面向 Java 開發人員的機器學習

Java 中的機器學習：

機器學習已經接管了整個行業，並且正在迅速崛起。 機器學習為算法提供了學習和成長的機會，而無需進一步編程。 它通過使用樣本數據來設置自己的參數，以便它可以對相似的數據執行特定的任務。 機器學習是一種經過訓練的算法，用於解決特定問題。 然而，我們仍處於機器學習的第一波浪潮中，因為理論還有很多待完善。 從我們在手機上使用的人臉識別軟件到自動駕駛汽車、谷歌地圖、谷歌翻譯和語音控制技術都是機器學習的一部分。 在接下來的幾年裡，具有下一代技術的新產品將統治世界。

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什麼是機器學習？

我們才剛剛開始機器學習。 日復一日，計算和機器學習變得越來越強大。 正如我們所說，正在形成新的算法來接管世界。 我們被機器學習設備所包圍。 例如，Siri 或 Alexa 是用於生成語音的設備。 我們只需要問他們一些事情，他們就會搜索網絡並為我們解答。 我們不必費心打開搜索引擎，輸入我們需要的信息，然後尋找正確的答案。 機器學習的另一個例子是 Netflix 或亞馬遜； 一旦我們觀看了特定的電影類型或系列，這些網站就會提供類似類型的推薦列表。

電子郵件分類是解釋機器學習如何工作的最合適方式？ 主要任務是確定電子郵件是否為垃圾郵件。 僅通過查看主題或消息無法輕鬆識別垃圾郵件。 還有其他事情需要考慮。 該算法讀取數據，將其分類為不同的類別，並尋找模式。 但是在機器學習的幫助下，我們不必手動分離垃圾郵件。 它已經為我們完成了。

促銷電子郵件是相同的。 它直接發送到我們郵箱的促銷部分。 它為我們省去了瀏覽大量郵件然後錯誤地滾動瀏覽重要郵件的麻煩。 它幫助我們首先回復重要郵件，因為它首先顯示在我們的收件箱中。

機器學習讓我們的日常生活變得更加輕鬆。 現在我們有機器人可以吸塵我們的地板，而我們可以做一些其他的工作。 它通過提出自動駕駛汽車和火車將技術提升到另一個層次，因為它是下一代的下一件大事。

機器學習是人工智能的一個分支，它專注於構建從示例和經驗中學習的應用程序。 隨著時間的推移，該軟件應用程序會從數據中學習並提高其準確性，而無需進一步編程。 算法經過訓練，可以在海量數據中找到相似的模式，並據此做出預測。 隨著算法處理更多數據，決策和預測變得更加準確。 我們今天遇到的大多數算法都是基於Java 中的機器學習。

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它是如何工作的？

已經開發出常規算法以形成機器學習算法。 因為它可以從自動提供的數據中學習和成長。 它被分為三種類型：

監督學習：

監督學習是訓練過程。 這是訓練算法以響應各種類型問題的部分。 它在收到數據時對其進行標記和分類。 例如，當我們還是孩子剛開始學習如何寫字時，我們的老師或父母常常指導我們的手做出正確的字母形狀。 同樣，該算法獲取一組訓練數據並映射出它的輸入和輸出變量。 一旦經過訓練，它就可以自動做出決定、響應和做出預測。

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無監督機器學習：

機器學習獲得大量未標記的數據。 然後，它使用算法將數據聚類到不同的類別中。 它試圖從這些數據中提取有意義的特徵或模式，以便它可以在沒有人類幫助的情況下對其進行分類、標記和排序。 當我們談論無監督學習時，我們首先想到的是進行自動預測和決策。 但事實並非如此，這裡的無監督機器學習意味著識別普通人會錯過的數據之間的模式和關係。

強化學習：

這種類型的學習是通過與特定環境交互來完成的。 它遵循試錯的概念。 例如，兒童在他/她的幼儿期無法區分哪些物體是熱的，哪些物體是冷的。 如果孩子最喜歡的菜放在熱的容器裡，你告訴孩子它很熱，但孩子不明白這是什麼意思，一碰到容器，他們就會被燙傷。 然後他們意識到這意味著熱。 以類似的方式，強化機器學習技術從其行為的後果中學習。 找出最好的結果。

需求機器學習技能

為什麼用 Java 進行機器學習：

Java 是編程世界中使用的最高級和最受歡迎的語言之一。 它用於軟件開發和大數據生態系統的開發。 它易於使用且需求量大。 如果在全球範圍內粗略計算，超過九百萬的開發人員使用 Java。 私營和公共部門企業都有一個使用 JVM 作為主要計算環境的代碼庫。 由於 Java 無處不在，它在編程世界中有著巨大的需求。 Python、R 等是使用的其他機器學習編程語言。 儘管它們可能很好，但 Java 並不落後。 借助第三方開源庫，任何 Java 開發人員都可以應用機器學習並進入數據科學領域。 Apache Spark 和 Apache Kafka 使用 Java 作為其處理大數據的核心編程語言。 由於安全性和可靠性的原因，Java 已被這些平台用於開發其數據系統。

Java 應用程序擁有大量資源和社區支持。 它是一種面向對象的編程語言，具有可移植性和通用性。 機器學習過程的第一部分是收集數據。 因此需要足夠的機器學習工具。 通過選擇合適的機器學習工具並做出謹慎的決定，企業將能夠獲利。

Java 中的重要平台和開放資源機器學習庫：

馴象師：

Apache Mahout 是一個分佈式框架。 它為稱為 Apache Hadoop 的平台提供機器算法。 使用此框架，可以使用內置算法。 它允許數學家、數據分析師、統計學家和數據科學家使用他們定制的算法。 除了提供高性能、可擴展性和靈活性外，Mahout 還專注於集群、分類和推薦系統。 它還包括在單個節點上運行的參考實現算法。 Mahout 主要是為娛樂目的而設計的。

機器學習語言

Java ML，也稱為 Java 機器學習，是機器學習算法的集合。 它具有用於相同類型算法的標準接口。 它有大量針對程序員和軟件工程師的代碼和教程。 寫得清楚的算法都有適當的文檔化流程，可以供日後參考。 Java ML 有許多特性，其中一些是：數據操作、集群、分類、文檔和特性選擇。

亞當斯

ADAMS，也稱為高級數據挖掘和機器學習系統。 ADAMS 的主要目標是構建和維護數據的處理、數據驅動、挖掘和可視化。 它有一個全面的操作員集合，也稱為參與者，可以檢索信息和處理數據。 它為用戶提供了各種獨特的功能，如機器學習、可視化、數據處理、流媒體、腳本等等。 通過使用樹狀結構並遵循少即是多的理念，ADAMS 是一個強大的平台和Java 機器學習。

Deeplearning4j：

Deeplearning4j是用Java編寫的，適用於Kotlin、Scala等Java虛擬機語言。最新的計算框架Apache Spark和Hadoop是Deeplearning4j庫的一部分。 它將人工智能帶入商業環境，並擁有商業級和開源庫。

維卡

WEKA，也稱為懷卡托知識分析環境。 WEKA 是一個在新西蘭開發的開源機器學習庫。 這個機器學習庫的名稱靈感來自於新西蘭發現的一種不會飛的鳥。 這是迄今為止最好的和正在進行的項目。 目前，它是開始機器學習的最佳場所。 WEKA 有一系列算法並支持深度學習技術。 它有許多用於回歸、分類、可視化和數據挖掘的機器學習工具。

埃爾基

ELKI 也代表索引結構支持的開發 KDD 應用程序的環境。 它由德國慕尼黑路德維希馬克西米利安大學開發。

它是一個基於Java的數據挖掘框架，用於擴展KDD應用。 ELKI專注於強調異常值檢測和聚類分析的算法研究。 它提供數據索引結構，如R*-樹。 這個 Java 機器學習庫在從數據中獲得洞察力的學生和研究人員中很有名。

快速礦工：

RapidMiner 過去被稱為 Yet Another Learning Environment (YALE)。 它是在德國多特蒙德技術大學開發的。 它是一個為文本挖掘、數據準備、深度學習機器學習以及預測分析提供環境的平台。 RapidMiner 用於業務應用、教育和培訓。 它易於使用和維護工作流程。 它用於學習與現實世界相關的任務和研究目的。 它提供了一個數據處理系統。

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斯坦福 CoreNLP

Stanford CoreNLP是斯坦福大學吹響的機器學習工具之一。 它是一個基於 Java 的框架，可以執行各種 NLP 相關任務。 它有單詞基礎、識別文本、詞性等。Stanford CoreNLP 有很多特性，其中一些是； 對於流水線生產，提供了快速高效的文本註釋器。 它有一個維護良好的文本分析，定期更新並擁有一個龐大的數據庫。 許多機器學習工具不為其用戶提供多語言系統。 但 Stanford CoreNLP 支持多種人類語言，如英語、阿拉伯語、中文等。Stanford CoreNLP 最重要的特點之一是它使用 Java 作為其主要工具，這使得它易於使用。 它還為世界上主要的編程語言提供 AIP。 . 它也可以用作簡單的網絡服務。

統計局

JSTAT 也代表 Java 統計分析工具。 它在 GPL3 許可下使用。 它在任何框架中都有廣泛的機器學習算法集合，與任何其他 Java 庫相比具有很高的性能。 它是作為一種自我教育練習而開發的。 這個框架被推薦用於學術和研究領域。 JSTAT 的一些主要功能包括聚類、分類和特徵

選擇方法。

神經細胞：

Neuroph 是一種面向對象並用 Java 編寫的人工神經網絡 (ANN)。 GUI 工具用於創建神經網絡。 Java 幫助開發人員開發和訓練一組神經網絡。 Neuroph 2.96 的最新更新具有許多可用於標準機器任務的更新功能，因為它包含 API 改進。

Java 中的機器學習為程序員、數學家、數據科學家和軟件工程師提供了一個具有適當技術和工具的平台。複雜的數據使他們能夠獲得洞察力。 從基本步驟開始處理數據和理解數據非常重要，即在聚類、分類、文檔、數據分析、數據挖掘等基本任務上應用機器學習方法。通過使用 Mahout、Deeplearning4J、ELKI、RapidMiner和其他工具，機器學習的使用變得更加容易。

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