Шта је машинско учење у Јави и како га применити?

Када говоримо о машинском учењу, спонтано мислимо на Питхон или Р, али рећи ћу вам да јава не заостаје много. Овај чланак ће открити машинско учење на Јави и разне библиотеке за његово спровођење.

Када говоримо о машинском учењу или вештачкој интелигенцији, спонтано мислимо на то или Р. као програмски језик за накнадну примену. Међутим, оно што већина људи не зна је то може се користити и у исте сврхе. У овом чланку бисмо открили машинско учење на Јави и разне библиотеке за његово спровођење.
Следеће теме су обрађене у овом водичу:


Хајде да почнемо. :-)



Шта је машинско учење?

Машинско учење експоненцијално цвета. Од својих бројних апликација као што су гоогле мапе, самовозећи аутомобили, гоогле транслате до откривања превара, има их свуда. Али да ли знате шта је тачно машинско учење или како се оно примењује?

Машинско учење - Питања за интервју за машинско учење - ЕдурекаДа поједноставим овај концепт. Машинско учење је моћна техника која учи на примерима и искуствима. То ис врста који омогућава софтверским апликацијама да уче из података и постају тачније у предвиђању исхода, без људске интервенције или без изричитог програмирања.Дакле, уместо да напишете цео код, морате само да унесете податке и алгоритам ће изградити логику на основу ваших података. Због велике потражње, анМЛ инжењер може да очекује плату од 719.646 ₹ (ИНД) или 111.490 долара (САД).

Прелазећи на друго питање, како се спроводи?

шта у Ц ++-у значи простор имена

Алгоритам машинског учења је еволуција редовног алгоритма. То чини ваше програме „ паметније “, Омогућавајући им да аутоматски уче из пружених података. Алгоритам је углавном подељен у две фазе: обука и Тестирање .

Сада када је реч о алгоритмима, категоризован је у три врсте:

  • Надгледано учење : Ово је процес обуке, где можете размотрити учење под водством наставника. Т.његов је процес учења алгоритма из скупа података о обуци. Генерише функцију мапирања између улазне и излазне променљиве. Једном када се модел обучи, може почети да доноси предвиђања / одлуке када му се дају нови подаци. Неколико алгоритама који спадају у учење под надзором су - Линеарна регресија, логистичка регресија, стабло одлука итд.

  • Учење без надзора: Ово је процес у којем се модел обучава користећи информацију која није означена. Овај процес се може користити за груписање улазних података у класе на основу њихових статистичких својстава. Обично се назива кластер анализом, што значи груписање објеката на основу информација пронађених у подацима, описујући објекте или њихов однос. Овде је циљ да објекти у једној групи буду слични једни другима, али различити од објеката у другој групи. Неколико алгоритама који спадају у учење без надзора укључују груписање К-средстава, Хијерархијско групирање итд.

  • Учење ојачања: Учење ојачања прати концепт поготка и суђења. То је учење интеракцијом са простором или околином. РЛ агент учи из последица својих поступака, а не из експлицитног учења. То је способност агента да ступи у интеракцију са околином и открије шта је најбољи исход.

Даље, идемо напред и схватимо како се машинско учење користи у Јави.

Како се Јава користи у машинском учењу?

У свет програмирања, је један од најстаријих и поузданих програмских језика. Због своје велике популарности, потражње и једноставности употребе, више од девет милиона програмера широм света користи Јаву. Што се тиче машинског учења, можда мислите на друге програмске језике као што су Питхон, Р, итд., Али рећи ћу вам да јава не заостаје много. Јава није водећи програмски језик у овој домени, али уз помоћ независних библиотека отвореног кода, било који програмер Јава може да примени машинско учење и уђе у Дата Сциенце .

Дозволите ми да набројим још неке предности употребе програмског језика Јава-

Крећући се напред, погледајмо најпопуларније библиотеке које се користе за машинско учење на Јави.

Библиотеке за примену машинског учења на Јави

Да би се применило машинско учење, на Јава-у су доступне разне библиотеке независних произвођача отвореног кода. У наставку су наведени најчешћи:

један. АДАМС: То је скраћеница од Напредни рудари података и системи машинског учења. То је флексибилни механизам тока рада који за циљ има брзу изградњу и одржавање података, вођење претраживања, обраде, рударства и визуализације података. АДАМС користи структуру налик дрвету и следи филозофију мање је „више“. Пружа неке функције као што су:

  • Машинско учење / рударење подацима
  • Обрада података
  • Стреаминг
  • Базе података
  • визуализација,
  • Сцриптинг
  • Документација итд

2. ЈаваМЛ: То је колекција алгоритама за машинско учење где има заједнички интерфејс за сваку врсту алгоритма. Има добро добру документацију са јасним интерфејсима. Такође можете прикупити мноштво кодова и водича намењених софтверским инжењерима или програмерима. Неке од његових карактеристика су:

  • Манипулација података
  • Груписање
  • Класификација
  • Базе података
  • Избор карактеристика
  • Документација итд

3 Махаут: Апацхе Махаут је дистрибуирани оквир који пружа имплементације машинских алгоритама за Апацхе Хадооп платформу. Састоји се од различитих компонената за лаку употребу и намењен је математичарима, статистичарима, аналитичарима података, научнику о подацима или било коме од аналитичара. Главни фокус је на:

  • Груписање
  • Класификација
  • системи препорука
  • Скалабилне перформансе апликација за машинско учење

Четири. Дееплеарнинг4ј : Дееплеарнинг4ј, како нам и само име говори, написано на Јави и компатибилно је са Јава виртуелна машина језик, као нпр Котлин , итд. То је дистрибуирана библиотека за дубоко учење отвореног кода која има предност најновијих дистрибуираних рачунарских оквира као што је и . Неке од његових карактеристика су:

  • Комерцијални и отворени код
  • Доноси АИ у пословно окружење
  • Детаљан АПИ док
  • Примери пројеката на више језика
  • Интегрисано са Хадооп и Апацхе Спарк

5. ВЕКА: Века је бесплатна, лака и отворена библиотека за машинско учење за . Његово име је инспирисано птицом која лети без лета која се налази на острвима Новог Зеланда. Века је колекција МЛ алгоритама и такође подржава дубоко учење . Главни фокус је на:

  • Претрага података
  • Алати за припрему података
  • Класификација
  • Регресија
  • Груписање
  • Визуелизација итд

Ово нас доводи до краја овог чланка где смо разговарали о машинском учењу у Јави и како га применити. Надам се да вам је јасно све што је са вама подељено у овом упутству.

како инсталирати пхп на Виндовс 7

Ако сте пронашли овај чланак на тему „Машинско учење у Јави ”Релевантно, Погледајте Едурека, поуздана компанија за учење на мрежи са мрежом од више од 250.000 задовољних ученика раширених широм света. Овде смо да вам помогнемо у сваком кораку на вашем путовању, јер поред тога што постављате питања о јава интервјуу, осмислили смо наставни план и програм који је дизајниран за студенте и професионалце који желе да буду Јава програмери. Курс је дизајниран да вам пружи почетну предност у Јава програмирању и да вас оспособи за језгро и језгро заједно са разним Јава оквирима попут Хибернате & Спринг.

Имате питање за нас? Молимо вас да то поменете у одељку за коментаре овог „ Машинско учење у Јави ”И јавићемо вам се у најкраћем могућем року.