2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Java Այս տիրույթում առաջատար ծրագրավորման լեզու չէ, այլ երրորդ կողմի բաց կոդով գրադարանների օգնությամբ, ցանկացած java մշակող կարող է իրականացնել MachineLearning և մտիր Տվյալների գիտություն . Առաջ շարժվելով՝ եկեք տեսնենք ամենահայտնի գրադարանները օգտագործված համար MachineLearning մեջ Java.
Նաև գիտեք, արդյոք Java-ն կարող է օգտագործվել մեքենայական ուսուցման մեջ:
Դա է Java API հավաքածուով մեքենայական ուսուցում և տվյալների արդյունահանման ալգորիթմներ, որոնք ներդրված են Java . Նպատակված է պատրաստակամ լինել օգտագործված ինչպես ծրագրային ապահովման մշակողների, այնպես էլ հետազոտող գիտնականների կողմից: Շատ դեպքերում ալգորիթմների իրականացումը հստակ գրված է և պատշաճ կերպով փաստաթղթավորված, հետևաբար կարող է լինել օգտագործված որպես հղում։
Նաև գիտեք, թե ինչի համար է օգտագործվում մեքենայական ուսուցումը: Մեքենայի ուսուցում Արհեստական ինտելեկտի (AI) կիրառություն է, որը համակարգերին հնարավորություն է տալիս ավտոմատ կերպով սովորել և կատարելագործվել փորձից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Մեքենայի ուսուցում կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են մուտք գործել տվյալներ և օգտագործել itlearn իրենց համար:
Ինչ վերաբերում է դրան, ո՞ր ծրագրավորման լեզուն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայի ուսուցում համակարգչային գիտության աճող ոլորտ է և մի քանի ծրագրավորման լեզուներ աջակցել MLframework-ին և գրադարաններին: Բոլորի թվում ծրագրավորման լեզուներ Python-ը ամենատարածված ընտրությունն է, որին հաջորդում են C++, Java, JavaScript և C#:
Արդյո՞ք կոդավորումն անհրաժեշտ է մեքենայական ուսուցման համար:
Ծրագրավորում Հմտություններ Մի քիչ կոդավորումը հմտությունները բավական են, բայց ավելի լավ է տիրապետել տվյալների կառուցվածքների, ալգորիթմների և OOPs հայեցակարգին: Հանրաճանաչներից մի քանիսը ծրագրավորում լեզուներ սովորել մեքենայական ուսուցում մեջ են Python, R, Java և C++:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
Ինչի՞ համար կարող ենք օգտագործել մեքենայական ուսուցումը:
Այստեղ մենք կիսում ենք մեքենայական ուսուցման մի քանի օրինակներ, որոնք մենք օգտագործում ենք ամեն օր և, հավանաբար, գաղափար չունենք, որ դրանք առաջնորդվում են ML-ով: Վիրտուալ անձնական օգնականներ. Կանխատեսումներ երթևեկելիս: Տեսահսկում. Սոցիալական մեդիա ծառայություններ. Էլփոստի սպամի և չարամիտ ծրագրերի զտում: Առցանց հաճախորդների սպասարկում: Որոնման համակարգի արդյունքների ճշգրտում
Ծրագրավորման ո՞ր լեզուն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման համար:
Պիթոն Նմանապես, հարցնում են, թե ո՞ր լեզուն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար: Արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման լավագույն 5 լեզուները Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։ R.
Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Արագություն. Java-ն ավելի արագ է, քան Python-ը Java-ն 25 անգամ ավելի արագ է, քան Python-ը: Համաժամանակյացության միջակայքում Java-ն հաղթում է Python-ին: Java-ն լավագույն ընտրությունն է խոշոր և բարդ մեքենայական ուսուցման հավելվածներ ստեղծելու համար՝ շնորհիվ իր գերազանց ընդլայնման հավելվածների
Ո՞ր Azure ծառայությունը կարող է ապահովել մեծ տվյալների վերլուծություն մեքենայական ուսուցման համար:
Ուսուցման ուղու նկարագրություն Microsoft Azure-ն ապահովում է հզոր ծառայություններ մեծ տվյալների վերլուծության համար: Ամենաարդյունավետ միջոցներից մեկը ձեր տվյալները Azure Data Lake Storage Gen2-ում պահելն է, այնուհետև դրանք մշակելը՝ օգտագործելով Spark on Azure Databricks-ը: Azure Stream Analytics (ASA) Microsoft-ի ծառայությունն է իրական ժամանակի տվյալների վերլուծության համար