Aprendizado de máquina para desenvolvedores Java

Aprendizado de máquina em Java:

O aprendizado de máquina assumiu o controle da indústria e está crescendo rapidamente. O aprendizado de máquina dá aos algoritmos a chance de aprender e crescer sem ser mais programado. Ele define seus próprios parâmetros usando dados de amostra para que possa executar uma tarefa específica em dados semelhantes. O aprendizado de máquina é um algoritmo treinado que é usado para um problema específico. No entanto, ainda estamos na primeira onda do aprendizado de máquina porque a teoria ainda está por vir. Desde o software de reconhecimento facial que usamos em nossos telefones até carros autônomos, google maps, google translate e tecnologias controladas por voz fazem parte do aprendizado de máquina. Nos próximos anos, novos produtos com tecnologia de última geração dominarão o mundo.

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O que é aprendizado de máquina exatamente?

Estamos apenas no início do aprendizado de máquina. Dia a dia, a computação e o aprendizado de máquina estão ficando mais poderosos. Enquanto falamos, novos algoritmos estão sendo formados para dominar o mundo. Estamos cercados por dispositivos de aprendizado de máquina. Por exemplo, Siri ou Alexa são dispositivos que funcionam na geração de voz. Só precisamos perguntar algo a eles, e eles pesquisam na web e respondem para nós. Não precisamos nos dar ao trabalho de abrir um mecanismo de busca, digitar as informações de que precisamos e procurar a resposta correta. Outro exemplo de aprendizado de máquina pode ser Netflix ou Amazon; quando assistimos a um gênero ou série de filmes específicos, esses sites apresentam uma lista de recomendações de um gênero semelhante.

A classificação de e-mail é a maneira mais adequada de explicar como funciona o aprendizado de máquina? A principal tarefa é determinar se um e-mail é spam ou não. Os e-mails de spam não podem ser facilmente identificados apenas observando o assunto ou a mensagem. Há outras coisas que precisam ser levadas em consideração. O algoritmo lê os dados, classifica-os em diferentes categorias e procura padrões. Mas com a ajuda do Machine Learning, não precisamos separar manualmente os e-mails de spam. Já está feito para nós.

Os e-mails promocionais são os mesmos. Ele é enviado diretamente para a seção promocional de nossa caixa de correio. Isso nos poupa o trabalho de passar por uma tonelada de correspondência e, por engano, percorrer correspondências importantes. Isso nos ajuda a responder os e-mails importantes primeiro, pois são exibidos pela primeira vez em nossa caixa de entrada.

O aprendizado de máquina tornou nossa vida diária muito mais fácil. Agora temos robôs que aspiram nossos pisos enquanto podemos fazer algum outro trabalho. Ele levou a tecnologia a outro nível ao criar carros e trens autônomos, pois é a próxima grande novidade para a próxima geração.

Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial, que tem como foco a construção de aplicações que aprendem a partir de exemplos e experiências. Com o tempo, esse aplicativo de software aprende com os dados e melhora sua precisão sem ser programado posteriormente. Os algoritmos são treinados para encontrar tipos semelhantes de padrões em enormes quantidades de dados e fazer previsões de acordo. À medida que o algoritmo processa mais dados, as decisões e previsões se tornam mais precisas. A maioria dos algoritmos que encontramos hoje são baseados em Machine Learning em Java .

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Como funciona?

Um algoritmo regular foi desenvolvido para formar um algoritmo de aprendizado de máquina. Pois é feito para aprender e crescer a partir dos dados fornecidos automaticamente. Foi classificado em três tipos:

Aprendizagem Supervisionada:

A aprendizagem supervisionada é o processo de treinamento. É a parte em que o algoritmo foi treinado para responder a vários tipos de perguntas. Ele rotula e classifica os dados à medida que são recebidos. Por exemplo, quando somos crianças aprendendo a escrever, nosso professor ou pai costumava guiar nossas mãos para fazer a forma adequada do alfabeto. Da mesma forma, esse algoritmo obtém um conjunto de dados de treinamento e mapeia as variáveis ​​de entrada e saída dele. Depois de treinado, ele pode tomar decisões, responder e fazer previsões automaticamente.

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Aprendizado de máquina não supervisionado:

O aprendizado de máquina obtém muitos dados não rotulados. Em seguida, ele usa algoritmos para agrupar os dados em diferentes classes. Ele tenta extrair recursos ou padrões significativos desses dados para que possa classificá-los, rotulá-los e classificá-los sem a ajuda de um ser humano. Quando falamos em Aprendizagem Não Supervisionada, a primeira coisa que vem à nossa mente é fazer previsões e decisões automáticas. Mas este não é o caso, e aqui o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado significa identificar padrões e relacionamentos entre dados que uma pessoa comum perderia.

Aprendizagem por Reforço:

Este tipo de aprendizagem é feito interagindo com um ambiente particular. Segue o conceito de tentativa e erro. Por exemplo, uma criança durante seus primeiros anos de infância não consegue diferenciar entre quais objetos são quentes e quais são frios. Se o prato favorito de uma criança é guardado em um recipiente quente e você diz à criança que está quente, mas ela não consegue entender o que significa, ao tocar no recipiente, ela se queima. É então que eles percebem que isso significa quente. De maneira semelhante, a técnica de aprendizado de máquina de reforço aprende com as consequências de suas ações. Para descobrir o melhor resultado possível.

Habilidades de aprendizado de máquina sob demanda

Por que aprendizado de máquina em Java:

Java é uma das linguagens mais antigas e populares usadas no mundo da programação. É usado para desenvolvimento de software e para o desenvolvimento de ecossistemas de Big Data. É fácil de usar e de alta demanda. Se calculado aproximadamente em todo o mundo, mais de nove milhões de desenvolvedores usam Java. As empresas dos setores público e privado têm uma base de código que usa JVM como ambiente de computação primário. Como o Java está em toda parte, ele tem uma demanda enorme no mundo da programação. Python, R, etc., são outras linguagens de programação de aprendizado de máquina usadas. Mesmo que eles possam ser bons, mas o Java não está ficando para trás. Com a ajuda de uma biblioteca de código aberto de terceiros, qualquer desenvolvedor Java pode aplicar aprendizado de máquina e entrar no Data Science. O Apache Spark e o Apache Kafka usam Java como sua principal linguagem de programação para lidar com big data. Por motivos de segurança e confiabilidade, o Java tem sido utilizado por essas plataformas para o desenvolvimento de seu sistema de dados.

Os aplicativos Java têm uma tonelada de recursos e suporte da comunidade. É uma linguagem de programação orientada a objetos que é portátil e versátil. A primeira parte de um processo de aprendizado de máquina é uma coleção de dados. Portanto, ferramentas adequadas de aprendizado de máquina são necessárias. Ao escolher a ferramenta de aprendizado de máquina adequada e tomar decisões cuidadosas, a empresa poderá obter lucro.

Plataformas significativas e bibliotecas de aprendizado de máquina de recursos abertos em Java:

Mahout:

Apache Mahout é uma estrutura distribuída. Ele fornece algoritmos de máquina para uma plataforma conhecida como Apache Hadoop. Com esta estrutura, pode-se trabalhar com algoritmos embutidos. Ele permite que matemáticos, analistas de dados, estatísticos e cientistas de dados usem seus algoritmos personalizados. Além de oferecer alto desempenho, escalabilidade e flexibilidade, Mahout também se concentra em clustering, classificação e sistemas de recomendação. Ele também inclui algoritmos implementados de referência que são executados em um único nó. Mahout foi projetado principalmente para fins de entretenimento.

JavaML

Java ML, também conhecido como Java Machine Learning, é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina. Possui uma interface padrão para algoritmos do mesmo tipo. Possui muitos códigos e tutoriais direcionados para programadores e engenheiros de software. Algoritmos escritos claramente possuem processos de documentação adequados e podem ser usados ​​para referências no futuro. O Java ML possui muitos recursos, alguns deles sendo: Manipulação de dados, agrupamento, classificação, documentação e seleção de recursos.

ADAMS

ADAMS, também conhecido como Advanced Data Mining e Machine Learning Systems. O principal objetivo do ADAMS é construir e manter processamento, data-driven, mineração e visualização de dados. Possui uma coleção abrangente de operadores, também conhecidos como atores, que podem recuperar informações e processar dados. Ele fornece aos usuários vários recursos exclusivos, como aprendizado de máquina, visualização, processamento de dados, streaming, scripts e muito mais. Usando uma estrutura semelhante a uma árvore e seguindo uma filosofia de menos é mais, o ADAMS é uma plataforma poderosa e Machine Learning em Java.

Deeplearning4j:

O Deeplearning4j é escrito em Java e é adequado para Java Virtual Machine Language, como Kotlin, Scala, etc. Apache Spark e Hadoop, os mais recentes frameworks de computação, fazem parte da biblioteca do Deeplearning4j. Ele traz Inteligência Artificial para ambientes de negócios e possui uma biblioteca de nível comercial e de código aberto.

WEKA

WEKA, também conhecido como Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida na Nova Zelândia. O nome desta biblioteca de aprendizado de máquina foi inspirado em um pássaro que não voa, encontrado na Nova Zelândia. É de longe o melhor projeto em andamento. Atualmente, é o melhor lugar para começar o aprendizado de máquina. O WEKA possui uma coleção de algoritmos e suporta a técnica de aprendizado profundo. Possui várias ferramentas de aprendizado de máquina para regressão, classificação, visualização e mineração de dados.

ELKI

ELKI também significa Ambiente para Desenvolver Aplicações KDD Suportadas para Estruturas de Índice. Foi desenvolvido pela Universidade Ludwig Maximilian de Munique, Alemanha.

É uma estrutura de mineração de dados baseada em Java usada para a expansão de aplicativos KDD. O ELKI se concentra na pesquisa de algoritmos que enfatiza a detecção de outliers e a análise de clusters. Ele fornece estruturas de índice de dados, como R*-tree. Esta biblioteca Java Machine Learning é famosa entre estudantes e pesquisadores que obtêm insights de dados.

RapidMiner:

O RapidMiner costumava ser chamado de Yet Another Learning Environment (YALE). Foi desenvolvido na Alemanha na Universidade Técnica de Dortmund. É uma plataforma que fornece um ambiente para criação de texto, preparação de dados, aprendizado de máquina de aprendizado profundo, bem como análise preditiva. O RapidMiner é usado para aplicativos de negócios, educação e treinamento. É fácil de usar e mantém o fluxo de trabalho. Ele é usado para aprender tarefas relacionadas ao mundo real e para fins de pesquisa. Oferece um sistema de processamento de dados.

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Stanford Core NLP

O Stanford CoreNLP é uma das ferramentas de aprendizado de máquina testadas pela Universidade de Stanford. É uma estrutura baseada em Java que pode executar várias tarefas relacionadas ao PNL. Possui uma base de palavras, identificando texto, partes do discurso, etc. Stanford CoreNLP possui muitos recursos, alguns dos quais são; para produção de pipeline, um anotador de texto rápido e eficiente é fornecido. Possui uma análise de texto bem mantida que é atualizada regularmente e possui um vasto banco de dados. Muitas ferramentas de aprendizado de máquina não oferecem a seus usuários um sistema multilíngue. Mas o Stanford CoreNLP oferece suporte a vários idiomas humanos, como inglês, árabe, chinês, etc. Uma das características mais importantes do Stanford CoreNLP é que ele usa Java como ferramenta principal, o que o torna fácil de usar. Também fornece AIP's para as principais linguagens de programação do mundo. . Ele também pode ser usado como um serviço web simples.

JSTAT

JSTAT também significa ferramenta de análise estatística Java. É usado sob a licença GPL3. Possui uma extensa coleção de algoritmos de aprendizado de máquina entre qualquer estrutura que tenha uma alta taxa de desempenho em comparação com qualquer outra biblioteca Java. Foi desenvolvido como um exercício de auto-educação. Este framework é recomendado em áreas acadêmicas e de pesquisa. Alguns dos principais recursos do JSTAT incluem clustering, classificação e recursos

métodos de seleção.

Neurofo:

Neuroph é uma rede neural artificial (ANN) orientada a objetos e escrita em Java. A ferramenta GUI é usada para criar redes neurais. Java ajuda os desenvolvedores a desenvolver e treinar um conjunto de redes neurais. A atualização mais recente do Neuroph 2.96 possui muitos recursos atualizados que podem ser usados ​​para tarefas padrão da máquina, pois contém melhorias na API.

O aprendizado de máquina em Java fornece aos programadores, matemáticos, cientistas de dados e engenheiros de software uma plataforma com técnicas e ferramentas adequadas.Dados complexos permitem que eles obtenham insights. É muito importante processar os dados e entendê-los começando pela etapa básica, que é a aplicação de métodos de aprendizado de máquina em tarefas básicas como agrupamento, classificação, documentação, análise de dados, mineração de dados etc. Usando Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , e outras ferramentas, o uso do Machine Learning fica mais fácil.

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