Java Geliştiricileri için Makine Öğrenimi

Java'da Makine Öğrenimi:

Makine öğrenimi sektörü ele geçirdi ve hızla artıyor. Makine öğrenimi, algoritmalara daha fazla programlanmadan öğrenme ve büyüme şansı verir. Benzer veriler üzerinde belirli bir görevi gerçekleştirebilmesi için örnek verileri kullanarak kendi parametrelerini ayarlar. Makine öğrenimi, belirli bir problem için kullanılan eğitimli bir algoritmadır. Bununla birlikte, makine öğreniminin ilk dalgasındayız çünkü teoride daha çok yol var. Telefonlarımızda kullandığımız yüz tanıma yazılımından sürücüsüz arabalara, google maps, google translate ve sesle kontrol edilen teknolojilere kadar hepsi makine öğreniminin bir parçasıdır. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yeni nesil teknolojiye sahip yeni ürünler dünyaya hükmedecek.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna kaydolun. Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Makine öğrenimi tam olarak nedir?

Makine öğreniminin henüz başındayız. Gün geçtikçe bilgi işlem ve makine öğrenimi daha da güçleniyor. Biz konuşurken dünyayı ele geçirmek için yeni algoritmalar oluşturuluyor. Makine öğrenimi cihazlarıyla çevriliyiz. Örneğin, Siri veya Alexa, ses üretimi üzerinde çalışan cihazlardır. Onlara sadece bir şey sormalıyız ve onlar da internette arama yapıp bizim için cevaplıyorlar. Bir arama motoru açıp ihtiyacımız olan bilgiyi yazıp doğru cevabı arama zahmetine katlanmak zorunda değiliz. Makine öğrenimine başka bir örnek de Netflix veya Amazon olabilir; Belirli bir film türünü veya diziyi izlediğimizde, bu web siteleri benzer bir türe ilişkin öneriler listesiyle karşımıza çıkıyor.

E-posta sınıflandırması, makine öğreniminin nasıl çalıştığını açıklamanın en uygun yolu mu? Ana görev, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemektir. Spam mailler sadece konuya veya mesaja bakılarak kolaylıkla tespit edilemez. Dikkate alınması gereken başka şeyler de var. Algoritma verileri okur, farklı kategorilere ayırır ve kalıpları arar. Ancak Makine Öğrenimi sayesinde spam e-postaları manuel olarak ayırmamız gerekmiyor. Bizim için zaten yapıldı.

Promosyon e-postaları aynıdır. Doğrudan posta kutumuzun promosyon bölümüne gönderilir. Bizi bir ton postayı gözden geçirme ve ardından yanlışlıkla önemli postaları kaydırma zahmetinden kurtarır. İlk olarak gelen kutumuzda gösterildiği için önemli postaları önce yanıtlamamıza yardımcı olur.

Makine öğrenimi günlük hayatımızı çok daha kolaylaştırdı. Artık biz başka işler yaparken yerlerimizi süpüren Robotlarımız var. Gelecek nesil için bir sonraki büyük şey olduğu için kendi kendine giden arabaları ve trenleri ortaya çıkararak teknolojiyi başka bir seviyeye taşıdı.

Makine öğrenimi, örneklerden ve deneyimlerden öğrenen uygulamalar oluşturmaya odaklanan Yapay Zekanın bir dalıdır. Zamanla bu yazılım uygulaması verilerden öğrenir ve daha fazla programlanmadan doğruluğunu artırır. Algoritmalar, muazzam miktarda veride benzer türde kalıplar bulmak ve buna göre tahminler yapmak için eğitilir. Algoritma daha fazla veri işledikçe, kararlar ve tahminler daha doğru hale gelir. Bugün karşılaştığımız algoritmaların çoğu Java'daki Makine Öğrenimine dayanmaktadır .

DevOps'ta upGrad'ın Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın

O nasıl çalışır?

Bir makine öğrenme algoritması oluşturmak için düzenli bir algoritma geliştirilmiştir. Otomatik olarak sağlanan verilerden öğrenmek ve büyümek için yapıldığı için. Üç türe ayrılmıştır:

Denetimli Öğrenme:

Denetimli öğrenme eğitim sürecidir. Algoritmanın çeşitli soru tiplerine cevap verecek şekilde eğitildiği kısımdır. Verileri alındığı gibi etiketler ve sınıflandırır. Örneğin, henüz yazmayı öğrenen bir çocukken, öğretmenimiz veya ebeveynimiz, alfabenin uygun şeklini oluşturmak için ellerimizi yönlendirirdi. Benzer şekilde, bu algoritma bir dizi eğitim verisi alır ve bunun girdi ve çıktı değişkenlerini haritalar. Eğitildikten sonra otomatik olarak kararlar alabilir, yanıt verebilir ve tahminlerde bulunabilir.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

Denetimsiz Makine Öğrenimi:

Makine öğrenimi çok sayıda etiketlenmemiş veri alır. Daha sonra verileri farklı sınıflarda kümelemek için algoritmalar kullanır. Bir insanın yardımı olmadan sınıflandırabilmesi, etiketleyebilmesi ve sıralayabilmesi için bu Verilerden anlamlı özellikler veya modeller çıkarmaya çalışır. Denetimsiz Öğrenme denilince aklımıza ilk gelen şey otomatik tahminler yapmak ve kararlar almaktır. Ancak durum böyle değil ve burada Denetimsiz Makine Öğrenimi, ortalama bir kişinin kaçıracağı veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri belirlemek anlamına gelir.

Takviyeli Öğrenme:

Bu tür öğrenme, belirli bir ortamla etkileşime girerek yapılır. Deneme yanılma kavramını takip eder. Örneğin, erken çocukluk yıllarında bir çocuk hangi nesnelerin sıcak hangi nesnelerin soğuk olduğunu ayırt edemez. Bir çocuğun en sevdiği yemek sıcak bir kapta tutulursa ve siz çocuğa bunun sıcak olduğunu söylerseniz ama çocuk bunun ne anlama geldiğini anlayamazsa, kaba dokunursa yakar. İşte o zaman bunun sıcak anlamına geldiğini anlarlar. Benzer şekilde, Takviyeli makine öğrenimi tekniği de eylemlerinin sonuçlarından ders çıkarır. Mümkün olan en iyi sonucu bulmak için.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

Neden Java'da Makine Öğrenimi:

Java, programlama dünyasında kullanılan en kıdemli ve en popüler dillerden biridir. Yazılım geliştirme ve Büyük Veri ekosistemlerinin geliştirilmesi için kullanılır. Kullanımı kolaydır ve yüksek talep görmektedir. Kabaca dünya çapında hesaplanırsa, dokuz milyondan fazla geliştirici Java kullanıyor. Özel sektör ve kamu sektörü kuruluşları, JVM'yi birincil bilgi işlem ortamı olarak kullanan bir kod tabanına sahiptir. Java her yerde olduğu için programlama dünyasında büyük bir talep var. Python, R vb. kullanılan diğer makine öğrenimi programlama dilleridir. İyi olsalar da Java geride kalmıyor. Üçüncü taraf bir açık kaynak kitaplığının yardımıyla, herhangi bir Java geliştiricisi makine öğrenimini uygulayabilir ve Veri Bilimine girebilir. Apache Spark ve Apache Kafka, büyük verilerle başa çıkmak için temel programlama dili olarak Java'yı kullanır. Güvenlik ve güvenilirlik nedeniyle Java, bu platformlar tarafından veri sistemlerinin geliştirilmesi için kullanılmıştır.

Java uygulamaları tonlarca kaynağa ve topluluk desteğine sahiptir. Taşınabilir ve çok yönlü bir nesne yönelimli programlama dilidir. Bir makine öğrenimi sürecinin ilk kısmı, bir Veri koleksiyonudur. Bu nedenle yeterli makine öğrenme araçları gereklidir. İşletme, uygun makine öğrenimi aracını seçerek ve dikkatli kararlar alarak kar elde edebilecektir.

Java'daki önemli platformlar ve açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplıkları:

Mahut:

Apache Mahout dağıtılmış bir çerçevedir. Apache Hadoop olarak bilinen bir platform için makine algoritmaları sağlar. Bu çerçeve ile yerleşik algoritmalarla çalışılabilir. Matematikçilerin, Veri analistlerinin, istatistikçilerin ve veri bilimcilerin özel yapım algoritmalarını kullanmalarına olanak tanır. Mahout, yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve esneklik sunmanın yanı sıra kümeleme, sınıflandırma ve öneri sistemlerine de odaklanır. Ayrıca, tek bir düğümde çalışan referans uygulamalı algoritmaları da içerir. Mahout, büyük ölçüde eğlence amacıyla tasarlandı.

Java ML

Java Makine Öğrenimi olarak da bilinen Java ML, makine öğrenimi algoritmalarının bir koleksiyonudur. Aynı türdeki algoritmalar için standart bir arayüze sahiptir. Programcılara ve yazılım mühendislerine yönelik çok sayıda kod ve öğretici içerir. Açıkça yazılan algoritmalar, uygun dokümantasyon süreçlerine sahiptir ve gelecekte referans olarak kullanılabilir. Java ML birçok özelliğe sahiptir, bunlardan bazıları şunlardır: Veri işleme, kümeleme, sınıflandırma, dokümantasyon ve özellik seçimi.

ADAMLAR

ADAMS, Gelişmiş Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Sistemleri olarak da bilinir. ADAMS'ın temel amacı, verilerin işlenmesini, veriye dayalı, madenciliğini ve görselleştirilmesini oluşturmak ve sürdürmektir. Bilgi alabilen ve verileri işleyebilen aktörler olarak da bilinen kapsamlı bir operatörler koleksiyonuna sahiptir. Kullanıcılara makine öğrenimi, görselleştirme, veri işleme, akış, komut dosyası oluşturma ve daha pek çok benzersiz özellik sunar. Ağaç benzeri bir yapı kullanan ve az çoktur felsefesini izleyen ADAMS, Java'da güçlü bir platform ve Makine Öğrenimidir.

Derin öğrenme4j:

Deeplearning4j, Java ile yazılmıştır ve Kotlin, Scala, vb. Java Sanal Makine Dili için uygundur. En son bilgi işlem çerçeveleri olan Apache Spark ve Hadoop, Deeplearning4j'nin kitaplığının bir parçasıdır. Yapay Zekayı iş ortamlarına taşır ve Ticari sınıfın yanı sıra açık kaynaklı bir kitaplığa sahiptir.

WEKA

WEKA, Bilgi Analizi için Waikato Ortamı olarak da bilinir. WEKA, Yeni Zelanda'da geliştirilmiş açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Bu Makine öğrenimi kitaplığının adı, Yeni Zelanda'da bulunan uçamayan bir kuştan esinlenmiştir. Açık ara en iyi ve devam eden projedir. Şu anda, makine öğrenimine başlamak için en iyi yerdir. WEKA, bir dizi algoritmaya sahiptir ve derin öğrenme tekniğini destekler. Regresyon, sınıflandırma, görselleştirme ve Veri madenciliği için bir dizi makine öğrenimi aracına sahiptir.

ELKI

ELKI ayrıca Dizin Yapıları için Desteklenen DeveLoping KDD Uygulamaları Ortamı anlamına gelir. Almanya, Münih Ludwig Maximilian Üniversitesi tarafından geliştirilmiştir.

KDD uygulamalarının genişletilmesi için kullanılan Java tabanlı bir veri madenciliği çerçevesidir. ELKI, aykırı değer tespitini ve küme analizini vurgulayan algoritma araştırmasına odaklanır. R*- ağacı gibi veri dizin yapıları sağlar. Bu Java Makine Öğrenimi Kitaplığı, verilerden içgörüler elde eden öğrenciler ve araştırmacılar arasında ünlüdür.

RapidMiner:

RapidMiner, Yet Another Learning Environment (YALE) olarak adlandırılıyordu. Almanya'da Dortmund Teknik Üniversitesi'nde geliştirilmiştir. Metin karıştırma, veri hazırlama, derin öğrenme makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik için bir ortam sağlayan bir platformdur. RapidMiner iş uygulaması, eğitim ve öğretim için kullanılır. Kullanımı kolaydır ve iş akışını sürdürür. Gerçek dünya ile ilgili görevleri öğrenmek ve araştırma amaçları için kullanılır. Bir veri işleme sistemi sunar.

Popüler AI ve ML Blogları ve Ücretsiz Kurslar

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP, Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen makine öğrenme araçlarından biridir. NLP ile ilgili çeşitli görevleri gerçekleştirebilen Java tabanlı bir çerçevedir. Bir kelime tabanı, tanımlayıcı metin, konuşma bölümleri vb. vardır. Stanford CoreNLP'nin birçok özelliği vardır, bunlardan bazıları; boru hattı üretimi için hızlı ve verimli bir metin notlayıcı sağlanır. Düzenli olarak güncellenen ve geniş bir veritabanına sahip olan bakımlı bir metin analitiğine sahiptir. Birçok makine öğrenimi aracı, kullanıcılarına çok dilli bir sistem sunmaz. Ancak Stanford CoreNLP, İngilizce, Arapça, Çince vb. gibi çoklu insan dillerini destekler. Stanford CoreNLP'nin en önemli özelliklerinden biri, Java'yı birincil araç olarak kullanmasıdır ve bu da kullanımını kolaylaştırır. Ayrıca dünyadaki başlıca programlama dilleri için AIP'ler sağlar. . Basit bir web hizmeti olarak da kullanılabilir.

JSTAT

JSTAT ayrıca Java İstatistiksel Analiz aracı anlamına gelir. GPL3 lisansı altında kullanılmaktadır. Diğer herhangi bir Java Kitaplığına kıyasla yüksek performans oranına sahip herhangi bir çerçeve arasında kapsamlı bir Makine Öğrenimi algoritmaları koleksiyonuna sahiptir. Bir kendi kendine eğitim egzersizi olarak geliştirilmiştir. Bu çerçeve akademik ve araştırma alanlarında önerilir. JSTAT'ın birincil özelliklerinden bazıları, kümeleme, sınıflandırma ve özelliği içerir.

seçim yöntemleri.

Nöroph:

Neuroph, nesne yönelimli ve Java ile yazılmış bir Yapay Sinir Ağı'dır (YSA). Sinir Ağları oluşturmak için GUI aracı kullanılır. Java, geliştiricilerin bir dizi Sinir Ağı geliştirmesine ve eğitmesine yardımcı olur. Neuroph 2.96'nın en son güncellemesi, API iyileştirmeleri içerdiğinden, standart makine görevleri için kullanılabilecek birçok güncellenmiş özelliğe sahiptir.

Java'da Makine Öğrenimi, programcılara, matematikçilere, veri bilimcilere ve yazılım mühendislerine uygun teknikler ve araçlar içeren bir platform sağlar.Karmaşık veriler, içgörü kazanmalarını sağlar. Kümeleme, sınıflandırma, dokümantasyon, veri analizi, veri madenciliği gibi temel görevlerde makine öğrenimi yöntemlerini uygulayan temel adımdan başlayarak verileri işlemek ve anlamak çok önemlidir. Mahout, Deeplearning4J, ELKI, RapidMiner kullanarak ve diğer araçlarla, Makine Öğreniminin kullanımı daha kolay hale gelir.

upGrad'da, IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede İleri Düzey Sertifikamız, size derin öğrenmenin ve makine öğreniminin nasıl çalıştığına dair gerçek dünyadan bir fikir vermek için endüstri uzmanları tarafından verilen 8 aylık bir kurstur . Bu kursta makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, bulut, sinir ağları ve daha fazlası hakkında önemli kavramları öğrenme şansı bulacaksınız.

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Makine Öğreniminde Yüksek Lisans Başvurusu