Quand on parle de Machine Learning ou d'Intelligence Artificielle, on pense spontanément à ou R comme langage de programmation pour l'implémentation ultérieure. Cependant, ce que la plupart des gens ne savent pas, c'est que peut également être utilisé dans le même but. Dans cet article, nous découvririons l'apprentissage automatique en Java et les différentes bibliothèques pour l'implémenter.
Les sujets ci-dessous sont traités dans ce didacticiel:
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Comment Java est-il utilisé dans le Machine Learning?
- Bibliothèques pour la mise en œuvre de l'apprentissage automatique en Java
Commençons. :-)
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est en plein essor à un rythme exponentiel. De ses nombreuses applications telles que google maps, voitures autonomes, google translate à la détection de fraude, il est partout. Mais savez-vous ce qu'est exactement l'apprentissage automatique ou comment est-il mis en œuvre?
Permettez-moi de simplifier ce concept. L'apprentissage automatique est une technique puissante qui apprend des exemples et de l'expérience. Il jeest un type de qui permet aux applications logicielles d'apprendre à partir des données et de devenir plus précises dans la prédiction des résultats, sans intervention humaine ou sans être explicitement programmée.Donc, au lieu d'écrire tout le code, il vous suffit de nourrir les données et l'algorithme construira la logique basée sur vos données. En raison de sa forte demande, unL'ingénieur ML peut s'attendre à un salaire de 719 646 ₹ (IND) ou 111490 $ (NOUS).
Pour en venir à la deuxième question, comment est-il mis en œuvre?
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L'algorithme d'apprentissage automatique est une évolution de l'algorithme régulier. Cela rend vos programmes ' plus intelligent », En leur permettant d'apprendre automatiquement à partir des données fournies. L'algorithme est principalement divisé en deux phases: Formation et Essai .
Maintenant, en ce qui concerne les algorithmes, ils sont classés en trois types:
Enseignement supervisé : Il s'agit d'un processus de formation, où vous pouvez envisager un apprentissage guidé par un enseignant. TIl s'agit d'un processus d'un algorithme apprenant à partir de l'ensemble de données d'entraînement. Il génère une fonction de mappage entre une variable d'entrée et une variable de sortie. Une fois que le modèle est formé, il peut commencer à faire des prédictions / décisions lorsque de nouvelles données lui sont fournies. Peu d'algorithmes qui relèvent de l'apprentissage supervisé sont - Régression linéaire, régression logistique, arbre de décision, etc.
Apprentissage non supervisé: Il s'agit d'un processus dans lequel un modèle est entraîné à l'aide d'une information non étiquetée. Ce processus peut être utilisé pour regrouper les données d'entrée en classes sur la base de leurs propriétés statistiques. On l'appelle communément une analyse de regroupement, ce qui signifie le regroupement d'objets en fonction des informations trouvées dans les données, décrivant les objets ou leur relation. Ici, le but est que les objets d'un groupe soient similaires mais différents des objets d'un autre groupe. Peu d'algorithmes qui relèvent de l'apprentissage non supervisé incluent le clustering K-means, le clustering hiérarchique, etc.
Apprentissage par renforcement: L'apprentissage par renforcement suit le concept du hit et du trial. C'est apprendre en interagissant avec l'espace ou un environnement. Un agent RL apprend des conséquences de ses actions, plutôt que d'être enseigné explicitement. C'est la capacité d'un agent à interagir avec l'environnement et à découvrir quel est le meilleur résultat.
Ensuite, allons de l'avant et comprenons comment l'apprentissage automatique est utilisé en Java.
Comment Java est-il utilisé dans le Machine Learning?
dans le monde de la programmation, est l'un des langages de programmation les plus anciens et les plus fiables. En raison de sa grande popularité, de sa demande et de sa facilité d'utilisation, plus de neuf millions de développeurs à travers le monde utilisent Java. En ce qui concerne l'apprentissage automatique, vous pensez peut-être à d'autres langages de programmation tels que Python, R, etc., mais laissez-moi vous dire que java n'est pas loin derrière. Java n'est pas un langage de programmation de premier plan dans ce domaine, mais avec l'aide de bibliothèques open source tierces, tout développeur Java peut implémenter le Machine Learning et entrer dans Science des données .
Permettez-moi d'énumérer quelques autres avantages de l'utilisation du langage de programmation Java-
À l'avenir, voyons les bibliothèques les plus populaires utilisées pour le Machine Learning en Java.
Bibliothèques pour la mise en œuvre de l'apprentissage automatique en Java
Pour implémenter l'apprentissage automatique, diverses bibliothèques tierces open source sont disponibles en Java. Les plus courants sont énumérés ci-dessous:
un. ADAMS: Il signifie Advanced Data Mining and Machine Learning Systems. Il s'agit d'un moteur de flux de travail flexible qui vise à créer rapidement et à maintenir les données, à effectuer la récupération, le traitement, l'extraction et la visualisation des données. ADAMS utilise une structure arborescente et suit une philosophie du moins est «plus». Il fournit certaines fonctionnalités telles que:
- Apprentissage automatique / exploration de données
- Traitement de l'information
- Diffusion
- Bases de données
- visualisation,
- Scripting
- Documentation, etc.
2. JavaML: Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique où il a une interface commune pour chaque type d'algorithme. Il a une bonne documentation avec des interfaces claires. Vous pouvez également rassembler de nombreux codes et tutoriels destinés aux ingénieurs logiciels ou aux programmeurs. Certaines de ses caractéristiques sont:
- Manipulation de données
- Clustering
- Classification
- Bases de données
- Sélection de fonctionnalité
- Documentation, etc.
3. Mahaut: Apache Mahaut est un framework distribué qui fournit des implémentations d'algorithmes de machine pour la plate-forme Apache Hadoop. Il se compose de divers composants pour une utilisation facile et s'adresse aux mathématiciens, aux statisticiens, aux analystes de données, aux scientifiques des données ou à toute personne du professionnel de l'analyse. Il est principalement axé sur:
- Clustering
- Classification
- systèmes de recommandation
- Applications d'apprentissage automatique évolutives et performantes
Quatre. Deeplearning4j : Deeplearning4j, comme son nom l'indique, écrit en Java et est compatible avec Machine virtuelle Java langue, telle que Kotlin , etc. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée open source qui a l'avantage des derniers frameworks de calcul distribué tels que et . Certaines de ses caractéristiques sont:
- De qualité commerciale et open-source
- Apporte l'IA aux environnements professionnels
- Documentation détaillée de l'API
- Exemples de projets en plusieurs langues
- Intégré à Hadoop et Apache Spark
5. WEKA: Weka est une bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite, facile et open source pour . Son nom est inspiré d'un oiseau incapable de voler trouvé sur les îles de Nouvelle-Zélande. Weka est une collection d'algorithmes ML et prend également en charge l'apprentissage en profondeur . Il est principalement axé sur:
- Exploration de données
- Outils de préparation des données
- Classification
- Régression
- Clustering
- Visualisation, etc.
Cela nous amène à la fin de cet article où nous avons abordé l'apprentissage automatique en Java et comment l'implémenter. J'espère que vous êtes clair avec tout ce qui a été partagé avec vous dans ce tutoriel.
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