego mają bazę kodów, która wykorzystuje JVM jako podstawowe środowisko obliczeniowe. Ponieważ Java jest wszędzie, ma ogromne zapotrzebowanie w świecie programowania. Python, R itp. to inne używane języki programowania uczenia maszynowego. Mimo że mogą być dobre, Java nie pozostaje w tyle. Z pomocą biblioteki open-source innej firmy każdy programista Java może zastosować uczenie maszynowe i dostać się do nauki o danych. Apache Spark i Apache Kafka używają języka Java jako podstawowego języka programowania do obsługi dużych zbiorów danych. Ze względów bezpieczeństwa i niezawodności platformy te używały języka Java do opracowywania swoich systemów danych.

Aplikacje Java mają mnóstwo zasobów i wsparcie społeczności. Jest to zorientowany obiektowo język programowania, który jest przenośny i wszechstronny. Pierwszą częścią procesu uczenia maszynowego jest zbiór danych. Dlatego wymagane są odpowiednie narzędzia do uczenia maszynowego. Wybierając odpowiednie narzędzie do uczenia maszynowego i podejmując przemyślane decyzje, biznes będzie w stanie osiągnąć zysk.

Znaczące platformy i otwarte biblioteki uczenia maszynowego w Javie:

Kornak:

Apache Mahout to rozproszona platforma. Zapewnia algorytmy maszynowe dla platformy znanej jako Apache Hadoop. Dzięki tej strukturze można pracować z wbudowanymi algorytmami. Pozwala matematykom, analitykom danych, statystykom i naukowcom danych korzystać z ich niestandardowych algorytmów. Oprócz oferowania wysokiej wydajności, skalowalności i elastyczności, Mahout koncentruje się również na systemach grupowania, klasyfikacji i rekomendacji. Zawiera również zaimplementowane algorytmy referencyjne, które działają w jednym węźle. Kornak został zaprojektowany głównie w celach rozrywkowych.

JavaML

Java ML, znana również jako Java Machine Learning, to zbiór algorytmów uczenia maszynowego. Posiada standardowy interfejs dla algorytmów tego samego typu. Zawiera mnóstwo kodów i samouczków skierowanych do programistów i inżynierów oprogramowania. Algorytmy, które są napisane w sposób przejrzysty, mają odpowiednie procesy dokumentacyjne i mogą być używane jako referencje w przyszłości. Java ML ma wiele funkcji, niektóre z nich to: Manipulowanie danymi, klastrowanie, klasyfikacja, dokumentacja i wybór funkcji.

ADAMS

ADAMS, znany również jako zaawansowane systemy eksploracji danych i uczenia maszynowego. Głównym celem ADAMS jest budowanie i utrzymywanie przetwarzania, kierowania danymi, eksploracji i wizualizacji danych. Posiada obszerną kolekcję operatorów, zwanych także aktorami, którzy mogą pobierać informacje i przetwarzać dane. Zapewnia użytkownikom różne unikalne funkcje, takie jak uczenie maszynowe, wizualizacja, przetwarzanie danych, przesyłanie strumieniowe, skrypty i wiele innych. Wykorzystując strukturę przypominającą drzewo i kierując się filozofią mniej znaczy więcej, ADAMS jest potężną platformą i uczeniem maszynowym w Javie.

Uczenie głębokie 4j:

Deeplearning4j jest napisany w Javie i jest odpowiedni dla języka Java Virtual Machine Language, takiego jak Kotlin, Scala itp. Apache Spark i Hadoop, najnowsze frameworki obliczeniowe, są częścią biblioteki Deeplearning4j. Wprowadza sztuczną inteligencję do środowisk biznesowych i ma bibliotekę klasy komercyjnej oraz bibliotekę typu open source.

WEKA

WEKA, znana również jako Waikato Środowisko Analizy Wiedzy. WEKA to biblioteka uczenia maszynowego z otwartym kodem źródłowym, która została opracowana w Nowej Zelandii. Nazwa tej biblioteki uczenia maszynowego została zainspirowana nielotnym ptakiem żyjącym w Nowej Zelandii. To zdecydowanie najlepszy i trwający projekt. Obecnie jest to najlepsze miejsce do rozpoczęcia uczenia maszynowego. WEKA posiada zbiór algorytmów i wspiera technikę głębokiego uczenia. Posiada szereg narzędzi uczenia maszynowego do regresji, klasyfikacji, wizualizacji i eksploracji danych.

ELKI

ELKI to także skrót od Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. Został opracowany przez Uniwersytet Ludwika Maksymiliana w Monachium w Niemczech.

Jest to framework eksploracji danych oparty na Javie, używany do rozbudowy aplikacji KDD. ELKI koncentruje się na badaniach algorytmów, które kładą nacisk na wykrywanie wartości odstających i analizę skupień. Zapewnia struktury indeksów danych, takie jak drzewo R*. Ta biblioteka Java Machine Learning Library jest znana wśród studentów i badaczy, którzy uzyskują wgląd w dane.

RapidMiner:

RapidMiner był kiedyś nazywany jeszcze innym środowiskiem edukacyjnym (YALE). Został opracowany w Niemczech na Uniwersytecie Technicznym w Dortmundzie. Jest to platforma zapewniająca środowisko do mingu tekstowego, przygotowywania danych, głębokiego uczenia maszynowego, a także analiz predykcyjnych. RapidMiner jest używany do aplikacji biznesowych, edukacji i szkoleń. Jest łatwy w użyciu i utrzymuje przepływ pracy. Służy do nauki zadań związanych ze światem rzeczywistym i do celów badawczych. Oferuje system przetwarzania danych.

Popularne blogi AI i ML oraz bezpłatne kursy

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP to jedno z narzędzi do uczenia maszynowego, które zostało opracowane przez Uniwersytet Stanforda. Jest to framework oparty na Javie, który może wykonywać różne zadania związane z NLP. Ma bazę słów, identyfikuje tekst, części mowy itp. Stanford CoreNLP ma wiele funkcji, z których niektóre to; do produkcji potokowej dostępny jest szybki i wydajny adnotator tekstu. Ma dobrze utrzymaną analizę tekstu, która jest regularnie aktualizowana i ma obszerną bazę danych. Wiele narzędzi uczenia maszynowego nie oferuje swoim użytkownikom systemu wielojęzycznego. Ale Stanford CoreNLP obsługuje wiele języków ludzkich, takich jak angielski, arabski, chiński itp. Jedną z najważniejszych cech Stanford CoreNLP jest to, że używa języka Java jako podstawowego narzędzia, co czyni go łatwym w użyciu. Zapewnia również AIP dla głównych języków programowania na świecie. . Może być również używany jako prosta usługa sieciowa.

JSTAT

JSTAT oznacza również narzędzie do analizy statystycznej Java. Jest używany na licencji GPL3. Posiada obszerną kolekcję algorytmów uczenia maszynowego w dowolnym frameworku, który ma wysoki wskaźnik wydajności w porównaniu z jakąkolwiek inną biblioteką Java. Został opracowany jako ćwiczenie samokształcenia. Ramy te są zalecane w obszarach akademickich i badawczych. Niektóre z podstawowych funkcji JSTAT obejmują grupowanie, klasyfikację i funkcje

metody selekcji.

Neurof:

Neuroph to sztuczna sieć neuronowa (ANN), zorientowana obiektowo i napisana w Javie. Narzędzie GUI służy do tworzenia sieci neuronowych. Java pomaga programistom rozwijać i trenować zestaw sieci neuronowych. Najnowsza aktualizacja Neuroph 2.96 ma wiele zaktualizowanych funkcji, które mogą być używane do standardowych zadań maszynowych, ponieważ zawiera ulepszenia API.

Uczenie maszynowe w Javie zapewnia programistom, matematykom, analitykom danych i inżynierom oprogramowania platformę z odpowiednimi technikami i narzędziami.Złożone dane pozwalają im uzyskać wgląd. Bardzo ważne jest, aby przetwarzać dane i rozumieć je zaczynając od podstawowego kroku, jakim jest zastosowanie metod uczenia maszynowego do podstawowych zadań, takich jak grupowanie, klasyfikacja, dokumentacja, analiza danych, eksploracja danych itp. Za pomocą Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner i innych narzędzi, korzystanie z uczenia maszynowego staje się łatwiejsze.

W upGrad, nasz zaawansowany certyfikat w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się , oferowany we współpracy z IIIT-B, to 8-miesięczny kurs prowadzony przez ekspertów branżowych, który daje rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działa uczenie głębokie i uczenie maszynowe. Na tym kursie będziesz miał okazję poznać ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, widzenia komputerowego, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i szybko się zapisz!

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o przyjęcie na studia magisterskie z uczenia maszynowego