वीडियो: क्या हम मशीन लर्निंग के लिए जावा का उपयोग कर सकते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
जावा इस डोमेन में अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है, लेकिन तृतीय-पक्ष ओपन सोर्स लाइब्रेरी की सहायता से, कोई भी जावा डेवलपर कर सकते हैं लागू मशीन लर्निंग और अंदर जाओ डेटा साइंस . आगे बढ़ते हुए, आइए सबसे लोकप्रिय पुस्तकालयों को देखें उपयोग किया गया के लिये मशीन लर्निंग में जावा.
यह भी जानिए, क्या Java का इस्तेमाल मशीन लर्निंग में किया जा सकता है?
यह है एक जावा के संग्रह के साथ एपीआई मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को लागू किया गया जावा .यह आसानी से होने का लक्ष्य है उपयोग किया गया दोनों सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और अनुसंधान वैज्ञानिकों द्वारा। ज्यादातर समय, एल्गोरिदम का कार्यान्वयन स्पष्ट रूप से लिखा जाता है और ठीक से प्रलेखित किया जाता है, इसलिए कर सकते हैं होना उपयोग किया गया संदर्भ मे।
यह भी जानिए, मशीन लर्निंग का उपयोग किस लिए किया जाता है? मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धि (एआई) का एक अनुप्रयोग है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और सुधारने की क्षमता प्रदान करता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकता है और इसका उपयोग स्वयं के लिए सीख सकता है।
इसके संबंध में मशीन लर्निंग में किस प्रोग्रामिंग भाषा का प्रयोग किया जाता है?
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है और कई प्रोग्रामिंग की भाषाएँ एमएलफ्रेमवर्क और पुस्तकालयों का समर्थन करें। इन सबके बीच प्रोग्रामिंग की भाषाएँ , पायथन सबसे लोकप्रिय विकल्प है जिसके बाद C++, Java, JavaScript और C# आते हैं।
क्या मशीन लर्निंग के लिए कोडिंग जरूरी है?
प्रोग्रामिंग कौशल थोड़ा सा कोडन कौशल पर्याप्त है, लेकिन डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम और ओओपी अवधारणा का ज्ञान होना बेहतर है। कुछ लोकप्रिय प्रोग्रामिंग सीखने के लिए भाषाएं मशीन लर्निंग में पायथन, आर, जावा और सी++ हैं।
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कौन से उद्योग मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं?
बड़े डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश उद्योगों ने मशीन लर्निंग तकनीक के मूल्य को मान्यता दी है। मशीन लर्निंग हेल्थकेयर उद्योग में व्यापक रूप से लागू है। वित्तीय सेवा उद्योग। खुदरा उद्योग। मोटर वाहन उद्योग। सरकारी संस्थाएं। परिवहन उद्योग। तेल और गैस उद्योग
मशीन लर्निंग के लिए मुझे क्या सीखना चाहिए?
बेहतर होगा कि आप मशीन लर्निंग सीखना शुरू करने से पहले निम्नलिखित विषय के बारे में विस्तार से जान लें। सिद्धांत संभावना। लीनियर अलजेब्रा। ग्राफ सिद्धांत। अनुकूलन सिद्धांत। बायेसियन तरीके। पथरी। बहुभिन्नरूपी गणना। और प्रोग्रामिंग भाषाएं और डेटाबेस जैसे:
हम मशीन लर्निंग का उपयोग किसके लिए कर सकते हैं?
यहां, हम मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण साझा करते हैं जिनका हम हर रोज उपयोग करते हैं और शायद यह नहीं जानते कि वे एमएल द्वारा संचालित हैं। आभासी व्यक्तिगत सहायक। यात्रा करते समय भविष्यवाणियां। वीडियो निगरानी। सोशल मीडिया सर्विसेज। ईमेल स्पैम और मैलवेयर फ़िल्टरिंग। ऑनलाइन ग्राहक सहायता। खोज इंजन परिणाम शोधन
मशीन लर्निंग के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?
अजगर इसी तरह पूछा जाता है कि मशीन लर्निंग और एआई के लिए कौन सी भाषा बेस्ट है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए शीर्ष 5 सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाएं अजगर। सरलता के कारण सभी एआई विकास भाषाओं की सूची में पायथन को पहले स्थान पर माना जाता है। सांख्यिकीय उद्देश्यों के लिए डेटा के विश्लेषण और हेरफेर के लिए R.
मशीन लर्निंग जावा या पायथन के लिए कौन सा बेहतर है?
स्पीड: जावा ज्यादा तेज हैपायथन जावा पाइथन से 25 गुना तेज है। संगामिति के अंतर, जावा ने पायथन को हराया। जावा अपने उत्कृष्ट स्केलिंग अनुप्रयोगों के कारण बड़े और जटिल मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे अच्छा विकल्प है