Ketika kita berbicara tentang Pembelajaran Mesin atau Kecerdasan Buatan, kita secara spontan memikirkannya atau R sebagai bahasa pemrograman untuk implementasi selanjutnya. Namun, yang kebanyakan orang tidak tahu adalah itu juga dapat digunakan untuk tujuan yang sama. Dalam artikel ini, kami akan mengungkap Machine learning di Java dan berbagai library untuk mengimplementasikannya.
Topik di bawah ini tercakup dalam tutorial ini:
- Apa itu pembelajaran mesin?
- Bagaimana Java digunakan dalam Pembelajaran Mesin?
- Library untuk mengimplementasikan Machine learning di Java
Mari kita mulai. :-)
Apa itu pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin berkembang dengan kecepatan eksponensial. Dari berbagai aplikasinya seperti google maps, self-driving car, google translate hingga fraud detection, ada dimana-mana. Tapi tahukah Anda apa itu pembelajaran mesin atau bagaimana penerapannya?
Izinkan saya menyederhanakan konsep ini. Pembelajaran mesin adalah teknik ampuh yang belajar dari contoh dan pengalaman. Ini sayas adalah jenis yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk belajar dari data dan menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil, tanpa campur tangan manusia atau tanpa diprogram secara eksplisit.Jadi, alih-alih Anda menulis seluruh kode, Anda hanya perlu memberi makan data dan algoritme akan membangun logika berdasarkan data Anda. Karena permintaannya yang tinggi, sebuahEngineer ML dapat mengharapkan gaji sebesar ₹ 719.646 (IND) atau $ 111.490 (KAMI).
Datang ke pertanyaan kedua, bagaimana ini diterapkan?
di python, metode __init__ dari kelas digunakan untuk
Algoritma Pembelajaran Mesin merupakan evolusi dari algoritma biasa. Itu membuat program Anda ' lebih pintar ”, Dengan memungkinkan mereka belajar secara otomatis dari data yang disediakan. Algoritme ini terutama dibagi menjadi dua fase: Latihan dan Menguji .
Sekarang ketika datang ke algoritma, itu dikategorikan menjadi tiga jenis:
Pembelajaran yang Diawasi : Ini adalah proses pelatihan, di mana Anda dapat mempertimbangkan untuk belajar dengan dipandu oleh seorang guru. TIni adalah proses belajar algoritma dari dataset pelatihan. Ini menghasilkan fungsi pemetaan antara variabel input dan variabel output. Setelah model dilatih, model dapat mulai membuat prediksi / keputusan saat data baru diberikan. Beberapa algoritma yang termasuk dalam pembelajaran terbimbing adalah - Regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dll.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Ini adalah proses di mana model dilatih menggunakan informasi yang tidak diberi label. Proses ini dapat digunakan untuk mengelompokkan data masukan dalam kelas berdasarkan properti statistiknya. Ini biasa disebut analisis clustering yang berarti pengelompokan objek berdasarkan informasi yang ditemukan dalam data, menggambarkan objek atau hubungannya. Di sini, tujuannya adalah agar objek dalam satu grup harus serupa satu sama lain tetapi berbeda dari objek di grup lain. Beberapa algoritma yang termasuk dalam pembelajaran tanpa pengawasan termasuk K-means clustering, Hierarchical clustering, dll.
Pembelajaran Penguatan: Pembelajaran penguatan mengikuti konsep hit and trial. Ini adalah belajar dengan berinteraksi dengan ruang atau lingkungan. Agen RL belajar dari konsekuensi tindakannya, daripada diajarkan secara eksplisit. Ini adalah kemampuan seorang agen untuk berinteraksi dengan lingkungan dan mencari tahu hasil terbaik.
Selanjutnya, mari kita lanjutkan dan pahami bagaimana Machine Learning digunakan di Java.
Bagaimana Java digunakan dalam Pembelajaran Mesin?
Dalam dunia pemrograman, adalah salah satu bahasa pemrograman tertua dan dapat diandalkan. Karena popularitas, permintaan, dan kemudahan penggunaannya yang tinggi, ada lebih dari sembilan juta pengembang di seluruh dunia menggunakan Java. Ketika berbicara tentang pembelajaran mesin, Anda mungkin berpikir bahasa pemrograman lain seperti Python, R, dll, tetapi izinkan saya memberi tahu Anda bahwa java tidak jauh ketinggalan. Java bukan bahasa pemrograman terkemuka di domain ini tetapi dengan bantuan pustaka sumber terbuka pihak ketiga, setiap pengembang java dapat mengimplementasikan Pembelajaran Mesin dan masuk ke Ilmu Data .
Izinkan saya membuat daftar beberapa keuntungan lagi menggunakan bahasa pemrograman Java-
Ke depannya, mari kita lihat library paling populer yang digunakan untuk Machine Learning di Java.
Library untuk Mengimplementasikan Machine Learning di Java
Untuk mengimplementasikan Machine learning, ada berbagai library pihak ketiga open source yang tersedia di Java. Yang paling umum tercantum di bawah ini:
satu. ADAMS: Ini adalah singkatan dari Advanced Data Mining dan Machine Learning Systems. Ini adalah mesin alur kerja fleksibel yang bertujuan untuk membangun dengan cepat dan mempertahankan data-driven, melakukan pengambilan, pemrosesan, penambangan, dan visualisasi data. ADAMS menggunakan struktur mirip pohon dan mengikuti filosofi less is 'more'. Ini menyediakan beberapa fitur seperti:
- Pembelajaran Mesin / penggalian data
- Pengolahan data
- Streaming
- Database
- visualisasi,
- Scripting
- Dokumentasi, dll
2. JavaML: Ini adalah kumpulan algoritme pembelajaran mesin yang memiliki antarmuka umum untuk setiap jenis algoritme. Ini memiliki dokumentasi yang baik dengan antarmuka yang jelas. Anda juga dapat mengumpulkan banyak kode dan tutorial yang ditujukan untuk insinyur atau pemrogram perangkat lunak. Beberapa fiturnya adalah:
- Manipulasi data
- Kekelompokan
- Klasifikasi
- Database
- Pemilihan Fitur
- Dokumentasi, dll
3. Mahaut: Apache Mahaut adalah framework terdistribusi yang menyediakan implementasi algoritme mesin untuk platform Apache Hadoop. Ini terdiri dari berbagai komponen agar mudah digunakan dan ditujukan untuk ahli matematika, ahli statistik, analis data, ilmuwan data, atau siapa pun dari profesional analitik. Ini terutama difokuskan pada:
- Kekelompokan
- Klasifikasi
- sistem rekomendasi
- Aplikasi Machine learning dengan performa yang skalabel
Empat. Deeplearning4j : Deeplearning4j, seperti namanya, ditulis di Java dan kompatibel dengan Mesin Virtual Java bahasa, seperti Kotlin , dll. Ini adalah pustaka pembelajaran mendalam terdistribusi sumber terbuka yang memiliki keuntungan dari kerangka kerja komputasi terdistribusi terbaru seperti dan . Beberapa fiturnya adalah:
- Kelas komersial dan sumber terbuka
- Membawa AI ke lingkungan bisnis
- Dokumen API mendetail
- Contoh proyek dalam berbagai bahasa
- Terintegrasi dengan Hadoop dan Apache Spark
5. WEKA: Weka adalah pustaka pembelajaran mesin gratis, mudah, dan sumber terbuka untuk . Namanya terinspirasi dari burung yang tidak bisa terbang yang ditemukan di pulau-pulau di Selandia Baru. Weka adalah kumpulan algoritma ML dan juga mendukung pembelajaran mendalam . Ini terutama difokuskan pada:
- Penambangan data
- Alat untuk persiapan data
- Klasifikasi
- Regresi
- Kekelompokan
- Visualisasi, dll
Ini membawa kita ke bagian akhir artikel ini di mana kita telah membahas Pembelajaran mesin di Java dan cara menerapkannya. Harap Anda jelas dengan semua yang telah dibagikan dengan Anda dalam tutorial ini.
ide terbaik untuk pengembangan java
Jika Anda menemukan artikel ini di 'Pembelajaran mesin di Java 'Relevan, Lihat oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia. Kami di sini untuk membantu Anda dengan setiap langkah dalam perjalanan Anda, selain pertanyaan wawancara java ini, kami hadir dengan kurikulum yang dirancang untuk siswa dan profesional yang ingin menjadi Pengembang Java. Kursus ini dirancang untuk memberi Anda permulaan dalam pemrograman Java dan melatih Anda untuk inti dan bersama dengan berbagai kerangka kerja Java seperti Hibernate & Spring.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar ini ' Pembelajaran mesin di Java ”Dan kami akan menghubungi Anda kembali secepatnya.