나는이 단계에서 자바에서 ML을 배울 수있는 자료가 없습니다. 바라건대 미래에. 이 기사에서는 Java의 인공 지능(AI) 라이브러리에 대한 개요를 살펴보겠습니다. 머신 러닝(ML)은 ML이 데이터 마이닝, 자연어 처리, 이미지 인식 및 전문가 시스템과 같은 광범위한 중요한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있다는 인식이 높아짐에 따라 자체적으로 출시되고 있습니다. ML은 이러한 모든 도메인 과 그 이상에서 잠재적인 솔루션을 제공하며 미래 문명의 기둥이 될 것입니다. 기계 학습은 기본적으로 패턴 인식 및 계산 학습 이론을 통해 인공 지능에서 진화했습니다. 머신 러닝은 데이터에 대한 고급 예측을 할 수 있는 알고리즘 영역을 탐색합니다. PowerLoom은 지능형 지식 기반 애플리케이션을 만들기 위한 플랫폼입니다. 이 링크에서 찾을 수있는 자세한 설명서와 자바 API를 제공합니다. Weka의 Java API는 다음과 같은 최상위 패키지로 구성됩니다: 이것은 Java에서 기계 학습의 «Hello World» 예입니다. 그것은 단순히 당신에게 자바에서 기계 학습의 맛을 제공합니다. 이 섹션에서는 NLP(자연어 처리)라는 기계 학습 하위 필드의 문제를 해결하기 위한 Java 라이브러리 및 프로젝트에 전념하고 있습니다.

이 책을 작성할 때 Weka에는 데이터 사전 처리(82), 특성 선택(33), 분류 및 회귀(133), 클러스터링(12), 연결 규칙 마이닝(7) 등 총 267개의 알고리즘이 포함되어 있습니다. 그래픽 인터페이스는 데이터를 탐색하는 데 적합하며 Java API를 사용하면 새로운 기계 학습 체계를 개발하고 응용 프로그램에서 알고리즘을 사용할 수 있습니다. Encog는 많은 기계 학습 알고리즘을 지원하는 Java 기계 학습 프레임워크입니다. 그것은 제프 히튼에 의해 개발되었다, 히튼 연구의. 공식 웹 사이트는 문서와 예제를 제공합니다. 이 페이지에 나열된 거의 모든 프로젝트는 Java API가 있는 라이브러리를 가지고 있으며 이 섹션에 나열된 프로젝트는 Java API만 제공합니다. 좁은 의미에서 기계 학습 라이브러리입니다. 후 2.4 OpenCV는 이제 완전히 맥과 자바를 지원하고 BoofCV보다 훨씬 낫다. 이클립스 Deeplearning4j는 자바와 JVM에 가장 널리 사용되는 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리입니다.

여기에는 다층 지각론, 이미지 및 텍스트 분류를 위한 컨볼루션 신경망(CNN), 텍스트 및 시계열 데이터를 위한 LSTM과 같은 반복 신경망, VAEs 및 GAN과 같은 다양한 자동 엔코더가 포함됩니다. 자동 차별화 라이브러리인 SameDiff를 사용하면 개발자가 모든 신경망을 만들 수 있습니다. 스칼라 API를 가지고 있으며 케라스를 옵션 파이썬 API로 사용합니다. 공식 웹 사이트는 딥 러닝 및 신경망에 대한 많은 튜토리얼과 간단한 이론적 설명을 제공합니다. Deeplearning4j에는 로지스틱 회귀 및 k-neurest 이웃과 같은 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있습니다. 주요 Java 기계 학습 라이브러리를 활용하여 자체 기계 학습 응용 프로그램을 설계, 빌드 및 배포하려면 Packt Publishing에서 발행한 Java의 기계 학습 책을 확인하십시오. 머신 러닝을 통해 프로그램은 품질 개선 프로세스를 실행하고 사람의 개입 없이 역량을 확장할 수 있습니다. 기계 학습으로 빌드된 프로그램은 자체 코드를 업데이트하거나 확장할 수 있습니다. 5 자바 스크립트 기계 학습 라이브러리당신은이 작업을 수행하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘은 감독 학습에 사용되는 것과 매우 다르며, 주제는 자신의 게시물을 장점. 그러나 그 동안 에 대해, k-means와 같은 클러스터링 알고리즘을 살펴보고 원리 성분 분석과 같은 차원 감소 시스템을 살펴보십시오. 빅 데이터에 대한 당사의 이전 게시물에서는 이러한 주제에 대해서도 더 자세히 설명합니다.

기계 학습은 기계가 잘못된 것이 아니라 올바른 것을 배우도록 보장하는 데 수반되는 많은 미묘한 복잡성으로 인해 많은 헌신과 연습을 필요로 합니다.