面向 Java 开发人员的机器学习

Java 中的机器学习：

机器学习已经接管了整个行业，并且正在迅速崛起。 机器学习为算法提供了学习和成长的机会，而无需进一步编程。 它通过使用样本数据来设置自己的参数，以便它可以对相似的数据执行特定的任务。 机器学习是一种经过训练的算法，用于解决特定问题。 然而，我们仍处于机器学习的第一波浪潮中，因为理论还有很多待完善。 从我们在手机上使用的人脸识别软件到自动驾驶汽车、谷歌地图、谷歌翻译和语音控制技术都是机器学习的一部分。 在接下来的几年里，具有下一代技术的新产品将统治世界。

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什么是机器学习？

我们才刚刚开始机器学习。 日复一日，计算和机器学习变得越来越强大。 正如我们所说，正在形成新的算法来接管世界。 我们被机器学习设备所包围。 例如，Siri 或 Alexa 是用于生成语音的设备。 我们只需要问他们一些事情，他们就会搜索网络并为我们解答。 我们不必费心打开搜索引擎，输入我们需要的信息，然后寻找正确的答案。 机器学习的另一个例子是 Netflix 或亚马逊； 一旦我们观看了特定的电影类型或系列，这些网站就会提供类似类型的推荐列表。

电子邮件分类是解释机器学习如何工作的最合适方式？ 主要任务是确定电子邮件是否为垃圾邮件。 仅通过查看主题或消息无法轻松识别垃圾邮件。 还有其他事情需要考虑。 该算法读取数据，将其分类为不同的类别，并寻找模式。 但是在机器学习的帮助下，我们不必手动分离垃圾邮件。 它已经为我们完成了。

促销电子邮件是相同的。 它直接发送到我们邮箱的促销部分。 它为我们省去了浏览大量邮件然后错误地滚动浏览重要邮件的麻烦。 它帮助我们首先回复重要邮件，因为它首先显示在我们的收件箱中。

机器学习让我们的日常生活变得更加轻松。 现在我们有机器人可以吸尘我们的地板，而我们可以做一些其他的工作。 它通过提出自动驾驶汽车和火车将技术提升到另一个层次，因为它是下一代的下一件大事。

机器学习是人工智能的一个分支，它专注于构建从示例和经验中学习的应用程序。 随着时间的推移，该软件应用程序会从数据中学习并提高其准确性，而无需进一步编程。 算法经过训练，可以在海量数据中找到相似的模式，并据此做出预测。 随着算法处理更多数据，决策和预测变得更加准确。 我们今天遇到的大多数算法都是基于Java 中的机器学习。

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它是如何工作的？

已经开发出常规算法以形成机器学习算法。 因为它可以从自动提供的数据中学习和成长。 它被分为三种类型：

监督学习：

监督学习是训练过程。 这是训练算法以响应各种类型问题的部分。 它在收到数据时对其进行标记和分类。 例如，当我们还是孩子刚开始学习如何写字时，我们的老师或父母常常指导我们的手做出正确的字母形状。 同样，该算法获取一组训练数据并映射出它的输入和输出变量。 一旦经过训练，它就可以自动做出决定、响应和做出预测。

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无监督机器学习：

机器学习获得大量未标记的数据。 然后，它使用算法将数据聚类到不同的类别中。 它试图从这些数据中提取有意义的特征或模式，以便它可以在没有人类帮助的情况下对其进行分类、标记和排序。 当我们谈论无监督学习时，我们首先想到的是进行自动预测和决策。 但事实并非如此，这里的无监督机器学习意味着识别普通人会错过的数据之间的模式和关系。

强化学习：

这种类型的学习是通过与特定环境交互来完成的。 它遵循试错的概念。 例如，儿童在他/她的幼儿期无法区分哪些物体是热的，哪些物体是冷的。 如果孩子最喜欢的菜放在热的容器里，你告诉孩子它很热，但孩子不明白这是什么意思，一碰到容器，他们就会被烫伤。 然后他们意识到这意味着热。 以类似的方式，强化机器学习技术从其行为的后果中学习。 找出最好的结果。

需求机器学习技能

为什么用 Java 进行机器学习：

Java 是编程世界中使用的最高级和最受欢迎的语言之一。 它用于软件开发和大数据生态系统的开发。 它易于使用且需求量大。 如果在全球范围内粗略计算，超过九百万的开发人员使用 Java。 私营和公共部门企业都有一个使用 JVM 作为主要计算环境的代码库。 由于 Java 无处不在，它在编程世界中有着巨大的需求。 Python、R 等是使用的其他机器学习编程语言。 尽管它们可能很好，但 Java 并不落后。 借助第三方开源库，任何 Java 开发人员都可以应用机器学习并进入数据科学领域。 Apache Spark 和 Apache Kafka 使用 Java 作为其处理大数据的核心编程语言。 由于安全性和可靠性的原因，Java 已被这些平台用于开发其数据系统。

Java 应用程序拥有大量资源和社区支持。 它是一种面向对象的编程语言，具有可移植性和通用性。 机器学习过程的第一部分是收集数据。 因此需要足够的机器学习工具。 通过选择合适的机器学习工具并做出谨慎的决定，企业将能够获利。

Java 中的重要平台和开放资源机器学习库：

驯象师：

Apache Mahout 是一个分布式框架。 它为称为 Apache Hadoop 的平台提供机器算法。 使用此框架，可以使用内置算法。 它允许数学家、数据分析师、统计学家和数据科学家使用他们定制的算法。 除了提供高性能、可扩展性和灵活性外，Mahout 还专注于集群、分类和推荐系统。 它还包括在单个节点上运行的参考实现算法。 Mahout 主要是为娱乐目的而设计的。

机器学习语言

Java ML，也称为 Java 机器学习，是机器学习算法的集合。 它具有用于相同类型算法的标准接口。 它有大量针对程序员和软件工程师的代码和教程。 写得清楚的算法都有适当的文档化流程，可以供日后参考。 Java ML 有许多特性，其中一些是：数据操作、集群、分类、文档和特性选择。

亚当斯

ADAMS，也称为高级数据挖掘和机器学习系统。 ADAMS 的主要目标是构建和维护数据的处理、数据驱动、挖掘和可视化。 它有一个全面的操作员集合，也称为参与者，可以检索信息和处理数据。 它为用户提供了各种独特的功能，如机器学习、可视化、数据处理、流媒体、脚本等等。 通过使用树状结构并遵循少即是多的理念，ADAMS 是一个强大的平台和Java 机器学习。

Deeplearning4j：

Deeplearning4j是用Java编写的，适用于Kotlin、Scala等Java虚拟机语言。最新的计算框架Apache Spark和Hadoop是Deeplearning4j库的一部分。 它将人工智能带入商业环境，并拥有商业级和开源库。

维卡

WEKA，也称为怀卡托知识分析环境。 WEKA 是一个在新西兰开发的开源机器学习库。 这个机器学习库的名称灵感来自于新西兰发现的一种不会飞的鸟。 这是迄今为止最好的和正在进行的项目。 目前，它是开始机器学习的最佳场所。 WEKA 有一系列算法并支持深度学习技术。 它有许多用于回归、分类、可视化和数据挖掘的机器学习工具。

埃尔基

ELKI 也代表索引结构支持的开发 KDD 应用程序的环境。 它由德国慕尼黑路德维希马克西米利安大学开发。

它是一个基于Java的数据挖掘框架，用于扩展KDD应用。 ELKI专注于强调异常值检测和聚类分析的算法研究。 它提供数据索引结构，如R*-树。 这个 Java 机器学习库在从数据中获得洞察力的学生和研究人员中很有名。

快速矿工：

RapidMiner 过去被称为 Yet Another Learning Environment (YALE)。 它是在德国多特蒙德技术大学开发的。 它是一个为文本挖掘、数据准备、深度学习机器学习以及预测分析提供环境的平台。 RapidMiner 用于业务应用、教育和培训。 它易于使用和维护工作流程。 它用于学习与现实世界相关的任务和研究目的。 它提供了一个数据处理系统。

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斯坦福 CoreNLP

Stanford CoreNLP是斯坦福大学吹响的机器学习工具之一。 它是一个基于 Java 的框架，可以执行各种 NLP 相关任务。 它有单词基础、识别文本、词性等。Stanford CoreNLP 有很多特性，其中一些是； 对于流水线生产，提供了快速高效的文本注释器。 它有一个维护良好的文本分析，定期更新并拥有一个庞大的数据库。 许多机器学习工具不为其用户提供多语言系统。 但 Stanford CoreNLP 支持多种人类语言，如英语、阿拉伯语、中文等。Stanford CoreNLP 最重要的特点之一是它使用 Java 作为其主要工具，这使得它易于使用。 它还为世界上主要的编程语言提供 AIP。 . 它也可以用作简单的网络服务。

统计局

JSTAT 也代表 Java 统计分析工具。 它在 GPL3 许可下使用。 它在任何框架中都有广泛的机器学习算法集合，与任何其他 Java 库相比具有很高的性能。 它是作为一种自我教育练习而开发的。 这个框架被推荐用于学术和研究领域。 JSTAT 的一些主要功能包括聚类、分类和特征

选择方法。

神经细胞：

Neuroph 是一种面向对象并用 Java 编写的人工神经网络 (ANN)。 GUI 工具用于创建神经网络。 Java 帮助开发人员开发和训练一组神经网络。 Neuroph 2.96 的最新更新具有许多可用于标准机器任务的更新功能，因为它包含 API 改进。

Java 中的机器学习为程序员、数学家、数据科学家和软件工程师提供了一个具有适当技术和工具的平台。复杂的数据使他们能够获得洞察力。 从基本步骤开始处理数据和理解数据非常重要，即在聚类、分类、文档、数据分析、数据挖掘等基本任务上应用机器学习方法。通过使用 Mahout、Deeplearning4J、ELKI、RapidMiner和其他工具，机器学习的使用变得更加容易。

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