기계 학습이나 인공 지능에 대해 이야기 할 때 우리는 자연스럽게 또는 아르 자형 후속 구현을위한 프로그래밍 언어로. 하지만 대부분의 사람들이 모르는 것은 같은 목적으로도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 Java의 머신 러닝과이를 구현하기위한 다양한 라이브러리를 살펴 봅니다.
이 자습서에서는 다음 항목을 다룹니다.
시작하자. :-)
머신 러닝이란?
기계 학습은 기하 급수적으로 번성하고 있습니다. 구글지도, 자율 주행 차, 구글과 같은 수많은 애플리케이션에서 구글은 사기 탐지로 번역되어 모든 곳에 존재한다. 그러나 머신 러닝이 정확히 무엇인지 또는 어떻게 구현되는지 알고 있습니까?
이 개념을 단순화하겠습니다. 기계 학습은 예제와 경험을 통해 배우는 강력한 기술입니다. 나의 유형 이를 통해 소프트웨어 애플리케이션은 사람의 개입없이 또는 명시 적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습하고 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.따라서 전체 코드를 작성하는 대신 데이터를 공급하기 만하면 알고리즘이 데이터를 기반으로 논리를 구축합니다. 수요가 높기 때문에ML 엔지니어는 다음과 같은 급여를 기대할 수 있습니다. $ 19,646 (IND) 또는 111,490 달러 (우리).
두 번째 질문으로 넘어가겠습니다. 어떻게 구현됩니까?
정수 파이썬의 역 자릿수
기계 학습 알고리즘은 일반 알고리즘의 진화입니다. 그것은 당신의 프로그램을 ' 더 똑똑한 ”, 제공된 데이터에서 자동으로 학습 할 수 있습니다. 알고리즘은 주로 두 단계로 나뉩니다. 훈련 과 테스팅 .
이제 알고리즘에 관해서는 세 가지 유형으로 분류됩니다.
지도 학습 : 교사가지도하는 학습을 고려할 수있는 교육 과정입니다. 티그는 훈련 데이터 세트에서 학습하는 알고리즘의 프로세스입니다. 입력 변수와 출력 변수 간의 매핑 기능을 생성합니다. 모델이 학습되면 새 데이터가 주어지면 예측 / 결정을 시작할 수 있습니다. 지도 학습에 해당하는 알고리즘은 거의 없습니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 등이 있습니다.
비지도 학습 : 이것은 라벨이 지정되지 않은 정보를 사용하여 모델이 학습되는 프로세스입니다. 이 프로세스는 통계적 속성을 기반으로 클래스의 입력 데이터를 클러스터링하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 데이터에서 발견 된 정보를 기반으로 개체 또는 개체의 관계를 설명하는 개체 그룹화를 의미하는 클러스터링 분석이라고합니다. 여기서 목표는 한 그룹의 개체가 서로 유사하지만 다른 그룹의 개체와는 달라야한다는 것입니다. 비지도 학습에 해당하는 알고리즘에는 K- 평균 클러스터링, 계층 적 클러스터링 등이 포함됩니다.
강화 학습 : 강화 학습은 히트와 시련의 개념을 따릅니다. 공간이나 환경과 상호 작용하여 배우는 것입니다. RL 에이전트는 명시 적으로 배우는 것이 아니라 행동의 결과로부터 배웁니다. 환경과 상호 작용하고 최상의 결과가 무엇인지 알아내는 것은 에이전트의 능력입니다.
다음으로, Java에서 Machine Learning이 어떻게 사용되는지 이해하겠습니다.
기계 학습에서 Java는 어떻게 사용됩니까?
에서 프로그래밍의 세계, 가장 오래되고 안정적인 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 높은 인기, 수요 및 사용 편의성으로 인해 전 세계적으로 Java를 사용하는 개발자가 900 만 명 이상입니다. 기계 학습에 관해서는 Python, R 등과 같은 다른 프로그래밍 언어를 생각할 수 있지만 Java가 그리 뒤처지지 않는다는 점을 말씀 드리겠습니다. Java는이 도메인에서 선도적 인 프로그래밍 언어는 아니지만 타사 오픈 소스 라이브러리의 도움으로 모든 Java 개발자가 기계 학습을 구현하고 데이터 과학 .
Java 프로그래밍 언어 사용의 더 많은 이점을 나열하겠습니다.
요리사 대 꼭두각시 대 젠킨스
계속해서 Java의 Machine Learning에 가장 많이 사용되는 라이브러리를 살펴 보겠습니다.
자바에서 기계 학습을 구현하기위한 라이브러리
기계 학습을 구현하기 위해 Java에서 사용할 수있는 다양한 오픈 소스 타사 라이브러리가 있습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.
하나. 아담스 : 고급 데이터 마이닝 및 기계 학습 시스템을 의미합니다. 신속하게 구축하고 데이터 기반 유지 관리, 데이터 검색, 처리, 마이닝 및 시각화를 수행하는 것을 목표로하는 유연한 워크 플로우 엔진입니다. ADAMS는 나무와 같은 구조를 사용하며 적은 것이 '더 많은 것'이라는 철학을 따릅니다. 다음과 같은 몇 가지 기능을 제공합니다.
- 기계 학습 / 데이터 마이닝
- 데이터 처리
- 스트리밍
- 데이터베이스
- 심상,
- 스크립팅
- 문서 등
2. JavaML : 각 유형의 알고리즘에 대한 공통 인터페이스가있는 기계 학습 알고리즘 모음입니다. 명확한 인터페이스를 가진 좋은 문서가 있습니다. 소프트웨어 엔지니어 또는 프로그래머를 대상으로하는 많은 코드와 자습서를 수집 할 수도 있습니다. 일부 기능은 다음과 같습니다.
자바 스크립트에 비해 jquery의 장점
- 데이터 조작
- 클러스터링
- 분류
- 데이터베이스
- 기능 선택
- 문서 등
삼. Mahaut : Apache Mahaut Apache Hadoop 플랫폼을위한 머신 알고리즘 구현을 제공하는 분산 프레임 워크입니다. 쉽게 사용할 수 있도록 다양한 구성 요소로 구성되어 있으며 수학자, 통계 학자, 데이터 분석가, 데이터 과학자 또는 분석 전문가를 대상으로합니다. 주로 다음에 중점을 둡니다.
- 클러스터링
- 분류
- 추천 시스템
- 확장 가능한 성능 기계 학습 앱
네. 딥 러닝 4j : Deeplearning4j, 이름에서 알 수 있듯이 Java로 작성되었으며 자바 가상 머신 다음과 같은 언어 Kotlin , 등 최신 분산 컴퓨팅 프레임 워크를 활용 한 오픈 소스 분산 딥 러닝 라이브러리입니다. 과 . 일부 기능은 다음과 같습니다.
- 상용 등급 및 오픈 소스
- AI를 비즈니스 환경에 제공
- 자세한 API 문서
- 여러 언어로 된 샘플 프로젝트
- Hadoop 및 Apache Spark와 통합
5. WEKA : Weka는 다음을위한 무료, 쉬운 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. . 그 이름은 뉴질랜드 섬에서 발견 된 날지 못하는 새에서 영감을 받았습니다. Weka는 ML 알고리즘 모음이며 딥 러닝 . 주로 다음에 중점을 둡니다.
- 데이터 수집
- 데이터 준비 도구
- 분류
- 회귀
- 클러스터링
- 시각화 등
이것으로 자바의 머신 러닝과 구현 방법에 대해 논의한이 기사의 끝으로 이동합니다. 이 튜토리얼에서 여러분과 공유 한 모든 내용이 명확하기를 바랍니다.
이 기사를 '자바의 기계 학습 ”관련, 확인 전 세계에 걸쳐 250,000 명 이상의 만족 한 학습자 네트워크를 보유한 신뢰할 수있는 온라인 학습 회사 인 Edureka에서 작성했습니다. 우리는 당신의 여정의 모든 단계에서 당신을 돕기 위해 여기에 있습니다.이 자바 인터뷰 질문 외에 우리는 자바 개발자가되기를 원하는 학생과 전문가를 위해 설계된 커리큘럼을 마련했습니다. 이 과정은 Java 프로그래밍을 시작하고 핵심 및 Hibernate 및 Spring과 같은 다양한 Java 프레임 워크와 함께.
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