Învățare automată pentru dezvoltatori Java

Învățare automată în Java:

Învățarea automată a preluat industrie și crește într-un ritm rapid. Învățarea automată oferă algoritmilor șansa de a învăța și de a crește fără a fi programați în continuare. Își stabilește proprii parametri utilizând date eșantion, astfel încât să poată efectua o anumită sarcină pe date similare. Învățarea automată este un algoritm antrenat care este utilizat pentru o anumită problemă. Cu toate acestea, suntem încă în primul val de învățare automată, deoarece teoria este încă mult mai departe. De la software-ul de recunoaștere a feței pe care îl folosim pe telefoanele noastre până la mașini cu conducere autonomă, Google Maps, Google Translate și tehnologiile controlate prin voce, toate fac parte din învățarea automată. În următorii câțiva ani, noi produse cu tehnologie de ultimă generație vor domina lumea.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Ce este învățarea automată exact?

Suntem abia la începutul învățării automate. Zi de zi, calculul și învățarea automată devin din ce în ce mai puternice. Pe măsură ce vorbim, se formează noi algoritmi pentru a prelua lumea. Suntem înconjurați de dispozitive de învățare automată. De exemplu, Siri sau Alexa sunt dispozitive care funcționează la generarea vocii. Trebuie doar să-i întrebăm ceva, iar ei caută pe web și ne răspund. Nu trebuie să ne dăm de cap să deschidem un motor de căutare și să introducem informațiile de care avem nevoie și să căutăm un răspuns corect. Un alt exemplu de învățare automată ar putea fi Netflix sau Amazon; odată ce urmărim un anumit gen de film sau serial, aceste site-uri web vin cu o listă de recomandări ale unui gen similar.

Clasificarea e-mailului este cea mai potrivită modalitate de a explica cum funcționează învățarea automată? Sarcina principală este de a determina dacă un e-mail este spam sau nu. E-mailurile spam nu pot fi identificate cu ușurință doar privind subiectul sau mesajul. Mai sunt și alte lucruri care trebuie luate în considerare. Algoritmul citește datele, le clasifică în diferite categorii și caută modele. Dar, cu ajutorul Machine Learning, nu trebuie să separam manual e-mailurile spam. S-a făcut deja pentru noi.

E-mailurile promoționale sunt aceleași. Este trimis direct în secțiunea promoțională a căsuței noastre poștale. Ne scutește de problemele de a trece printr-o tonă de e-mailuri și apoi, din greșeală, de a derula prin e-mailuri importante. Ne ajută să răspundem mai întâi la e-mailurile importante, așa cum sunt afișate pentru prima dată în căsuța noastră de e-mail.

Învățarea automată ne-a făcut viața de zi cu zi mult mai ușoară. Acum avem roboți care ne aspiră podelele în timp ce putem face alte lucrări. A dus tehnologia la un alt nivel, creând mașini și trenuri autonome, deoarece este următorul lucru important pentru generația viitoare.

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale, care se concentrează pe construirea de aplicații care învață din exemple și experiențe. În timp, această aplicație software învață din date și își îmbunătățește acuratețea fără a fi programată în continuare. Algoritmii sunt antrenați să găsească tipuri similare de modele în cantități enorme de date și să facă predicții în consecință. Pe măsură ce algoritmul procesează mai multe date, deciziile și predicțiile devin mai precise. Majoritatea algoritmilor pe care îi întâlnim astăzi se bazează pe Machine Learning în Java .

Consultați Certificarea avansată upGrad în DevOps

Cum functioneazã?

Un algoritm obișnuit a fost dezvoltat pentru a forma un algoritm de învățare automată. Deoarece este făcut pentru a învăța și a crește din datele furnizate automat. Acesta a fost clasificat în trei tipuri:

Învățare supravegheată:

Învățarea supravegheată este procesul de instruire. Este partea în care algoritmul a fost antrenat pentru a răspunde la diferite tipuri de întrebări. Etichetează și clasifică datele pe măsură ce sunt primite. De exemplu, când suntem copii care tocmai învățăm să scriem, profesorul sau părintele nostru obișnuiau să ne ghideze mâinile pentru a face forma corectă a alfabetului. În mod similar, acest algoritm primește un set de date de antrenament și mapează variabilele de intrare și de ieșire ale acestuia. Odată antrenat, poate lua decizii, răspunde și face predicții automat.

Cele mai bune cursuri de învățare automată și cursuri AI online

Învățare automată nesupravegheată:

Învățarea automată primește o mulțime de date neetichetate. Apoi folosește algoritmi pentru a grupa datele în diferite clase. Încearcă să scoată caracteristici sau modele semnificative din aceste Date, astfel încât să le poată clasifica, eticheta și sorta fără ajutorul unui om. Când vorbim de Învățare nesupravegheată, primul lucru care ne vine în minte este să facem predicții și decizii automate. Dar nu este cazul, iar aici Învățarea automată nesupravegheată înseamnă identificarea tiparelor și a relațiilor dintre datele pe care o persoană obișnuită le-ar pierde.

Consolidarea învățării:

Acest tip de învățare se realizează prin interacțiunea cu un anumit mediu. Urmează conceptul de încercare și eroare. De exemplu, un copil în primii ani de copilărie nu poate face diferența între obiectele care sunt fierbinți și ce lucruri sunt reci. Dacă felul de mâncare preferat al unui copil este păstrat într-un recipient fierbinte și îi spui copilului că este fierbinte, dar copilul nu poate înțelege ce înseamnă, la atingerea recipientului, se ard. Atunci își dau seama că asta înseamnă fierbinte. În mod similar, tehnica de învățare automată Reinforcement învață din consecințele acțiunilor sale. Pentru a afla cel mai bun rezultat posibil.

Abilități de învățare automată la cerere

De ce învățarea automată în Java:

Java este unul dintre limbajele senior și cele mai populare folosite în lumea programării. Este folosit pentru dezvoltarea de software și pentru dezvoltarea ecosistemelor de date mari. Este ușor de utilizat și este foarte solicitat. Dacă sunt calculate aproximativ în întreaga lume, peste nouă milioane de dezvoltatori folosesc Java. Întreprinderile din sectorul privat și public au o bază de cod care utilizează JVM ca mediu de calcul principal. Deoarece Java este peste tot, are o cerere masivă în lumea programării. Python, R etc., sunt alte limbaje de programare de învățare automată utilizate. Chiar dacă pot fi bune, dar Java nu rămâne în urmă. Cu ajutorul unei biblioteci open-source terță parte, orice dezvoltator Java poate aplica învățarea automată și poate intra în știința datelor. Apache Spark și Apache Kafka folosesc Java ca limbaj de programare de bază pentru a gestiona datele mari. Din motive de securitate și fiabilitate, Java a fost folosit de aceste platforme pentru dezvoltarea sistemului lor de date.

Aplicațiile Java au o mulțime de resurse și suport comunitar. Este un limbaj de programare orientat pe obiecte care este portabil și versatil. Prima parte a unui proces de învățare automată este o colecție de date. Prin urmare, sunt necesare instrumente adecvate de învățare automată. Alegând instrumentul adecvat de învățare automată și luând decizii atente, afacerea va putea obține profit.

Platforme semnificative și biblioteci de învățare automată cu resurse deschise în Java:

Conducător de elefanţi:

Apache Mahout este un cadru distribuit. Acesta oferă algoritmi de mașină pentru o platformă cunoscută sub numele de Apache Hadoop. Cu acest cadru, se poate lucra cu algoritmi încorporați. Permite matematicienilor, analiștilor de date, statisticienilor și oamenilor de știință de date să folosească algoritmii personalizați. Pe lângă oferirea de înaltă performanță, scalabilitate și flexibilitate, Mahout se concentrează și pe sisteme de clustering, clasificare și recomandare. Include, de asemenea, algoritmi implementați de referință care rulează pe un singur nod. Mahout a fost conceput în principal în scopul divertismentului.

Java ML

Java ML, cunoscut și ca Java Machine Learning, este o colecție de algoritmi de învățare automată. Are o interfață standard pentru algoritmi de același tip. Are o mulțime de coduri și tutoriale adresate programatorilor și inginerilor de software. Algoritmii care sunt scrisi au procese de documentare adecvate și pot fi utilizați pentru referințe în viitor. Java ML are multe caracteristici, unele dintre ele fiind: manipularea datelor, gruparea, clasificarea, documentația și selecția caracteristicilor.

ADAMS

ADAMS, cunoscut și sub numele de Advanced Data Mining și Machine Learning Systems. Scopul principal al ADAMS este de a construi și menține procesarea, bazată pe date, extragerea și vizualizarea datelor. Are o colecție cuprinzătoare de operatori, cunoscuți și ca actori, care pot prelua informații și procesa date. Oferă utilizatorilor diverse caracteristici unice, cum ar fi învățarea automată, vizualizarea, procesarea datelor, streaming, scripting și multe altele. Folosind o structură arborescentă și urmând o filozofie a mai puțin este mai mult, ADAMS este o platformă puternică și Machine Learning în Java.

Deeplearning4j:

Deeplearning4j este scris în Java și este potrivit pentru Java Virtual Machine Language, cum ar fi Kotlin, Scala, etc. Apache Spark și Hadoop, cele mai recente cadre de calcul, fac parte din biblioteca Deeplearning4j. Aduce inteligența artificială în mediile de afaceri și are o bibliotecă de calitate comercială, precum și o bibliotecă open-source.

WEKA

WEKA, cunoscut și ca Waikato Environment for Knowledge Analysis. WEKA este o bibliotecă de învățare automată care are o sursă deschisă care a fost dezvoltată în Noua Zeelandă. Numele acestei biblioteci de învățare automată a fost inspirat de o pasăre fără zbor care se găsește în Noua Zeelandă. Este de departe cel mai bun proiect și în curs de desfășurare. În prezent, este cel mai bun loc pentru a începe învățarea automată. WEKA are o colecție de algoritmi și acceptă tehnica de deep learning. Are o serie de instrumente de învățare automată pentru regresie, clasificare, vizualizare și extragerea datelor.

ELKI

ELKI înseamnă, de asemenea, Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures. A fost dezvoltat de Universitatea Ludwig Maximilian din München, Germania.

Este un cadru de data mining bazat pe Java, utilizat pentru extinderea aplicațiilor KDD. ELKI se concentrează pe cercetarea algoritmilor care pun accent pe detectarea valorii aberante și analiza clusterelor. Oferă structuri de index de date, cum ar fi arborele R*-. Această bibliotecă Java Machine Learning este renumită printre studenți și cercetători care obțin informații din date.

RapidMiner:

RapidMiner se numea încă un alt mediu de învățare (YALE). A fost dezvoltat în Germania la Universitatea Tehnică din Dortmund. Este o platformă care oferă un mediu pentru stocarea de texte, pregătirea datelor, învățarea automată a învățării profunde, precum și analiză predictivă. RapidMiner este folosit pentru aplicații de afaceri, educație și instruire. Este ușor de utilizat și menține fluxul de lucru. Este folosit pentru a învăța sarcini legate de lumea reală și în scopuri de cercetare. Oferă un sistem de prelucrare a datelor.

Bloguri populare AI și ML și cursuri gratuite

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP este unul dintre instrumentele de învățare automată lansate de Universitatea Stanford. Este un cadru bazat pe Java care poate efectua diverse sarcini legate de NLP. Are o bază de cuvinte, text de identificare, părți de vorbire etc. Stanford CoreNLP are multe caracteristici, dintre care unele sunt; pentru producția de conducte, este furnizat un adnotator de text rapid și eficient. Are o analiză de text bine întreținută, care se actualizează în mod regulat și are o bază de date vastă. Multe instrumente de învățare automată nu oferă utilizatorilor lor un sistem în mai multe limbi. Dar Stanford CoreNLP acceptă mai multe limbi umane, cum ar fi engleză, arabă, chineză etc. Una dintre cele mai importante caracteristici ale Stanford CoreNLP este că folosește Java ca instrument principal, ceea ce îl face ușor de utilizat. De asemenea, oferă AIP-uri pentru limbaje de programare majore din lume. . Poate fi folosit și ca un simplu serviciu web.

JSTAT

JSTAT înseamnă, de asemenea, instrumentul de analiză statistică Java. Este utilizat sub licența GPL3. Are o colecție extinsă de algoritmi de învățare automată printre orice cadru care are o rată de performanță ridicată în comparație cu orice altă bibliotecă Java. A fost dezvoltat ca un exercițiu de autoeducație. Acest cadru este recomandat în domeniile academice și de cercetare. Unele dintre caracteristicile principale ale JSTAT includ gruparea, clasificarea și caracteristica

metode de selecție.

Neuroph:

Neuroph este o rețea neuronală artificială (ANN) care este orientată pe obiect și scrisă în Java. Instrumentul GUI este folosit pentru crearea rețelelor neuronale. Java ajută dezvoltatorii să dezvolte și să antreneze un set de rețele neuronale. Cea mai recentă actualizare a Neuroph 2.96 are multe caracteristici actualizate care pot fi utilizate pentru sarcinile standard ale mașinii, deoarece conține îmbunătățiri API.

Machine Learning în Java oferă programatorilor, matematicienilor, cercetătorilor de date și inginerilor software o platformă cu tehnici și instrumente adecvate.Datele complexe le permit să obțină o perspectivă. Este foarte important să procesați datele și să le înțelegeți pornind de la pasul de bază, care este aplicarea metodelor de învățare automată pe sarcini de bază precum clustering, clasificare, documentare, analiza datelor, data mining etc. Prin utilizarea Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner , și alte instrumente, utilizarea Machine Learning devine mai ușoară.

La upGrad, certificatul nostru avansat în învățare automată și învățare profundă , oferit în colaborare cu IIIT-B, este un curs de 8 luni predat de experți din industrie pentru a vă oferi o idee reală despre cum funcționează învățarea profundă și învățarea automată. În acest curs, veți avea șansa de a învăța concepte importante despre învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată, cloud, rețelele neuronale și multe altele.

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru Master în Machine Learning