Машинное обучение для Java-разработчиков

Машинное обучение в Java:

Машинное обучение захватило отрасль и развивается быстрыми темпами. Машинное обучение дает алгоритмам возможность учиться и расти без дальнейшего программирования. Он устанавливает свои собственные параметры, используя образцы данных, чтобы он мог выполнять определенную задачу с аналогичными данными. Машинное обучение — это обученный алгоритм, который используется для решения конкретной задачи. Тем не менее, мы все еще находимся на первой волне машинного обучения, потому что теория еще впереди. От программного обеспечения для распознавания лиц, которое мы используем на наших телефонах, до беспилотных автомобилей, карт Google, Google Translate и технологий голосового управления — все это часть машинного обучения. В течение следующих нескольких лет новые продукты с технологией следующего поколения будут править миром.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое машинное обучение?

Мы только в начале машинного обучения. День ото дня вычислительная техника и машинное обучение становятся все более мощными. Пока мы говорим, формируются новые алгоритмы, чтобы захватить мир. Мы окружены устройствами машинного обучения. Например, Siri или Alexa — это устройства, которые работают на основе генерации голоса. Нам просто нужно спросить их о чем-то, и они ищут в Интернете и отвечают на это для нас. Нам не нужно утруждать себя открытием поисковой системы, вводом необходимой информации и поиском правильного ответа. Другим примером машинного обучения может быть Netflix или Amazon; как только мы смотрим фильм или сериал определенного жанра, эти веб-сайты предлагают список рекомендаций подобного жанра.

Классификация электронной почты — наиболее подходящий способ объяснить, как работает машинное обучение? Основная задача — определить, является письмо спамом или нет. Спамовые письма нельзя легко идентифицировать, просто взглянув на тему или сообщение. Есть и другие вещи, которые необходимо учитывать. Алгоритм считывает данные, классифицирует их по разным категориям и ищет закономерности. Но с помощью машинного обучения нам не нужно вручную отделять спам-письма. Это уже сделано за нас.

Рекламные письма такие же. Он отправляется прямо в рекламный раздел нашего почтового ящика. Это избавляет нас от необходимости просматривать тонны почты, а затем по ошибке прокручивать важную почту. Это помогает нам первыми отвечать на важные письма, поскольку они впервые отображаются в нашем почтовом ящике.

Машинное обучение значительно упростило нашу повседневную жизнь. Теперь у нас есть роботы, которые пылесосят наши полы, пока мы занимаемся другой работой. Компания вывела технологии на новый уровень, разработав беспилотные автомобили и поезда, поскольку это следующая большая вещь для грядущего поколения.

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, ориентированная на создание приложений, которые учатся на примерах и опыте. Со временем это программное приложение учится на данных и повышает свою точность без дальнейшего программирования. Алгоритмы обучены находить сходные закономерности в огромном количестве данных и делать соответствующие прогнозы. По мере того, как алгоритм обрабатывает больше данных, решения и прогнозы становятся более точными. Большинство алгоритмов, с которыми мы сталкиваемся сегодня, основаны на машинном обучении в Java .

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

Как это работает?

Для формирования алгоритма машинного обучения был разработан регулярный алгоритм. Поскольку он создан для обучения и роста на основе данных, предоставляемых автоматически. Он был разделен на три типа:

Обучение под наблюдением:

Обучение с учителем – это процесс обучения. Это та часть, где алгоритм обучен отвечать на различные типы вопросов. Он маркирует и классифицирует данные по мере их получения. Например, когда мы дети, которые только учатся писать, наш учитель или родитель направлял наши руки, чтобы составить правильную форму алфавита. Точно так же этот алгоритм получает набор обучающих данных и отображает его входные и выходные переменные. После обучения он может автоматически принимать решения, реагировать и делать прогнозы.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

Неконтролируемое машинное обучение:

Машинное обучение получает много неразмеченных данных. Затем он использует алгоритмы для кластеризации данных в разных классах. Он пытается извлечь из этих Данных значимые функции или шаблоны, чтобы можно было классифицировать, маркировать и сортировать их без помощи человека. Когда мы говорим о неконтролируемом обучении, первое, что приходит нам на ум, это автоматические прогнозы и решения. Но это не так, и здесь неконтролируемое машинное обучение означает выявление закономерностей и взаимосвязей между данными, которые обычный человек пропустил бы.

Обучение с подкреплением:

Этот тип обучения осуществляется путем взаимодействия с определенной средой. Он следует концепции проб и ошибок. Например, ребенок в раннем детстве не может различать, какие предметы горячие, а какие холодные. Если любимое блюдо ребенка хранится в горячей посуде, и вы говорите ребенку, что оно горячее, но ребенок не может понять, что это значит, прикоснувшись к посуде, он обгорает. Именно тогда они понимают, что это значит жарко. Аналогичным образом метод машинного обучения с подкреплением учится на последствиях своих действий. Чтобы узнать наилучший результат.

Востребованные навыки машинного обучения

Почему машинное обучение в Java:

Java — один из старейших и самых популярных языков, используемых в мире программирования. Он используется для разработки программного обеспечения и для разработки экосистем больших данных. Он прост в использовании и пользуется большим спросом. Если подсчитать грубо по всему миру, Java используют более девяти миллионов разработчиков. Предприятия частного и государственного секторов имеют кодовую базу, использующую JVM в качестве основной вычислительной среды. Поскольку Java повсюду, она пользуется огромным спросом в мире программирования. Python, R и т. д. — другие используемые языки программирования для машинного обучения. Пусть они и хороши, но Java не отстает. С помощью сторонней библиотеки с открытым исходным кодом любой разработчик Java может применить машинное обучение и заняться наукой о данных. Apache Spark и Apache Kafka используют Java в качестве основного языка программирования для работы с большими данными. Из соображений безопасности и надежности эти платформы использовали Java для разработки своей системы данных.

Java-приложения имеют массу ресурсов и поддержку сообщества. Это объектно-ориентированный язык программирования, переносимый и универсальный. Первая часть процесса машинного обучения — это сбор данных. Поэтому необходимы адекватные инструменты машинного обучения. Выбрав правильный инструмент машинного обучения и приняв взвешенные решения, бизнес сможет получать прибыль.

Важные платформы и библиотеки машинного обучения с открытыми ресурсами на Java:

Махаут:

Apache Mahout — это распределенная среда. Он предоставляет машинные алгоритмы для платформы, известной как Apache Hadoop. С этой структурой можно работать со встроенными алгоритмами. Это позволяет математикам, аналитикам данных, статистикам и специалистам по данным использовать свои собственные алгоритмы. Помимо обеспечения высокой производительности, масштабируемости и гибкости, Mahout также фокусируется на системах кластеризации, классификации и рекомендаций. Он также включает эталонные реализованные алгоритмы, работающие на одном узле. Mahout был разработан в основном для развлечения.

Java машинное обучение

Java ML, также известный как Java Machine Learning, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения. Имеет стандартный интерфейс для однотипных алгоритмов. Он содержит множество кодов и руководств, предназначенных для программистов и инженеров-программистов. Алгоритмы, которые четко написаны, имеют надлежащие процессы документирования и могут использоваться для ссылок в будущем. Java ML имеет множество функций, некоторые из них: обработка данных, кластеризация, классификация, документирование и выбор функций.

АДАМС

ADAMS, также известная как Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Основная цель ADAMS — создать и поддерживать обработку, управление данными, извлечение и визуализацию данных. Он имеет обширный набор операторов, также известных как акторы, которые могут извлекать информацию и обрабатывать данные. Он предоставляет пользователям различные уникальные функции, такие как машинное обучение, визуализация, обработка данных, потоковая передача, создание сценариев и многое другое. Используя древовидную структуру и следуя философии «меньше значит больше», ADAMS представляет собой мощную платформу машинного обучения на Java.

Глубокое обучение4j:

Deeplearning4j написан на Java и подходит для языков виртуальных машин Java, таких как Kotlin, Scala и т. д. Apache Spark и Hadoop, новейшие вычислительные платформы, являются частью библиотеки Deeplearning4j. Он привносит искусственный интеллект в бизнес-среду и имеет коммерческую версию, а также библиотеку с открытым исходным кодом.

ВЕКА

WEKA, также известная как среда анализа знаний Waikato. WEKA — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная в Новой Зеландии. Название этой библиотеки машинного обучения было вдохновлено нелетающей птицей, обитающей в Новой Зеландии. Это, безусловно, лучший и продолжающийся проект. В настоящее время это лучшее место для начала машинного обучения. WEKA имеет набор алгоритмов и поддерживает технику глубокого обучения. Он имеет ряд инструментов машинного обучения для регрессии, классификации, визуализации и интеллектуального анализа данных.

ЭЛКИ

ELKI также означает «Среда для разработки приложений KDD, поддерживаемых индексными структурами». Он был разработан Мюнхенским университетом Людвига-Максимилиана, Германия.

Это платформа интеллектуального анализа данных на основе Java, используемая для расширения приложений KDD. ELKI фокусируется на исследованиях алгоритмов, в которых особое внимание уделяется обнаружению выбросов и кластерному анализу. Он предоставляет структуры индексов данных, такие как R*-дерево. Эта библиотека машинного обучения Java известна среди студентов и исследователей, которые извлекают информацию из данных.

РапидМайнер:

Ранее RapidMiner назывался «Еще одна обучающая среда» (YALE). Он был разработан в Германии в Техническом университете Дортмунда. Это платформа, которая предоставляет среду для работы с текстом, подготовки данных, глубокого машинного обучения, а также прогнозной аналитики. RapidMiner используется для бизнес-приложений, образования и обучения. Он прост в использовании и поддерживает рабочий процесс. Он используется для изучения задач, связанных с реальным миром, и в исследовательских целях. Он предлагает систему обработки данных.

Популярные блоги об искусственном интеллекте и машинном обучении и бесплатные курсы

Стэнфордское ядроНЛП

Stanford CoreNLP — один из инструментов машинного обучения, озвученных Стэнфордским университетом. Это платформа на основе Java, которая может выполнять различные задачи, связанные с НЛП. Он имеет базу слов, идентификацию текста, частей речи и т. д. Stanford CoreNLP имеет множество функций, некоторые из которых; для конвейерного производства предоставляется быстрый и эффективный текстовый аннотатор. Он имеет хорошо поддерживаемую текстовую аналитику, которая регулярно обновляется, и имеет обширную базу данных. Многие инструменты машинного обучения не предлагают своим пользователям многоязычную систему. Но Stanford CoreNLP поддерживает несколько человеческих языков, таких как английский, арабский, китайский и т. д. Одной из наиболее важных особенностей Stanford CoreNLP является то, что он использует Java в качестве основного инструмента, что упрощает его использование. Он также предоставляет AIP для основных языков программирования в мире. . Его также можно использовать как простой веб-сервис.

JСТАТ

JSTAT также означает инструмент статистического анализа Java. Он используется под лицензией GPL3. Он имеет обширную коллекцию алгоритмов машинного обучения среди любой среды, которая имеет высокую производительность по сравнению с любой другой библиотекой Java. Он был разработан как упражнение для самообразования. Эта структура рекомендуется в академических и исследовательских областях. Некоторые из основных функций JSTAT включают кластеризацию, классификацию и функции.

методы отбора.

Нейроф:

Neuroph — это искусственная нейронная сеть (ИНС), объектно-ориентированная и написанная на Java. Инструмент с графическим интерфейсом используется для создания нейронных сетей. Java помогает разработчикам разрабатывать и обучать набор нейронных сетей. Последнее обновление Neuroph 2.96 имеет множество обновленных функций, которые можно использовать для стандартных машинных задач, поскольку оно содержит улучшения API.

Машинное обучение в Java предоставляет программистам, математикам, специалистам по данным и разработчикам программного обеспечения платформу с подходящими методами и инструментами.Сложные данные позволяют им получить представление. Очень важно обрабатывать данные и понимать их, начиная с основного шага, который заключается в применении методов машинного обучения к базовым задачам, таким как кластеризация, классификация, документирование, анализ данных, интеллектуальный анализ данных и т. д. С помощью Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner. и другие инструменты, использование машинного обучения становится проще.

В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.

Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра машинного обучения