การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักพัฒนา Java

การเรียนรู้ของเครื่องใน Java:

แมชชีนเลิร์นนิงได้ครอบครองอุตสาหกรรมนี้และกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แมชชีนเลิร์นนิงเปิดโอกาสให้อัลกอริทึมได้เรียนรู้และเติบโตโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมเพิ่มเติม โดยจะตั้งค่าพารามิเตอร์ของตัวเองโดยใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อให้สามารถทำงานเฉพาะกับข้อมูลที่คล้ายคลึงกันได้ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนซึ่งใช้สำหรับปัญหาเฉพาะ อย่างไรก็ตาม เรายังอยู่ในช่วงคลื่นลูกแรกของการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากทฤษฎียังมีอีกมากที่จะตามมา ตั้งแต่ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่เราใช้ในโทรศัพท์ไปจนถึงรถยนต์ที่ขับเอง, Google แผนที่, Google แปลภาษา และเทคโนโลยีควบคุมด้วยเสียงล้วนเป็นส่วนหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิง ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ใช้เทคโนโลยีแห่งอนาคตจะครองโลก

ลงทะเบียนเรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไรกันแน่?

เราเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์และแมชชีนเลิร์นนิงนับวันยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะที่เราพูด อัลกอริทึมใหม่กำลังก่อตัวขึ้นเพื่อยึดครองโลก เราถูกล้อมรอบไปด้วยอุปกรณ์แมชชีนเลิร์นนิง ตัวอย่างเช่น Siri หรือ Alexa เป็นอุปกรณ์ที่ทำงานเกี่ยวกับการสร้างเสียง เราแค่ต้องถามอะไรพวกเขา แล้วพวกเขาก็ค้นหาเว็บและตอบคำถามนั้นให้เรา เราไม่ต้องยุ่งยากในการเปิดเครื่องมือค้นหาและพิมพ์ข้อมูลที่เราต้องการและหาคำตอบที่ถูกต้อง อีกตัวอย่างหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงอาจเป็น Netflix หรือ Amazon; เมื่อเราดูภาพยนตร์หรือซีรีส์ประเภทใดประเภทหนึ่ง เว็บไซต์เหล่านี้จะแสดงรายการแนะนำประเภทที่คล้ายกัน

การจัดประเภทอีเมลเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการอธิบายว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร งานหลักคือการตรวจสอบว่าอีเมลเป็นสแปมหรือไม่ อีเมลขยะไม่สามารถระบุได้ง่ายเพียงแค่ดูที่หัวเรื่องหรือข้อความ มีสิ่งอื่นที่ต้องคำนึงถึง อัลกอริทึมจะอ่านข้อมูล จำแนกข้อมูลออกเป็นประเภทต่างๆ และค้นหารูปแบบ แต่ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง เราไม่จำเป็นต้องแยกอีเมลสแปมด้วยตนเอง มันสำเร็จแล้วสำหรับเรา

อีเมลส่งเสริมการขายเหมือนกัน มันถูกส่งโดยตรงไปยังส่วนส่งเสริมการขายของกล่องจดหมายของเรา ช่วยลดปัญหาในการอ่านจดหมายจำนวนมากแล้วเลื่อนดูจดหมายสำคัญโดยไม่ได้ตั้งใจ ช่วยให้เราตอบจดหมายสำคัญได้ก่อนเนื่องจากจะแสดงในกล่องจดหมายของเราเป็นอันดับแรก

การเรียนรู้ของเครื่องทำให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นมาก ตอนนี้เรามีหุ่นยนต์ที่ดูดฝุ่นพื้นในขณะที่เราสามารถทำงานอื่นได้ ได้นำเทคโนโลยีไปสู่อีกระดับหนึ่งด้วยการสร้างรถยนต์และรถไฟที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง เนื่องจากเป็นสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไปสำหรับคนรุ่นต่อไป

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันที่เรียนรู้จากตัวอย่างและประสบการณ์ เมื่อเวลาผ่านไป แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์นี้จะเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมเพิ่มเติม อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนเพื่อค้นหารูปแบบที่คล้ายกันในข้อมูลจำนวนมหาศาลและทำการคาดคะเนตามนั้น เมื่ออัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลมากขึ้น การตัดสินใจและการคาดคะเนก็จะแม่นยำมากขึ้น อัลกอริ ทึม ส่วนใหญ่ที่เราพบในปัจจุบันนั้นใช้ การเรียนรู้ของเครื่องใน Java

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

มันทำงานอย่างไร?

อัลกอริทึมปกติได้รับการพัฒนาเพื่อสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากมันถูกสร้างมาเพื่อเรียนรู้และเติบโตจากข้อมูลที่มีให้โดยอัตโนมัติ แบ่งออกเป็นสามประเภท:

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล:

การเรียนรู้ภายใต้การบังคับบัญชาคือกระบวนการฝึกอบรม เป็นส่วนที่ฝึกอัลกอริทึมเพื่อตอบคำถามประเภทต่างๆ มันติดป้ายกำกับและจำแนกข้อมูลตามที่ได้รับ ตัวอย่างเช่น เมื่อเรายังเป็นเด็กที่เพิ่งหัดเขียน ครูหรือพ่อแม่ของเราเคยชี้แนะมือของเราให้สร้างรูปร่างตัวอักษรที่เหมาะสม ในทำนองเดียวกัน อัลกอริทึมนี้ได้รับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและแมปตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตของมัน เมื่อได้รับการฝึกฝนแล้ว จะสามารถตัดสินใจ ตอบสนอง และคาดการณ์ได้โดยอัตโนมัติ

สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและหลักสูตร AI ออนไลน์

การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล:

แมชชีนเลิร์นนิงได้รับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก จากนั้นใช้อัลกอริทึมเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลในคลาสต่างๆ โดยพยายามดึงคุณลักษณะหรือรูปแบบที่มีความหมายออกจากข้อมูลนี้ เพื่อให้สามารถจัดประเภท ติดป้ายกำกับ และจัดเรียงข้อมูลโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์ เมื่อเราพูดถึง Unsupervised Learning สิ่งแรกที่เรานึกถึงคือการคาดเดาและตัดสินใจโดยอัตโนมัติ แต่นี่ไม่ใช่กรณี และในที่นี้ Unsupervised Machine Learning หมายถึงการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่คนทั่วไปอาจพลาด

การเรียนรู้การเสริมแรง:

การเรียนรู้ประเภทนี้ทำได้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเฉพาะ เป็นไปตามแนวคิดของการลองผิดลองถูก ตัวอย่างเช่น เด็กในช่วงปฐมวัยไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุใดร้อนและสิ่งใดเย็น ถ้าอาหารจานโปรดของเด็กอยู่ในภาชนะร้อนและคุณบอกเด็กว่าร้อน แต่เด็กไม่เข้าใจความหมาย เมื่อสัมผัสภาชนะ อาหารเหล่านั้นจะถูกไฟลวก จากนั้นพวกเขาก็รู้ว่านี่หมายถึงความร้อน ในทำนองเดียวกัน เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรงจะเรียนรู้จากผลของการกระทำ เพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ

ทำไมการเรียนรู้ของเครื่องใน Java:

Java เป็นหนึ่งในภาษาอาวุโสและเป็นที่นิยมมากที่สุดในโลกของการเขียนโปรแกรม ใช้สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์และการพัฒนาระบบนิเวศข้อมูลขนาดใหญ่ ใช้งานง่ายและเป็นที่ต้องการสูง หากคำนวณอย่างคร่าว ๆ ทั่วโลก นักพัฒนามากกว่าเก้าล้านคนใช้ Java องค์กรภาครัฐและเอกชนมี codebase ที่ใช้ JVM เป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลหลัก เนื่องจาก Java มีอยู่ทั่วไป จึงมีความต้องการอย่างมากในโลกของการเขียนโปรแกรม Python, R และอื่น ๆ เป็นภาษาโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ ที่ใช้ แม้ว่าอาจจะดี แต่ Java ก็ไม่ได้ล้าหลัง ด้วยความช่วยเหลือจากไลบรารีโอเพ่นซอร์สของบุคคลที่สาม นักพัฒนา Java ทุกคนสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเข้าสู่ Data Science ได้ Apache Spark และ Apache Kafka ใช้ Java เป็นภาษาโปรแกรมหลักเพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากเหตุผลด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ แพลตฟอร์มเหล่านี้จึงใช้ Java เพื่อพัฒนาระบบข้อมูลของตน

แอปพลิเคชัน Java มีทรัพยากรมากมายและการสนับสนุนจากชุมชน เป็นภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุที่สามารถพกพาและใช้งานได้หลากหลาย ส่วนแรกของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องคือการรวบรวมข้อมูล ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่เพียงพอ ด้วยการเลือกเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะสมและตัดสินใจอย่างรอบคอบ ธุรกิจจะสามารถทำกำไรได้

แพลตฟอร์มที่สำคัญและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบเปิดใน Java:

ควาญช้าง:

Apache Mahout เป็นเฟรมเวิร์กแบบกระจาย มีอัลกอริทึมของเครื่องสำหรับแพลตฟอร์มที่เรียกว่า Apache Hadoop ด้วยเฟรมเวิร์กนี้ เราสามารถทำงานกับอัลกอริทึมในตัวได้ ช่วยให้นักคณิตศาสตร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักสถิติ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริทึมที่สร้างขึ้นเอง นอกจากการนำเสนอประสิทธิภาพสูง ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่นแล้ว Mahout ยังให้ความสำคัญกับระบบการจัดกลุ่ม การจำแนกประเภท และระบบคำแนะนำอีกด้วย นอกจากนี้ยังมีอัลกอริทึมที่ใช้อ้างอิงซึ่งทำงานบนโหนดเดียว Mahout ได้รับการออกแบบมาเพื่อความบันเทิงเป็นหลัก

ชวา ML

Java ML หรือที่เรียกว่า Java Machine Learning คือชุดของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง มีอินเทอร์เฟซมาตรฐานสำหรับอัลกอริทึมประเภทเดียวกัน มีโค้ดและบทช่วยสอนมากมายสำหรับโปรแกรมเมอร์และวิศวกรซอฟต์แวร์ อัลกอริทึมที่เขียนไว้ชัดเจนมีกระบวนการจัดทำเอกสารที่เหมาะสมและสามารถใช้อ้างอิงได้ในอนาคต Java ML มีคุณสมบัติมากมาย บางอย่างได้แก่: การจัดการข้อมูล การทำคลัสเตอร์ การจัดประเภท การจัดทำเอกสาร และการเลือกคุณสมบัติ

อดัมส์

ADAMS หรือที่เรียกว่า Advanced Data Mining and Machine Learning Systems จุดมุ่งหมายหลักของ ADAMS คือการสร้างและบำรุงรักษาการประมวลผล ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ขุด และแสดงข้อมูลเป็นภาพ มีชุดตัวดำเนินการที่ครอบคลุมหรือที่เรียกว่าตัวดำเนินการที่สามารถดึงข้อมูลและประมวลผลข้อมูลได้ มันให้คุณสมบัติเฉพาะต่างๆ แก่ผู้ใช้ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง, การสร้างภาพ, การประมวลผลข้อมูล, การสตรีม, การเขียนสคริปต์ และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยการใช้โครงสร้างแบบต้นไม้และปฏิบัติตามปรัชญาของน้อยแต่มาก ADAMS จึงเป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและ การเรียนรู้ของเครื่องใน Java

Deeplearning4j:

Deeplearning4j เขียนด้วย Java และเหมาะสำหรับ Java Virtual Machine Language เช่น Kotlin, Scala เป็นต้น Apache Spark และ Hadoop ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลล่าสุด เป็นส่วนหนึ่งของไลบรารีของ Deeplearning4j มันนำปัญญาประดิษฐ์มาสู่สภาพแวดล้อมทางธุรกิจและมีห้องสมุดระดับการค้าและโอเพ่นซอร์ส

เวก้า

WEKA หรือที่เรียกว่า Waikato Environment สำหรับการวิเคราะห์ความรู้ WEKA เป็นห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่องที่มีโอเพ่นซอร์สซึ่งได้รับการพัฒนาในนิวซีแลนด์ ชื่อของห้องสมุดแมชชีนเลิร์นนิงนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากนกที่บินไม่ได้ที่พบในนิวซีแลนด์ เป็นโครงการที่ดีที่สุดและต่อเนื่อง ปัจจุบันเป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นแมชชีนเลิร์นนิง WEKA มีชุดของอัลกอริทึมและสนับสนุนเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก มีเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากสำหรับการถดถอย การจำแนก การแสดงภาพ และการขุดข้อมูล

เอลกี้

ELKI ยังย่อมาจาก Environment for DeveLoping KDD Applications Supported for Index Structures ได้รับการพัฒนาโดย Ludwig Maximilian University of Munich ประเทศเยอรมนี

เป็นเฟรมเวิร์กการขุดข้อมูลบน Java ที่ใช้สำหรับการขยายแอปพลิเคชัน KDD ELKI มุ่งเน้นไปที่การวิจัยอัลกอริทึมที่เน้นการตรวจจับค่าผิดปกติและการวิเคราะห์คลัสเตอร์ มีโครงสร้างดัชนีข้อมูล เช่น R*- tree Java Machine Learning Library นี้มีชื่อเสียงในหมู่นักศึกษาและนักวิจัยที่ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

RapidMiner:

RapidMiner เคยถูกเรียกว่า Yet Another Learning Environment (YALE) ได้รับการพัฒนาในเยอรมนีที่มหาวิทยาลัยเทคนิคแห่งดอร์ทมุนด์ เป็นแพลตฟอร์มที่ให้สภาพแวดล้อมสำหรับ text ming, การเตรียมข้อมูล, การเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบ deep learning รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ RapidMiner ใช้สำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจ การศึกษา และการฝึกอบรม ใช้งานง่ายและรักษาเวิร์กโฟลว์ ใช้สำหรับการเรียนรู้งานที่เกี่ยวข้องกับโลกแห่งความเป็นจริงและเพื่อการวิจัย นำเสนอระบบประมวลผลข้อมูล

บล็อก AI และ ML ยอดนิยม & หลักสูตรฟรี

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP เป็นหนึ่งในเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดให้เสียง เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Java ซึ่งสามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับ NLP ได้หลากหลาย มันมีฐานของคำ การระบุข้อความ ส่วนของคำพูด ฯลฯ Stanford CoreNLP มีคุณสมบัติมากมาย ซึ่งบางอย่างได้แก่ สำหรับการผลิตไปป์ไลน์ มีตัวเขียนคำอธิบายประกอบแบบข้อความที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ มีการวิเคราะห์ข้อความที่ได้รับการบำรุงรักษาเป็นอย่างดีซึ่งอัปเดตเป็นประจำและมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากไม่มีระบบหลายภาษาให้กับผู้ใช้ แต่ Stanford CoreNLP รองรับภาษาของมนุษย์หลายภาษา เช่น อังกฤษ อาหรับ จีน ฯลฯ หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของ Stanford CoreNLP คือใช้ Java เป็นเครื่องมือหลัก ซึ่งทำให้ใช้งานง่าย นอกจากนี้ยังมี AIP สำหรับภาษาโปรแกรมหลักในโลก . นอกจากนี้ยังสามารถใช้เป็นบริการเว็บอย่างง่าย

จสท

JSTAT ยังย่อมาจาก Java Statistical Analysis tool ใช้ภายใต้ใบอนุญาต GPL3 มีอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่รวบรวมไว้มากมายในเฟรมเวิร์กใด ๆ ที่มีอัตราประสิทธิภาพสูงเมื่อเปรียบเทียบกับ Java Library อื่น ๆ ได้รับการพัฒนาเป็นแบบฝึกหัดการศึกษาด้วยตนเอง กรอบนี้แนะนำในด้านวิชาการและการวิจัย คุณลักษณะหลักบางอย่างของ JSTAT ได้แก่ การทำคลัสเตอร์ การจัดประเภท และคุณลักษณะ

วิธีการคัดเลือก

ประสาท:

Neuroph เป็นโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ที่เน้นวัตถุและเขียนด้วย Java เครื่องมือ GUI ใช้สำหรับสร้าง Neural Networks Java ช่วยให้นักพัฒนาพัฒนาและฝึกอบรมชุด Neural Networks การอัปเดตล่าสุดของ Neuroph 2.96 มีคุณลักษณะที่อัปเดตมากมายที่สามารถใช้กับงานเครื่องมาตรฐานได้เนื่องจากมีการปรับปรุง API

การเรียนรู้ของเครื่องใน Java ช่วยให้โปรแกรมเมอร์ นักคณิตศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรซอฟต์แวร์มีแพลตฟอร์มที่มีเทคนิคและเครื่องมือที่เหมาะสมข้อมูลที่ซับซ้อนทำให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึก การประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมากโดยเริ่มจากขั้นตอนพื้นฐาน ซึ่งก็คือการใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องกับงานพื้นฐาน เช่น การทำคลัสเตอร์ การจำแนกประเภท การทำเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล เป็นต้น โดยใช้ Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner และเครื่องมืออื่นๆ การใช้ Machine Learning จะง่ายขึ้น

ที่ upGrad ใบรับรองขั้นสูงของเราในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งนำเสนอโดยความร่วมมือกับ IIIT-B เป็นหลักสูตร 8 เดือนที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณได้แนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร ในหลักสูตรนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้แนวคิดที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ คลาวด์ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ

ตรวจสอบหน้าหลักสูตรและสมัครเรียนเร็ว ๆ นี้!

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทด้านการเรียนรู้ของเครื่อง