जावा में मशीन लर्निंग क्या है और इसे कैसे लागू किया जाए?

जब हम मशीन लर्निंग या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बात करते हैं, तो हम अनायास सोचते हैं या आर बाद के कार्यान्वयन के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में। हालाँकि, अधिकांश लोग यह नहीं जानते कि यह क्या है एक ही उद्देश्य के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। इस लेख में, हम जावा में मशीन लर्निंग और इसे लागू करने के लिए विभिन्न पुस्तकालयों को उजागर करेंगे।
इस ट्यूटोरियल में नीचे विषय शामिल हैं:

• मशीन लर्निंग क्या है?
• Java का उपयोग मशीन लर्निंग में कैसे किया जाता है?
• जावा में मशीन सीखने को लागू करने के लिए पुस्तकालय

आएँ शुरू करें। :-)

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एक घातीय दर पर फल-फूल रही है। इसके कई अनुप्रयोगों से जैसे कि गूगल मैप्स, सेल्फ ड्राइविंग कार, गूगल ट्रांसलेट टू फ्रॉड डिटेक्शन, यह हर जगह है। लेकिन क्या आप जानते हैं कि वास्तव में मशीन लर्निंग क्या है या इसे कैसे लागू किया जाता है?

मुझे इस अवधारणा को सरल बनाने दें। मशीन लर्निंग एक शक्तिशाली तकनीक है जो उदाहरणों और अनुभव से सीखती है। यह मैंका एक प्रकार है सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों को डेटा से सीखने और परिणामों की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक बनने की अनुमति देता है, मानव हस्तक्षेप के बिना या स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना।इसलिए आप पूरे कोड लिखने के बजाय, आपको बस डेटा फीड करना होगा और एल्गोरिथ्म आपके डेटा के आधार पर तर्क का निर्माण करेगा। इसकी उच्च मांग के कारण, एएमएल इंजीनियर के वेतन की उम्मीद कर सकते हैं 64 719,646 (इंडस्ट्रीज़) या $ 111,490 (यूएस)।

दूसरे सवाल पर आते हैं, इसे कैसे लागू किया जाता है?

ओवरराइड और अधिभार के बीच अंतर

मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म नियमित एल्गोरिथ्म का एक विकास है। यह आपके कार्यक्रम बनाता है ” होशियार “, उन्हें प्रदान किए गए डेटा से स्वचालित रूप से सीखने की अनुमति देकर। एल्गोरिथ्म मुख्य रूप से दो चरणों में विभाजित है: प्रशिक्षण तथा परिक्षण ।

अब जब एल्गोरिदम की बात आती है, तो इसे तीन प्रकारों में वर्गीकृत किया जाता है:

• पर्यवेक्षित अध्ययन : यह एक प्रशिक्षण प्रक्रिया है, जहाँ आप शिक्षक द्वारा निर्देशित सीखने पर विचार कर सकते हैं। टीउनका प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म से सीखने की एक एल्गोरिथ्म की प्रक्रिया है। यह एक इनपुट वैरिएबल और आउटपुट वैरिएबल के बीच मैपिंग फंक्शन उत्पन्न करता है। एक बार मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, यह नया डेटा दिए जाने पर भविष्यवाणियां / निर्णय लेना शुरू कर सकता है। कुछ एल्गोरिदम जो पर्यवेक्षित शिक्षण में आते हैं, वे हैं - रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, आदि।

• अप्रशिक्षित शिक्षण: यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें एक मॉडल को जानकारी के एक टुकड़े का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है जिसे लेबल नहीं किया जाता है। इस प्रक्रिया का उपयोग कक्षाओं में इनपुट डेटा को उनके सांख्यिकीय गुणों के आधार पर क्लस्टर करने के लिए किया जा सकता है। इसे आमतौर पर क्लस्टरिंग एनालिसिस कहा जाता है, जिसका अर्थ है डेटा में मिली जानकारी के आधार पर ऑब्जेक्ट्स या उनके रिलेशनशिप के आधार पर ग्रुप बनाना। यहाँ, लक्ष्य यह है कि एक समूह में वस्तुएँ एक-दूसरे के समान हों लेकिन किसी अन्य समूह की वस्तुओं से भिन्न हों। कुछ एल्गोरिदम जो अनुपयोगी शिक्षा में आते हैं, उनमें K- साधन क्लस्टरिंग, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग आदि शामिल हैं।

• सुदृढीकरण सीखना: सुदृढीकरण सीखने हिट और परीक्षण की अवधारणा का अनुसरण करता है। यह अंतरिक्ष या एक पर्यावरण के साथ बातचीत करके सीख रहा है। एक आरएल एजेंट स्पष्ट रूप से पढ़ाए जाने के बजाय अपने कार्यों के परिणामों से सीखता है। यह एक एजेंट की पर्यावरण के साथ बातचीत करने और यह पता लगाने की क्षमता है कि सबसे अच्छा परिणाम क्या है।

इसके बाद, आगे बढ़ते हैं और समझते हैं कि जावा में मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है।

Java का उपयोग मशीन लर्निंग में कैसे किया जाता है?

में प्रोग्रामिंग की दुनिया, सबसे पुरानी और विश्वसनीय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसकी उच्च लोकप्रियता, मांग और उपयोग में आसानी के कारण, जावा का उपयोग करके दुनिया भर में नौ मिलियन से अधिक डेवलपर्स हैं। जब मशीन सीखने की बात आती है, तो आप अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे कि पायथन, आर, आदि के बारे में सोच रहे होंगे, लेकिन मैं आपको बता दूं कि जावा बहुत पीछे नहीं है। जावा इस डोमेन में एक अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है, लेकिन तीसरे पक्ष के ओपन सोर्स लाइब्रेरी की मदद से कोई भी जावा डेवलपर मशीन लर्निंग को लागू कर सकता है और इसमें प्रवेश कर सकता है डाटा साइंस ।

मुझे जावा प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने के कुछ और फायदे बताए गए हैं-

• • जावा पोर्टेबल और वर्सेटाइल है
  • जावा विकास उपकरण
  • मांग: जावा हर जगह है
  • जावा अनुप्रयोग
  • संसाधनों और सामुदायिक सहायता के टन
  • जावा ईई और इसका समृद्ध एपीआई

शुरुआती के लिए सबसे अच्छा जावा विचारधारा

आगे बढ़ते हुए, आइए जावा में मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे लोकप्रिय पुस्तकालयों को देखें।

जावा में मशीन लर्निंग लागू करने के लिए पुस्तकालय

मशीन लर्निंग को लागू करने के लिए, जावा में विभिन्न ओपन-सोर्स थर्ड-पार्टी लाइब्रेरी उपलब्ध हैं। सबसे आम लोगों को नीचे सूचीबद्ध किया गया है:

एक। एडम्स: यह एडवांस्ड डेटा माइनिंग एंड मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए है। यह एक लचीली वर्कफ़्लो इंजन है जिसका उद्देश्य डेटा-चालित का निर्माण और रखरखाव करना, डेटा की पुनर्प्राप्ति, प्रसंस्करण, खनन और विज़ुअलाइज़ेशन करना है। ADAMS एक पेड़ जैसी संरचना का उपयोग करता है और निम्न की एक परिकल्पना 'अधिक' है। यह कुछ सुविधाएँ प्रदान करता है जैसे:

• मशीन लर्निंग / डाटा माइनिंग
• डाटा प्रासेसिंग
• स्ट्रीमिंग
• डेटाबेस
• दृश्य,
• पटकथा
• प्रलेखन, आदि

२। JavaML: यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक संग्रह है जहां यह प्रत्येक प्रकार के एल्गोरिथ्म के लिए एक सामान्य इंटरफ़ेस है। यह स्पष्ट इंटरफेस के साथ अच्छी तरह से प्रलेखन है। आप सॉफ्टवेयर इंजीनियर या प्रोग्रामर के लिए बहुत सारे कोड और ट्यूटोरियल भी इकट्ठा कर सकते हैं। इसकी कुछ विशेषताएं हैं:

जावा दिनांक स्ट्रिंग तिथि करने के लिए

• डेटा मेनिपुलेशन
• क्लस्टरिंग
• वर्गीकरण
• डेटाबेस
• फीचर चयन
• प्रलेखन, आदि

३। महात: अमरीका की एक मूल जनजाति महाुत एक वितरित ढांचा है जो अपाचे हडोप प्लेटफॉर्म के लिए मशीन एल्गोरिदम का कार्यान्वयन प्रदान करता है। इसमें गणितज्ञों, सांख्यिकीविदों, डेटा विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिक या विश्लेषणात्मक पेशेवर से किसी के उद्देश्य से आसान उपयोग के लिए विभिन्न घटक शामिल हैं। इस पर प्रमुखता से ध्यान केंद्रित किया गया है:

• क्लस्टरिंग
• वर्गीकरण
• सिफारिश प्रणाली
• स्केलेबल परफॉर्मर मशीन लर्निंग ऐप्स

चार। Deeplearning4j : Deeplearning4j, जैसा कि नाम से पता चलता है कि यह जावा में लिखा है और इसके साथ संगत है जावा वर्चुअल मशीन भाषा, जैसे कोटलिन , आदि यह एक ओपन-सोर्स वितरित डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जिसमें नवीनतम वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क का लाभ है तथा । इसकी कुछ विशेषताएं हैं:

• वाणिज्यिक-ग्रेड और ओपन-सोर्स
• एआई को व्यापारिक वातावरण में लाता है
• विस्तृत एपीआई डॉक्टर
• कई भाषाओं में नमूना परियोजनाओं
• Hadoop और Apache Spark के साथ एकीकृत

५। WEKA: Weka एक नि: शुल्क, आसान और ओपन सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है । इसका नाम न्यूजीलैंड के द्वीपों पर पाए जाने वाले एक उड़ान रहित पक्षी से प्रेरित है। वीका एमएल एल्गोरिदम का एक संग्रह है और यह भी समर्थन करता है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना । यह प्रमुख रूप से इस पर केंद्रित है:

• डेटा खनन
• डेटा की तैयारी के लिए उपकरण
• वर्गीकरण
• प्रतिगमन
• क्लस्टरिंग
• दृश्य, आदि

यह हमें इस लेख के अंत में लाता है जहां हमने जावा में मशीन लर्निंग पर चर्चा की है और इसे कैसे लागू किया जाए। आशा है कि आप इस ट्यूटोरियल में आपके साथ साझा किए गए सभी के साथ स्पष्ट हैं।

यदि आपको जावा में “मशीन लर्निंग” पर यह लेख मिला है ' से मिलता जुलता, इसकी जाँच पड़ताल करो 250,000 से अधिक संतुष्ट शिक्षार्थियों के एक नेटवर्क के साथ एक विश्वसनीय ऑनलाइन शिक्षण कंपनी, एडुरेका द्वारा, दुनिया भर में फैली हुई है। हम आपकी यात्रा के हर कदम पर आपकी मदद करने के लिए यहां हैं, इस साक्षात्कार साक्षात्कार के अलावा बनने के लिए, हम एक पाठ्यक्रम के साथ आते हैं, जो छात्रों और पेशेवरों के लिए बनाया गया है, जो जावा डेवलपर बनना चाहते हैं। पाठ्यक्रम आपको जावा प्रोग्रामिंग में एक सिर शुरू करने और आपको कोर और दोनों के लिए प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है हाइबरनेट और स्प्रिंग जैसे विभिन्न जावा फ्रेमवर्क के साथ।

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