Quando falamos de Aprendizado de Máquina ou Inteligência Artificial, pensamos espontaneamente em ou R como uma linguagem de programação para a implementação subsequente. No entanto, o que a maioria das pessoas não sabe é que também pode ser usado para o mesmo propósito. Neste artigo, descobriríamos o aprendizado de máquina em Java e as várias bibliotecas para implementá-lo.
Os tópicos abaixo são abordados neste tutorial:
- O que é aprendizado de máquina?
- Como o Java é usado no aprendizado de máquina?
- Bibliotecas para implementação de aprendizado de máquina em Java
Vamos começar. :-)
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina está crescendo em um ritmo exponencial. De suas inúmeras aplicações, como google maps, carros autônomos, google tradutor e detecção de fraudes, está em todo lugar. Mas você sabe o que exatamente é aprendizado de máquina ou como ele é implementado?
Deixe-me simplificar este conceito. O aprendizado de máquina é uma técnica poderosa que aprende com exemplos e experiências. É eué um tipo de que permite que os aplicativos de software aprendam com os dados e se tornem mais precisos na previsão de resultados, sem intervenção humana ou sem serem programados explicitamente.Portanto, em vez de escrever o código inteiro, você apenas precisa alimentar os dados e o algoritmo construirá a lógica com base em seus dados. Por causa de sua alta demanda, umO engenheiro de ML pode esperar um salário de $ 719.646 (IND) ou $ 111.490 (NOS).
Vindo para a segunda pergunta, como é implementado?
O algoritmo de aprendizado de máquina é uma evolução do algoritmo regular. Isso torna seus programas “ mais esperto ”, Permitindo que aprendam automaticamente com os dados fornecidos. O algoritmo é dividido principalmente em duas fases: Treinamento e Testando .
Agora, quando se trata de algoritmos, ele é categorizado em três tipos:
Aprendizagem Supervisionada : Este é um processo de treinamento, onde você pode considerar a aprendizagem orientada por um professor. TTrata-se de um processo de aprendizado de algoritmo a partir do conjunto de dados de treinamento. Ele gera uma função de mapeamento entre uma variável de entrada e uma variável de saída. Uma vez que o modelo é treinado, ele pode começar a fazer previsões / decisões quando novos dados forem fornecidos a ele. Alguns algoritmos que se enquadram na aprendizagem supervisionada são - regressão linear, regressão logística, árvore de decisão, etc.
Aprendizagem não supervisionada: Este é um processo em que um modelo é treinado usando uma informação que não está rotulada. Este processo pode ser usado para agrupar os dados de entrada em classes com base em suas propriedades estatísticas. É comumente chamada de análise de agrupamento, que significa agrupamento de objetos com base nas informações encontradas nos dados, descrevendo os objetos ou seu relacionamento. Aqui, o objetivo é que os objetos em um grupo sejam semelhantes entre si, mas diferentes dos objetos em outro grupo. Alguns algoritmos que se enquadram na aprendizagem não supervisionada incluem clustering K-means, clustering hierárquico, etc.
Aprendizagem por reforço: A aprendizagem por reforço segue o conceito de acerto e tentativa. É aprender interagindo com o espaço ou ambiente. Um agente RL aprende com as consequências de suas ações, em vez de ser ensinado explicitamente. É a capacidade de um agente interagir com o ambiente e descobrir qual é o melhor resultado.
A seguir, vamos seguir em frente e entender como o Machine Learning é usado em Java.
o que o init faz em python
Como o Java é usado no aprendizado de máquina?
No mundo da programação, é uma das linguagens de programação mais antigas e confiáveis. Devido à sua alta popularidade, demanda e facilidade de uso, existem mais de nove milhões de desenvolvedores em todo o mundo usando Java. Quando se trata de aprendizado de máquina, você pode estar pensando em outras linguagens de programação, como Python, R, etc, mas deixe-me dizer que o java não está muito atrás. Java não é uma linguagem de programação líder neste domínio, mas com a ajuda de bibliotecas de código aberto de terceiros, qualquer desenvolvedor Java pode implementar o aprendizado de máquina e entrar Ciência de Dados .
Deixe-me listar mais algumas vantagens de usar a linguagem de programação Java -
Continuando, vamos ver as bibliotecas mais populares usadas para aprendizado de máquina em Java.
Bibliotecas para implementação de aprendizado de máquina em Java
Para implementar o aprendizado de máquina, existem várias bibliotecas de terceiros de código aberto disponíveis em Java. Os mais comuns estão listados abaixo:
1. ADAMS: É a sigla para Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. É um mecanismo de fluxo de trabalho flexível que visa construir e manter rápido e orientado a dados, realizar recuperação, processamento, mineração e visualização de dados. ADAMS usa uma estrutura semelhante a uma árvore e segue uma filosofia de menos é “mais”. Ele fornece alguns recursos, como:
- Aprendizado de máquina / mineração de dados
- Processamento de dados
- Transmissão
- Bancos de dados
- visualização,
- Scripting
- Documentação, etc
2 JavaML: É uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina em que possui uma interface comum para cada tipo de algoritmo. Tem uma documentação muito boa com interfaces claras. Você também pode reunir muitos códigos e tutoriais destinados a engenheiros de software ou programadores. Alguns de seus recursos são:
- Manipulação de dados
- Clustering
- Classificação
- Bancos de dados
- Seleção de recursos
- Documentação, etc
3 - Mahaut: Apache Mahaut é uma estrutura distribuída que fornece implementações de algoritmos de máquina para a plataforma Apache Hadoop. É composto por vários componentes de fácil utilização e dirigido a matemáticos, estatísticos, analistas de dados, cientistas de dados ou qualquer profissional analítico. É principalmente focado em:
- Clustering
- Classificação
- sistemas de recomendação
- Aplicativos de aprendizado de máquina com desempenho escalonável
Quatro. Deeplearning4j : Deeplearning4j, como o nome nos sugere escrito em Java e é compatível com Máquina Virtual JAVA linguagem, como Kotlin , etc. É uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída de código aberto que tem a vantagem das mais recentes estruturas de computação distribuída, como e . Alguns de seus recursos são:
- De nível comercial e de código aberto
- Traz IA para ambientes de negócios
- Documento API detalhado
- Projetos de amostra em vários idiomas
- Integrado com Hadoop e Apache Spark
5 WEKA: Weka é uma biblioteca de aprendizado de máquina gratuita, fácil e de código aberto para . Seu nome é inspirado em uma ave que não voa encontrada nas ilhas da Nova Zelândia. Weka é uma coleção de algoritmos de ML e também suporta aprendizado profundo . É principalmente focado em:
- Mineração de dados
- Ferramentas para preparação de dados
- Classificação
- Regressão
- Clustering
- Visualização, etc
Isso nos leva ao final deste artigo, onde discutimos o aprendizado de máquina em Java e como implementá-lo. Espero que você tenha esclarecido tudo o que foi compartilhado com você neste tutorial.
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