تشتهر Java، وهي لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع، بتعدد استخداماتها واستقرارها واستقلالية النظام الأساسي. في حين أن بايثون غالبًا ما تكون اللغة المفضلة للتعلم الآلي، فإن Java لها أيضًا دور مهم في هذا المجال. بالنسبة للمبتدئين الذين يتطلعون إلى التعمق في التعلم الآلي باستخدام Java، ستوفر هذه المدونة فهمًا أساسيًا إلى جانب بعض أمثلة التعليمات البرمجية الأساسية.

لماذا نستخدم Java للتعلم الآلي؟

قابلية التوسع والأداء: يتميز أداء Java، خاصة في التطبيقات واسعة النطاق، بالقوة، مما يجعله مناسبًا لنشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.

النظام البيئي الغني: تفتخر Java بنظام بيئي واسع من المكتبات وأطر العمل، مثل Weka وDeeplearning4j وApache Spark’s MLlib، وهي أدوات أساسية لمهام التعلم الآلي.

قدرات عبر الأنظمة الأساسية: تسمح فلسفة Java "الكتابة مرة واحدة، والتشغيل في أي مكان" بنشر تطبيقات التعلم الآلي بسهولة عبر أنظمة تشغيل مختلفة.

البدء باستخدام Java في التعلم الآلي

قبل الغوص في التعلم الآلي، تأكد من تثبيت Java على جهازك، بالإضافة إلى IDE مثل IntelliJ IDEA أو Eclipse. ستحتاج أيضًا إلى إعداد Maven أو Gradle لإدارة التبعيات.

1. إعداد مشروعك
للبدء، قم بإنشاء مشروع Java جديد في IDE الخاص بك. إذا كنت تستخدم Maven، فسيقوم ملف pom.xml الخاص بك بإدارة التبعيات. إليك كيفية تضمين مكتبة مثل Weka، وهي أداة شائعة للتعلم الآلي في Java.

nz.ac.waikato.cms.weka
weka-stable
3.8.6

التبعيات>

2. تحميل البيانات
في التعلم الآلي، البيانات ضرورية. فيما يلي مثال بسيط لكيفية تحميل مجموعة بيانات في Weka.

import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class LoadDataExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // Load dataset
            DataSource source = new DataSource("path/to/your/dataset.arff");
            Instances dataset = source.getDataSet();

            // Output the data
            System.out.println(dataset);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

في هذا المثال، استبدل المسار/to/your/dataset.arff بالمسار الفعلي لملف ARFF الخاص بك. ARFF (تنسيق ملف علاقة السمات) هو تنسيق ملف تستخدمه Weka لتمثيل مجموعات البيانات.

3. بناء مصنف بسيط
لنقم ببناء مصنف بسيط باستخدام مكتبة Weka. هنا، سنستخدم خوارزمية J48، وهي تطبيق لخوارزمية شجرة القرار C4.5.

import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class SimpleClassifier {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // Load dataset
            DataSource source = new DataSource("path/to/your/dataset.arff");
            Instances dataset = source.getDataSet();
            dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);

            // Build classifier
            Classifier classifier = new J48();
            classifier.buildClassifier(dataset);

            // Output the classifier
            System.out.println(classifier);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

يقوم هذا الكود بتحميل مجموعة بيانات، وإنشاء مصنف شجرة القرار، ثم طباعة النموذج.

الخطوات التالية
للمبتدئين، توفر هذه الأمثلة نقطة انطلاق. عندما تصبح أكثر ارتياحًا مع Java، استكشف موضوعات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية باستخدام Deeplearning4j أو معالجة البيانات الضخمة باستخدام MLlib الخاص بـ Apache Spark.

خاتمة

قد لا تكون Java هي اللغة الأولى التي تتبادر إلى الذهن عند التفكير في التعلم الآلي، ولكن أدائها وقابليتها للتوسع ونظامها البيئي الغني يجعلها أداة قوية. سواء كنت تقوم ببناء مصنف بسيط أو شبكة عصبية معقدة، فإن Java لديها المكتبات والأطر اللازمة لدعم رحلتك في التعلم الآلي.