Cuando hablamos de Machine Learning o Inteligencia Artificial, pensamos espontáneamente en o R como lenguaje de programación para su posterior implementación. Sin embargo, lo que la mayoría de la gente no sabe es que también se puede utilizar para el mismo propósito. En este artículo, descubriríamos el aprendizaje automático en Java y las diversas bibliotecas para implementarlo.
Los siguientes temas se tratan en este tutorial:
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- ¿Cómo se usa Java en el aprendizaje automático?
- Bibliotecas para implementar el aprendizaje automático en Java
Empecemos. :-)
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático está floreciendo a un ritmo exponencial. Desde sus numerosas aplicaciones como mapas de Google, coches autónomos, traductor de Google hasta la detección de fraudes, está en todas partes. Pero, ¿sabe qué es exactamente el aprendizaje automático o cómo se implementa?
Permítanme simplificar este concepto. El aprendizaje automático es una técnica poderosa que aprende de los ejemplos y la experiencia. Yoes un tipo de que permite que las aplicaciones de software aprendan de los datos y se vuelvan más precisas en la predicción de resultados, sin intervención humana o sin estar programadas explícitamente.Entonces, en lugar de escribir el código completo, solo tiene que alimentar los datos y el algoritmo construirá la lógica basada en sus datos. Debido a su alta demanda, unML Engineer puede esperar un salario de ₹719,646 (IND) o 1,490 (NOS).
Llegando a la segunda pregunta, como se implementa
c ++ que es el espacio de nombres
El algoritmo de aprendizaje automático es una evolución del algoritmo regular. Hace que sus programas ' mas inteligente ”, Al permitirles aprender automáticamente de los datos proporcionados. El algoritmo se divide principalmente en dos fases: Formación y Pruebas .
Ahora, cuando se trata de algoritmos, se clasifica en tres tipos:
Aprendizaje supervisado : Se trata de un proceso de formación, en el que se puede plantear el aprendizaje guiado por un profesor. TEste es un proceso de un algoritmo que aprende del conjunto de datos de entrenamiento. Genera una función de mapeo entre una variable de entrada y una variable de salida. Una vez que el modelo está entrenado, puede comenzar a hacer predicciones / decisiones cuando se le proporcionen nuevos datos. Pocos algoritmos que entran en el aprendizaje supervisado son: regresión lineal, regresión logística, árbol de decisiones, etc.
Aprendizaje sin supervisión: Este es un proceso en el que se entrena un modelo utilizando una información que no está etiquetada. Este proceso se puede utilizar para agrupar los datos de entrada en clases sobre la base de sus propiedades estadísticas. Comúnmente se denomina análisis de agrupamiento, que significa el agrupamiento de objetos en función de la información que se encuentra en los datos, describiendo los objetos o su relación. Aquí, el objetivo es que los objetos de un grupo sean similares entre sí pero diferentes de los objetos de otro grupo. Pocos algoritmos que caen en el aprendizaje no supervisado incluyen agrupamiento de K-medias, agrupamiento jerárquico, etc.
Aprendizaje reforzado: El aprendizaje por refuerzo sigue el concepto de golpe y prueba. Es aprender interactuando con el espacio o el entorno. Un agente de RL aprende de las consecuencias de sus acciones, en lugar de aprender explícitamente. Es la capacidad de un agente para interactuar con el entorno y descubrir cuál es el mejor resultado.
A continuación, avancemos y entendamos cómo se usa el aprendizaje automático en Java.
¿Cómo se usa Java en el aprendizaje automático?
En el mundo de la programación, es uno de los lenguajes de programación más antiguos y fiables. Debido a su gran popularidad, demanda y facilidad de uso, hay más de nueve millones de desarrolladores en todo el mundo que utilizan Java. Cuando se trata de aprendizaje automático, es posible que esté pensando en otros lenguajes de programación como Python, R, etc., pero déjeme decirle que java no se queda atrás. Java no es un lenguaje de programación líder en este dominio, pero con la ayuda de bibliotecas de código abierto de terceros, cualquier desarrollador de Java puede implementar Machine Learning y entrar en Ciencia de los datos .
Permítanme enumerar algunas ventajas más de usar el lenguaje de programación Java:
Continuando, veamos las bibliotecas más populares utilizadas para el aprendizaje automático en Java.
Bibliotecas para implementar el aprendizaje automático en Java
Para implementar el aprendizaje automático, existen varias bibliotecas de terceros de código abierto disponibles en Java. Los más comunes se enumeran a continuación:
1. ADAMS: Significa sistemas avanzados de minería de datos y aprendizaje automático. Es un motor de flujo de trabajo flexible que tiene como objetivo construir rápido y mantener basado en datos, realizar recuperación, procesamiento, minería y visualización de datos. ADAMS utiliza una estructura similar a un árbol y sigue una filosofía de menos es “más”. Proporciona algunas características como:
- Aprendizaje automático / minería de datos
- Procesamiento de datos
- Transmisión
- Bases de datos
- visualización,
- Scripting
- Documentación, etc.
2. JavaML: Es una colección de algoritmos de aprendizaje automático donde tiene una interfaz común para cada tipo de algoritmo. Tiene buena documentación con interfaces claras. También puede recopilar muchos códigos y tutoriales destinados a ingenieros de software o programadores. Algunas de sus características son:
- Manipulación de datos
- Clustering
- Clasificación
- Bases de datos
- Selección de características
- Documentación, etc.
3. Mahaut: apache Mahaut es un marco distribuido que proporciona implementaciones de algoritmos de máquina para la plataforma Apache Hadoop. Consta de varios componentes de fácil uso y dirigido a matemáticos, estadísticos, analistas de datos, científico de datos o cualquier persona del profesional analítico. Se centra principalmente en:
- Clustering
- Clasificación
- sistemas de recomendación
- Aplicaciones de aprendizaje automático escalables y de alto rendimiento
4. Deeplearning4j : Deeplearning4j, como su nombre lo sugiere escrito en Java y es compatible con máquina virtual de Java idioma, como Kotlin , etc. Es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida de código abierto que tiene la ventaja de los últimos marcos de computación distribuida como y . Algunas de sus características son:
- De calidad comercial y de código abierto
- Lleva la IA a los entornos empresariales
- Documento API detallado
- Proyectos de muestra en varios idiomas
- Integrado con Hadoop y Apache Spark
5. WEKA: Weka es una biblioteca de aprendizaje automático gratuita, fácil y de código abierto para . Su nombre está inspirado en un ave no voladora que se encuentra en las islas de Nueva Zelanda. Weka es una colección de algoritmos ML y también admite aprendizaje profundo . Se centra principalmente en:
- Procesamiento de datos
- Herramientas para la preparación de datos
- Clasificación
- Regresión
- Clustering
- Visualización, etc.
Esto nos lleva al final de este artículo donde hemos discutido el aprendizaje automático en Java y cómo implementarlo. Espero que tengas claro todo lo que se ha compartido contigo en este tutorial.
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