כשאנחנו מדברים על למידת מכונה או על בינה מלאכותית, אנחנו חושבים על זה באופן ספונטני אוֹ ר כשפת תכנות ליישום הבא. עם זאת, מה שרוב האנשים לא יודעים זה יכול לשמש גם לאותה מטרה. במאמר זה, נגלה למידת מכונה בג'אווה ובספריות השונות כדי ליישם אותה.
הנושאים הבאים מכוסים במדריך זה:
בוא נתחיל. :-)
מהי למידת מכונה?
לימוד מכונה פורח בקצב אקספוננציאלי. מכל היישומים הרבים שלה כמו מפות גוגל, מכוניות בנהיגה עצמית, תרגום בגוגל לגילוי הונאה, זה נמצא בכל מקום. אך האם אתה יודע מהי בעצם למידת מכונה או כיצד היא מיושמת?
תן לי לפשט את המושג הזה. למידת מכונה היא טכניקה עוצמתית אשר לומדת מדוגמאות וניסיון. זה אניזה סוג של המאפשרת ליישומי תוכנה ללמוד מהנתונים ולהפוך מדויקים יותר בחיזוי תוצאות, ללא התערבות אנושית או מבלי שתוכנתו במפורש.אז במקום לכתוב את כל הקוד, אתה רק צריך להזין את הנתונים והאלגוריתם יבנה את ההיגיון על סמך הנתונים שלך. בגלל הביקוש הרב שלה, anמהנדס ML יכול לצפות למשכורת של 719,646 ₪ (IND) או 111,490 דולר (לָנוּ).
מגיעים לשאלה השנייה, איך הוא מיושם?
אלגוריתם Machine Learning הוא התפתחות של האלגוריתם הרגיל. זה הופך את התוכניות שלך ל' חכם יותר ', בכך שהוא מאפשר להם ללמוד באופן אוטומטי מהנתונים שסופקו. האלגוריתם מחולק בעיקר לשני שלבים: הַדְרָכָה ו בדיקה .
כעת כשמדובר באלגוריתמים, הוא מסווג לשלושה סוגים:
למידה מפוקחת : זהו תהליך הכשרה, בו תוכלו לשקול למידה בהדרכת מורה. טשלו הוא תהליך של אלגוריתם שלומד ממערך האימונים. הוא מייצר פונקציית מיפוי בין משתנה קלט ומשתנה פלט. לאחר הכשרת המודל, הוא יכול להתחיל לחזות / להחליט כאשר נתונים חדשים ניתנים לו. כמה אלגוריתמים שנכנסים ללמידה בפיקוח הם - רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עץ החלטות וכו '.
למידה ללא פיקוח: זהו תהליך בו מודל מודל באמצעות פיסת מידע שאינה מתויגת. ניתן להשתמש בתהליך זה לאשכול נתוני הקלט בכיתות על בסיס המאפיינים הסטטיסטיים שלהם. זה נקרא בדרך כלל ניתוח אשכולות שמשמעותו קיבוץ אובייקטים על סמך המידע שנמצא בנתונים, המתאר את האובייקטים או את יחסיהם. כאן, המטרה היא שאובייקטים בקבוצה אחת צריכים להיות דומים זה לזה אך שונים מהאובייקטים בקבוצה אחרת. כמה אלגוריתמים שנכנסים ללמידה ללא פיקוח כוללים אשכולות K-, אשכולות היררכיים וכו '.
לימוד עם חיזוקים: למידת חיזוק עוקבת אחר מושג הלהיט והניסיון. זה למידה על ידי אינטראקציה עם המרחב או הסביבה. סוכן RL לומד מההשלכות של פעולותיו, ולא מלמדו אותו במפורש. זו היכולת של סוכן לתקשר עם הסביבה ולגלות מה התוצאה הטובה ביותר.
לאחר מכן, בואו נתקדם ונבין כיצד משתמשים ב- Machine Learning ב- Java.
כיצד משתמשים בג'אווה בלימוד מכונה?
בתוך ה עולם התכנות, היא אחת משפות התכנות הוותיקות והאמינות ביותר. בשל הפופולריות הגבוהה, הביקוש וקלות השימוש, ישנם יותר מתשעה מיליון מפתחים ברחבי העולם המשתמשים בג'אווה. כשמדובר בלמידת מכונה, ייתכן שאתה חושב שפות תכנות אחרות כגון פייתון, R וכו ', אבל תן לי לומר לך שג'אווה לא נמצאת הרחק מאחור. ג'אווה אינה שפת תכנות מובילה בתחום זה אך בעזרת ספריות קוד פתוח של צד שלישי, כל מפתח ג'אווה יכול ליישם Machine Learning ולהיכנס מדע נתונים .
תן לי לרשום כמה יתרונות נוספים בשימוש בשפת תכנות Java -
בהמשך, הבה נראה את הספריות הפופולריות ביותר המשמשות למידת מכונה בג'אווה.
ספריות ליישום למידת מכונה בג'אווה
ליישום למידת מכונה קיימות ספריות צד שלישי בעלות קוד פתוח הזמינות ב- Java. הנפוצים ביותר מפורטים להלן:
אחד. ADAMS: זה מייצג מערכות כריית נתונים מתקדמות ולמידת מכונה. זהו מנוע זרימת עבודה גמיש שמטרתו לבנות מהיר ולתחזק מונעי נתונים, לבצע אחזור, עיבוד, כרייה והדמיה של נתונים. ADAMS משתמש במבנה דמוי עץ ועוקב אחר פילוסופי של פחות הוא 'יותר'. הוא מספק כמה תכונות כגון:
- למידת מכונה / כריית נתונים
- עיבוד נתונים
- נְהִירָה
- מאגרי מידע
- רְאִיָה,
- תסריט
- תיעוד וכו '
2. JavaML: זהו אוסף של אלגוריתמים של למידת מכונה, כאשר יש לו ממשק משותף לכל סוג של אלגוריתם. יש לו תיעוד טוב עם ממשקים ברורים. אתה יכול גם לאסוף שפע של קודים והדרכות המיועדות למהנדסי תוכנה או למתכנתים. חלק מהתכונות שלו הן:
- מניפולציה של נתונים
- אשכולות
- מִיוּן
- מאגרי מידע
- בחירת תכונות
- תיעוד וכו '
3. מהוט: אפאצ'י מהוט היא מסגרת מבוזרת המספקת יישומים של אלגוריתמים למכונה לפלטפורמת אפאצ'י Hadoop. הוא מורכב ממרכיבים שונים לשימוש קל ומכוון למתמטיקאים, סטטיסטיקאים, מנתחי נתונים, מדעני נתונים או כל אחד ממקצוענים האנליטיים. זה בעיקר מתמקד ב:
מה זה סורק בג'אווה
- אשכולות
- מִיוּן
- מערכות המלצה
- אפליקציות למידה ממוחשבת לביצוע מדרגיות
ארבע. Deeplearning4j : Deeplearning4j, כפי שהשם מרמז לנו כתוב ב- Java ותואם ל- מכונה וירטואלית של Java שפה, כגון קוטלין , וכו 'זוהי ספריית למידה עמוקה של קוד פתוח המופץ ויש לה יתרון במסגרות המחשוב המבוזרות העדכניות ביותר כגון ו . חלק מהתכונות שלו הן:
- דרגה מסחרית ומקור פתוח
- מביא AI לסביבות עסקיות
- מסמך API מפורט
- דוגמאות לפרויקטים במספר שפות
- משולב עם Hadoop ו- Apache Spark
5. WEKA: Weka היא ספריית למידת מכונות בחינם, קלה ומקור פתוח . שמו בהשראת ציפור חסרת מעוף שנמצאה באיים של ניו זילנד. Weka הוא אוסף של אלגוריתמים של ML והוא גם תומך למידה עמוקה . זה בעיקר מתמקד ב:
- כריית מידע
- כלים להכנת נתונים
- מִיוּן
- נְסִיגָה
- אשכולות
- ויזואליזציה וכו '
זה מביא אותנו לסוף מאמר זה שבו דנו על למידת מכונה בג'אווה וכיצד ליישם אותה. מקווה שברור לך עם כל מה ששותף איתך במדריך זה.
אם מצאת מאמר זה בנושא 'למידת מכונה ב- Java 'רלוונטי, בדוק את מאת אדוריקה, חברת למידה מקוונת מהימנה עם רשת של יותר מ -250,000 לומדים מרוצים הפרוסים ברחבי העולם. אנו כאן כדי לעזור לך בכל שלב בדרכך, ולהיות מלבד שאלות ראיונות אלה ב- Java, אנו מגישים תוכנית לימודים המיועדת לסטודנטים ואנשי מקצוע המעוניינים להיות מפתח Java. הקורס נועד לתת לך יתרון בתכנות Java ולהכשיר אותך לליבה וגם יחד עם מסגרות Java שונות כמו Hibernate & Spring.
יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת בסעיף ההערות של ' למידת מכונה בג'אווה המאמר ונחזור אליך בהקדם האפשרי.