機械学習や人工知能について話すとき、私たちは自発的に考えます または R 後続の実装のためのプログラミング言語として。しかし、ほとんどの人が知らないのは 同じ目的で使用することもできます。この記事では、Javaでの機械学習とそれを実装するためのさまざまなライブラリについて説明します。
このチュートリアルでは、以下のトピックについて説明します。
始めましょう。 :-)
機械学習とは何ですか?
機械学習は指数関数的に繁栄しています。グーグルマップ、自動運転車、グーグル翻訳などの多数のアプリケーションから不正検出まで、どこにでもあります。しかし、機械学習とは正確には何であるか、またはそれがどのように実装されているかを知っていますか?
この概念を単純化してみましょう。機械学習は、例と経験から学ぶ強力な手法です。それは私ですsのタイプ これにより、ソフトウェアアプリケーションは、人間の介入や明示的なプログラムなしで、データから学習し、結果をより正確に予測できるようになります。したがって、コード全体を記述する代わりに、データをフィードするだけで、アルゴリズムがデータに基づいてロジックを構築します。その高い需要のために、MLエンジニアは、の給与を期待できます 719,646ポンド (IND)または 111,490ドル (我ら)。
2番目の質問に来て、 それはどのように実装されていますか?
Javaでのtcpソケットプログラミング
機械学習アルゴリズムは、通常のアルゴリズムを進化させたものです。それはあなたのプログラムを「 よりスマート 」、提供されたデータから自動的に学習できるようにします。アルゴリズムは主に2つのフェーズに分かれています。 トレーニング そして テスト 。
現在、アルゴリズムに関しては、次の3つのタイプに分類されます。
教師あり学習 :これはトレーニングプロセスであり、教師が指導する学習を検討できます。 T彼は、トレーニングデータセットから学習するアルゴリズムのプロセスです。入力変数と出力変数の間のマッピング関数を生成します。モデルがトレーニングされると、新しいデータがモデルに与えられたときに、モデルは予測/決定を開始できます。教師あり学習に分類されるアルゴリズムは、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木などです。
教師なし学習: これは、ラベル付けされていない情報を使用してモデルをトレーニングするプロセスです。このプロセスを使用して、統計的特性に基づいてクラス内の入力データをクラスター化できます。これは一般にクラスタリング分析と呼ばれ、データで見つかった情報に基づいてオブジェクトをグループ化し、オブジェクトまたはそれらの関係を記述します。ここでの目標は、あるグループのオブジェクトは互いに類似しているが、別のグループのオブジェクトとは異なる必要があることです。教師なし学習に分類されるアルゴリズムには、K-meansクラスタリング、階層的クラスタリングなどがあります。
強化学習: 強化学習は、ヒットと試行錯誤の概念に従います。それは、空間や環境と相互作用することによって学習しています。 RLエージェントは、明示的に教えられるのではなく、その行動の結果から学びます。それは、環境と相互作用し、最良の結果が何であるかを見つけるエージェントの能力です。
次に、先に進んで、Javaで機械学習がどのように使用されているかを理解しましょう。
機械学習でJavaはどのように使用されますか?
の中に プログラミングの世界、 は最も古く、信頼できるプログラミング言語の1つです。 その高い人気、需要、使いやすさにより、Javaを使用している開発者は世界中に900万人を超えています。機械学習に関しては、PythonやRなどの他のプログラミング言語を考えているかもしれませんが、Javaはそれほど遅れていないことをお伝えしておきます。 Javaはこの分野の主要なプログラミング言語ではありませんが、サードパーティのオープンソースライブラリの助けを借りて、Java開発者なら誰でも機械学習を実装して参加できます。 データサイエンス 。
Javaプログラミング言語を使用することのいくつかの利点をリストアップしましょう-
文字列定数プールには、同じ内容の2つの文字列オブジェクトはありません。
次に、Javaの機械学習に使用される最も人気のあるライブラリを見てみましょう。
Javaで機械学習を実装するためのライブラリ
機械学習を実装するために、Javaで利用できるさまざまなオープンソースのサードパーティライブラリがあります。最も一般的なものを以下に示します。
1。 アダムス: Advanced Data Mining and Machine LearningSystemsの略です。これは柔軟なワークフローエンジンであり、データ駆動型を迅速に構築して維持し、データの取得、処理、マイニング、および視覚化を実行することを目的としています。 ADAMSはツリーのような構造を使用し、「少ない」は「多い」という哲学に従います。次のようないくつかの機能を提供します。
- 機械学習/データマイニング
- 情報処理
- ストリーミング
- データベース
- 視覚化、
- スクリプティング
- ドキュメントなど
2.2。 JavaML: これは、各タイプのアルゴリズムに共通のインターフェースを持つ機械学習アルゴリズムのコレクションです。明確なインターフェースを備えた優れたドキュメントがあります。また、ソフトウェアエンジニアやプログラマー向けのコードやチュートリアルをたくさん集めることもできます。その機能のいくつかは次のとおりです。
- データ操作
- クラスタリング
- 分類
- データベース
- 特徴選択
- ドキュメントなど
3.3。 マハウト: Apache マハウト は、ApacheHadoopプラットフォームのマシンアルゴリズムの実装を提供する分散フレームワークです。簡単に使用できるさまざまなコンポーネントで構成されており、数学者、統計学者、データアナリスト、データサイエンティスト、または分析の専門家を対象としています。それは主に焦点を当てています:
- クラスタリング
- 分類
- レコメンデーションシステム
- スケーラブルなパフォーマンスの機械学習アプリ
四。 Deeplearning4j :Deeplearning4j、名前が示すように、Javaで記述されており、 Java仮想マシン などの言語 Kotlin 、 など。これは、次のような最新の分散コンピューティングフレームワークの利点を備えたオープンソースの分散ディープラーニングライブラリです。 そして 。その機能のいくつかは次のとおりです。
- 商用グレードのオープンソース
- AIをビジネス環境にもたらします
- 詳細なAPIドキュメント
- 複数の言語でのサンプルプロジェクト
- HadoopおよびApacheSparkと統合
5.5。 WEKA: Wekaは、無料で簡単なオープンソースの機械学習ライブラリです。 。その名前は、ニュージーランドの島々で見つかった飛べない鳥にちなんで付けられました。 WekaはMLアルゴリズムのコレクションであり、 ディープラーニング 。主に以下に焦点を当てています。
- データマイニング
- データ準備のためのツール
- 分類
- 回帰
- クラスタリング
- 可視化など
これで、Javaでの機械学習とその実装方法について説明したこの記事の終わりになります。このチュートリアルで共有されているすべてのことを明確に理解してください。
マージソートc ++ソースコード
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