เมื่อเราพูดถึง Machine Learning หรือปัญญาประดิษฐ์เรามักจะนึกถึง หรือ ร เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับการใช้งานในภายหลัง อย่างไรก็ตามสิ่งที่คนส่วนใหญ่ไม่รู้ก็คือ ยังสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์เดียวกัน ในบทความนี้เราจะเปิดเผยการเรียนรู้ของเครื่องใน Java และไลบรารีต่างๆเพื่อนำไปใช้
หัวข้อด้านล่างนี้ครอบคลุมในบทช่วยสอนนี้:
- Machine Learning คืออะไร?
- Java ใช้อย่างไรในการเรียนรู้ของเครื่อง
- ไลบรารีสำหรับการนำ Machine learning ไปใช้ใน Java
มาเริ่มกันเลย. :-)
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเฟื่องฟูในอัตราเลขชี้กำลัง ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชั่นมากมายเช่น Google Maps, รถยนต์ขับเอง, Google Translate ไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกงมีอยู่ทั่วไป แต่คุณรู้หรือไม่ว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรหรือมีการนำไปใช้อย่างไร
ขอฉันทำให้แนวคิดนี้ง่ายขึ้น การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพซึ่งเรียนรู้จากตัวอย่างและประสบการณ์ มันฉันประเภทของ ที่ช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์เรียนรู้จากข้อมูลและมีความแม่นยำมากขึ้นในการทำนายผลลัพธ์โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์หรือไม่ได้รับการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนดังนั้นแทนที่จะเขียนโค้ดทั้งหมดคุณเพียงแค่ป้อนข้อมูลจากนั้นอัลกอริทึมจะสร้างตรรกะตามข้อมูลของคุณ เนื่องจากมีความต้องการสูงจึงทำให้ML Engineer สามารถคาดหวังเงินเดือน ฿ 719,646 (IND) หรือ 111,490 เหรียญ (เรา).
มาถึงคำถามที่สอง มันใช้งานอย่างไร?
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิวัฒนาการของอัลกอริทึมปกติ ทำให้โปรแกรมของคุณ“ ฉลาดขึ้น ” โดยให้พวกเขาเรียนรู้โดยอัตโนมัติจากข้อมูลที่ให้มา อัลกอริทึมส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นสองขั้นตอน: การฝึกอบรม และ การทดสอบ .
ตอนนี้เมื่อพูดถึงอัลกอริทึมมันแบ่งออกเป็นสามประเภท:
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล : นี่เป็นขั้นตอนการฝึกอบรมที่คุณสามารถพิจารณาการเรียนรู้ที่แนะนำโดยครู ตเขาเป็นกระบวนการของอัลกอริทึมที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลการฝึกอบรม สร้างฟังก์ชันการทำแผนที่ระหว่างตัวแปรอินพุตและตัวแปรเอาต์พุต เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้วโมเดลจะเริ่มทำการคาดคะเน / ตัดสินใจได้เมื่อมีการให้ข้อมูลใหม่ อัลกอริทึมไม่กี่วิธีที่เข้าสู่การเรียนรู้ภายใต้การดูแล ได้แก่ - การถดถอยเชิงเส้นการถดถอยโลจิสติกแผนผังการตัดสินใจ ฯลฯ
การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล: นี่คือกระบวนการที่โมเดลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ กระบวนการนี้สามารถใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลอินพุตในชั้นเรียนโดยอาศัยคุณสมบัติทางสถิติ โดยทั่วไปเรียกว่าการวิเคราะห์แบบคลัสเตอร์ซึ่งหมายถึงการจัดกลุ่มวัตถุตามข้อมูลที่พบในข้อมูลโดยอธิบายถึงวัตถุหรือความสัมพันธ์ของวัตถุ ที่นี่เป้าหมายคือวัตถุในกลุ่มหนึ่งควรมีความคล้ายคลึงกัน แต่แตกต่างจากวัตถุในกลุ่มอื่น อัลกอริทึมเพียงไม่กี่ขั้นตอนที่อยู่ในการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล ได้แก่ K-mean clustering, Hierarchical clustering เป็นต้น
การเรียนรู้การเสริมแรง: การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นไปตามแนวคิดของการตีและการทดลอง เป็นการเรียนรู้โดยการมีปฏิสัมพันธ์กับพื้นที่หรือสิ่งแวดล้อม ตัวแทน RL เรียนรู้จากผลของการกระทำแทนที่จะได้รับการสอนอย่างชัดเจน เป็นความสามารถของตัวแทนในการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมและค้นหาว่าอะไรคือผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ต่อไปเรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีใช้ Machine Learning ใน Java
Java ใช้อย่างไรในการเรียนรู้ของเครื่อง
ใน โลกแห่งการเขียนโปรแกรม เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เก่าแก่และน่าเชื่อถือ เนื่องจากได้รับความนิยมความต้องการและใช้งานง่ายจึงมีนักพัฒนามากกว่าเก้าล้านคนทั่วโลกที่ใช้ Java เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิงคุณอาจกำลังคิดถึงภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ เช่น Python, R ฯลฯ แต่ขอบอกว่า java อยู่ไม่ไกล Java ไม่ใช่ภาษาการเขียนโปรแกรมชั้นนำในโดเมนนี้ แต่ด้วยความช่วยเหลือของไลบรารีโอเพนซอร์สของบุคคลที่สามผู้พัฒนา Java ทุกคนสามารถใช้ Machine Learning และเข้าสู่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล .
ให้ฉันแสดงข้อดีเพิ่มเติมของการใช้ภาษาโปรแกรม Java -
ก้าวต่อไปให้เราดูไลบรารียอดนิยมที่ใช้สำหรับ Machine Learning ใน Java
ไลบรารีสำหรับการนำ Machine Learning ไปใช้ใน Java
ในการใช้แมชชีนเลิร์นนิงมีไลบรารีของบุคคลที่สามแบบโอเพนซอร์สที่มีอยู่ใน Java รายการที่พบบ่อยที่สุดมีดังต่อไปนี้:
หนึ่ง. อดัมส์: ย่อมาจาก Advanced Data Mining and Machine Learning Systems เป็นเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ที่ยืดหยุ่นซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างความรวดเร็วและบำรุงรักษาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลดำเนินการดึงประมวลผลขุดและแสดงข้อมูล อดัมส์ใช้โครงสร้างที่เหมือนต้นไม้และปฏิบัติตามหลักปรัชญาน้อยคือ“ มาก” มีคุณสมบัติบางอย่างเช่น:
- การเรียนรู้ของเครื่อง / การขุดข้อมูล
- การประมวลผลข้อมูล
- สตรีมมิ่ง
- ฐานข้อมูล
- การสร้างภาพ
- การเขียนสคริปต์
- เอกสาร ฯลฯ
2. JavaML: เป็นชุดของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอินเทอร์เฟซทั่วไปสำหรับอัลกอริทึมแต่ละประเภท มีเอกสารที่ดีพร้อมอินเทอร์เฟซที่ชัดเจน คุณยังสามารถรวบรวมรหัสและแบบฝึกหัดมากมายสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมเมอร์ คุณสมบัติบางประการ ได้แก่ :
- การจัดการข้อมูล
- การทำคลัสเตอร์
- การจัดหมวดหมู่
- ฐานข้อมูล
- การเลือกคุณสมบัติ
- เอกสาร ฯลฯ
3. มหาอุต: Apache มหาอุต เป็นเฟรมเวิร์กแบบกระจายซึ่งจัดเตรียมการใช้อัลกอริทึมของเครื่องสำหรับแพลตฟอร์ม Apache Hadoop ประกอบด้วยส่วนประกอบต่างๆเพื่อการใช้งานที่ง่ายและมุ่งเป้าไปที่นักคณิตศาสตร์นักสถิตินักวิเคราะห์ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือใครก็ตามจากผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ โดยเน้นที่:
ความแตกต่างระหว่างสำเนาตื้นและสำเนาลึกใน java
- การทำคลัสเตอร์
- การจัดหมวดหมู่
- ระบบคำแนะนำ
- แอป Machine Learning ที่มีประสิทธิภาพที่ปรับขนาดได้
สี่. Deeplearning4j : Deeplearning4j ตามชื่อที่แนะนำให้เราเขียนด้วย Java และเข้ากันได้กับไฟล์ Java Virtual Machine ภาษาเช่น Kotlin , เป็นต้นมันเป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพนซอร์สซึ่งมีข้อได้เปรียบของเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจายล่าสุดเช่น และ . คุณสมบัติบางประการ ได้แก่ :
- เกรดเชิงพาณิชย์และโอเพ่นซอร์ส
- นำ AI มาสู่สภาพแวดล้อมทางธุรกิจ
- เอกสาร API โดยละเอียด
- โครงการตัวอย่างในหลายภาษา
- ผสานรวมกับ Hadoop และ Apache Spark
5. WEKA: Weka เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงฟรีที่ใช้งานง่ายและโอเพ่นซอร์สสำหรับ . ชื่อของมันได้รับแรงบันดาลใจจากนกที่บินไม่ได้ที่พบบนหมู่เกาะนิวซีแลนด์ Weka คือชุดของอัลกอริทึม ML และยังรองรับอีกด้วย การเรียนรู้เชิงลึก . โดยเน้นที่:
- การขุดข้อมูล
- เครื่องมือสำหรับการเตรียมข้อมูล
- การจัดหมวดหมู่
- การถดถอย
- การทำคลัสเตอร์
- การแสดงภาพ ฯลฯ
สิ่งนี้นำเราไปสู่ตอนท้ายของบทความนี้ซึ่งเราได้พูดถึงการเรียนรู้ของเครื่องใน Java และวิธีการนำไปใช้ หวังว่าคุณจะชัดเจนกับทุกสิ่งที่แบ่งปันกับคุณในบทช่วยสอนนี้
หากคุณพบบทความนี้เกี่ยวกับ“ การเรียนรู้ของเครื่องใน Java ” เกี่ยวข้อง ตรวจสอบไฟล์ โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก เราพร้อมที่จะช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอนในการเดินทางของคุณสำหรับการเป็นนอกเหนือจากคำถามสัมภาษณ์ java นี้เรามาพร้อมกับหลักสูตรที่ออกแบบมาสำหรับนักเรียนและมืออาชีพที่ต้องการเป็น Java Developer หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้คุณเริ่มต้นการเขียนโปรแกรม Java และฝึกอบรมทั้งแกนหลักและ พร้อมกับเฟรมเวิร์ก Java ต่างๆเช่น Hibernate & Spring
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นของ ' การเรียนรู้ของเครื่องใน Java ” แล้วเราจะติดต่อกลับโดยเร็วที่สุด