عندما نتحدث عن التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي ، فإننا نفكر فيه تلقائيًا أو ر كلغة برمجة للتنفيذ اللاحق. ومع ذلك ، ما لا يعرفه معظم الناس هو ذلك يمكن أيضًا استخدامها لنفس الغرض. في هذه المقالة ، سنكتشف التعلم الآلي في Java والمكتبات المختلفة لتنفيذه.
يتم تناول الموضوعات أدناه في هذا البرنامج التعليمي:
هيا بنا نبدأ. :-)
ما هو التعلم الآلي؟
يزدهر التعلم الآلي بمعدل أسي. من تطبيقاتها العديدة مثل خرائط جوجل ، والسيارات ذاتية القيادة ، وترجمة جوجل إلى كشف الاحتيال ، فهي موجودة في كل مكان. لكن هل تعرف ما هو التعلم الآلي بالضبط أو كيف يتم تنفيذه؟
اسمحوا لي أن أبسط هذا المفهوم. التعلم الآلي هو أسلوب قوي يتعلم من الأمثلة والخبرة. أنانوع من تسمح للتطبيقات البرمجية بالتعلم من البيانات وتصبح أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج ، دون تدخل بشري أو بدون برمجتها بشكل صريح.لذا فبدلاً من كتابة الكود بالكامل ، عليك فقط تغذية البيانات وستقوم الخوارزمية ببناء المنطق بناءً على بياناتك. بسبب ارتفاع الطلب عليها ، فإنيمكن أن يتوقع ML Engineer راتبًا قدره 719،646 روبية هندية (IND) أو 111.490 دولار (نحن).
فيما يتعلق بالسؤال الثاني ، كيف يتم تنفيذها؟
خوارزمية التعلم الآلي هي تطور للخوارزمية العادية. يجعل برامجك ' أذكى '، من خلال السماح لهم بالتعلم تلقائيًا من البيانات المقدمة. تنقسم الخوارزمية بشكل أساسي إلى مرحلتين: تدريب و اختبارات .
الآن عندما يتعلق الأمر بالخوارزميات ، يتم تصنيفها إلى ثلاثة أنواع:
التعلم الخاضع للإشراف : هذه عملية تدريبية ، حيث يمكنك التفكير في التعلم بتوجيه من المعلم. تيإنها عملية تعلم خوارزمية من مجموعة بيانات التدريب. يولد وظيفة تعيين بين متغير الإدخال ومتغير الإخراج. بمجرد تدريب النموذج ، يمكنه البدء في إجراء تنبؤات / قرارات عند تقديم بيانات جديدة إليه. قليل من الخوارزميات التي تقع في التعلم الخاضع للإشراف هي - الانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، وشجرة القرار ، وما إلى ذلك.
تعليم غير مشرف عليه: هذه عملية يتم فيها تدريب النموذج باستخدام جزء من المعلومات غير المصنفة. يمكن استخدام هذه العملية لتجميع بيانات الإدخال في فئات على أساس خصائصها الإحصائية. يطلق عليه عادة تحليل المجموعات مما يعني تجميع الكائنات بناءً على المعلومات الموجودة في البيانات ، ووصف الكائنات أو علاقتها. الهدف هنا هو أن الكائنات في مجموعة واحدة يجب أن تكون متشابهة مع بعضها البعض ولكن مختلفة عن الكائنات في مجموعة أخرى. تتضمن بعض الخوارزميات التي تندرج في التعلم غير الخاضع للإشراف مجموعات K-mean clustering ، والتجميع الهرمي ، وما إلى ذلك.
تعزيز التعلم: يتبع التعلم المعزز مفهوم الضرب والمحاكمة. إنه يتعلم من خلال التفاعل مع الفضاء أو البيئة. يتعلم وكيل RL من عواقب أفعاله ، بدلاً من تعليمه بشكل صريح. إنها قدرة الوكيل على التفاعل مع البيئة ومعرفة ما هو أفضل نتيجة.
بعد ذلك ، دعنا نمضي قدمًا ونفهم كيفية استخدام التعلم الآلي في جافا.
كيفية تحويل سلسلة ثنائية إلى عدد عشري في جافا
كيف يتم استخدام Java في التعلم الآلي؟
في ال عالم البرمجة ، هي واحدة من أقدم لغات البرمجة وأكثرها موثوقية. نظرًا لشعبيتها العالية والطلب عليها وسهولة استخدامها ، يوجد أكثر من تسعة ملايين مطور حول العالم يستخدمون Java. عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي ، قد تفكر في لغات برمجة أخرى مثل Python و R وما إلى ذلك ، ولكن دعني أخبرك أن Java ليست بعيدة عن الركب. Java ليست لغة برمجة رائدة في هذا المجال ولكن بمساعدة مكتبات مفتوحة المصدر تابعة لجهات خارجية ، يمكن لأي مطور جافا تنفيذ التعلم الآلي والدخول في علم البيانات .
اسمحوا لي أن أدرج بعض مزايا استخدام لغة برمجة Java-
للمضي قدمًا ، دعنا نرى المكتبات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم الآلي في Java.
مكتبات لتنفيذ التعلم الآلي في Java
لتنفيذ التعلم الآلي ، تتوفر العديد من مكتبات الجهات الخارجية مفتوحة المصدر في Java. الأكثر شيوعًا مذكورة أدناه:
واحد. آدمز: إنها تعني التعدين المتقدم للبيانات وأنظمة التعلم الآلي. إنه محرك سير عمل مرن يهدف إلى البناء السريع والمحافظة على البيانات ، وأداء الاسترجاع والمعالجة والتعدين وتصور البيانات. يستخدم نظام ADAMS بنية شبيهة بالشجرة ويتبع فلسفة الأقل هو 'أكثر'. يوفر بعض الميزات مثل:
- التعلم الآلي / استخراج البيانات
- معالجة البيانات
- تدفق
- قواعد بيانات
- التصور
- البرمجة النصية
- التوثيق ، إلخ
2. JavaML: إنها مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي حيث لها واجهة مشتركة لكل نوع من الخوارزميات. لديها وثائق جيدة مع واجهات واضحة. يمكنك أيضًا جمع الكثير من الأكواد والبرامج التعليمية الموجهة لمهندسي البرمجيات أو المبرمجين. بعض ميزاته هي:
- معالجة البيانات
- تجمع
- تصنيف
- قواعد بيانات
- اختيار ميزة
- التوثيق ، إلخ
3. مهاوت: اباتشي مهاوت هو إطار عمل موزع يوفر تطبيقات لخوارزميات الآلة لمنصة Apache Hadoop. يتكون من مكونات مختلفة لسهولة الاستخدام ويستهدف علماء الرياضيات والإحصائيين ومحللي البيانات وعالم البيانات أو أي شخص من المحترفين التحليليين. يتم التركيز بشكل رئيسي على:
- تجمع
- تصنيف
- أنظمة التوصية
- تطبيقات تعلم الآلة ذات الأداء القابل للتطوير
أربعة. Deeplearning4j : Deeplearning4j كما يوحي لنا الاسم مكتوب بلغة Java ومتوافق معها Java Virtual Machine لغة مثل كوتلن ، إنها مكتبة تعلم عميق وموزعة مفتوحة المصدر تتمتع بميزة أحدث أطر الحوسبة الموزعة مثل و . بعض ميزاته هي:
- درجة تجارية ومفتوحة المصدر
- يجلب الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الأعمال
- وثيقة API مفصلة
- نماذج المشاريع بلغات متعددة
- متكامل مع Hadoop و Apache Spark
5. WEKA: Weka هي مكتبة تعلم آلي مجانية وسهلة ومفتوحة المصدر لـ . اسمها مستوحى من طائر لا يطير موجود في جزر نيوزيلندا. Weka عبارة عن مجموعة من خوارزميات ML وهي تدعم أيضًا تعلم عميق . يركز بشكل رئيسي على:
- بيانات التعدين
- أدوات لإعداد البيانات
- تصنيف
- تراجع
- تجمع
- التصور ، إلخ
يقودنا هذا إلى نهاية هذه المقالة حيث ناقشنا التعلم الآلي في Java وكيفية تنفيذه. آمل أن تكون واضحًا بشأن كل ما تمت مشاركته معك في هذا البرنامج التعليمي.
كيفية التقاط لقطة شاشة في محرك الويب السيلينيوم باستخدام جافا
إذا وجدت هذه المقالة حول 'التعلم الآلي في Java ' ذو صلة، تفحص ال من Edureka ، وهي شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم. نحن هنا لمساعدتك في كل خطوة في رحلتك ، لكي تصبح بجانب أسئلة مقابلة جافا هذه ، توصلنا إلى منهج مصمم للطلاب والمهنيين الذين يريدون أن يصبحوا مطور جافا. تم تصميم الدورة التدريبية لمنحك السبق في برمجة Java وتدريبك على كل من الأساسي و جنبا إلى جنب مع العديد من أطر Java مثل Hibernate & Spring.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات في هذا ' تعلم الآلة في جافا 'وسنعاود الاتصال بك في أقرب وقت ممكن.