Application du framework Java et du framework Scala dans le domaine de l'apprentissage automatique

Les langages Java et Scala sont largement utilisés dans l'apprentissage automatique. Cet article présente les frameworks Java et Scala suivants : Java : Weka (fournit des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique), H2O (plateforme d'apprentissage automatique distribuée en mémoire) Scala : Spark MLlib (qui fait partie de la bibliothèque informatique distribuée, fournit des algorithmes d'apprentissage automatique), MLpipe (End-to-End Pipeline Library) Ces frameworks simplifient la création de modèles d'apprentissage automatique, améliorent l'efficacité de la formation, permettent l'évolutivité et le déploiement en production. Le choix du bon framework dépend des besoins du projet ainsi que de la taille et de la complexité de l'application.

Application des frameworks Java et Scala dans l'apprentissage automatique

Introduction

Java et Scala sont des langages de programmation largement utilisés dans l'apprentissage automatique et fournissent un grand nombre de frameworks pour simplifier le processus de création et de déploiement de modèles. Cet article présentera quelques frameworks Java et Scala populaires et fournira des exemples pratiques pour illustrer leur utilisation.

Java Framework

Weka

• Un framework gratuit et open source qui fournit une large gamme d'algorithmes et d'outils d'apprentissage automatique.
• Cas pratique : Construisez un classificateur d'arbre de décision simple à l'aide de Weka

import weka.classifiers.trees.DecisionStump;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class WekaExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、加载数据
        Instances data = DataSource.read("weather.arff");

        // 2、构建决策树分类器
        DecisionStump classifier = new DecisionStump();
        classifier.buildClassifier(data);

        // 3、使用分类器进行预测
        double[] prediction = classifier.distributionForInstance(data.instance(0));
        System.out.println("第一行数据的预测结果：" + Arrays.toString(prediction));
    }
}

H2O

• Plateforme d'apprentissage automatique en mémoire distribuée.
• Cas pratique : Utilisez H2O pour entraîner un modèle linéaire généralisé

import hex.genmodel.easy.EasyPredictModelWrapper;
import hex.genmodel.easy.RowData;
import hex.genmodel.easy.exception.PredictException;
import hex.genmodel.easy.prediction.BinomialModelPrediction;

public class H2OExample {

    public static void main(String[] args) throws PredictException {
        // 1、加载模型
        EasyPredictModelWrapper model = new EasyPredictModelWrapper("model.zip");

        // 2、准备预测数据
        RowData row = new RowData();
        row.put("Age", 25);
        row.put("Sex", "M");

        // 3、使用模型进行预测
        BinomialModelPrediction prediction = model.predict(row);
        System.out.println("概率：" + prediction.classProbabilities[0]);
    }
}

Framework Scala

Spark MLlib

• Partie de la bibliothèque informatique distribuée Apache Spark, fournissant des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils pratiques.
• Cas pratique : Formation d'un modèle de régression logistique à l'aide de Spark MLlib

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

// 1、加载数据
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")

// 2、构建逻辑回归模型
val lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.3)

// 3、拟合模型
val model = lr.fit(data)

// 4、使用模型进行预测
val predictions = model.transform(data)
predictions.show()

MLpipe

• Une bibliothèque d'apprentissage automatique modulaire qui fournit un pipeline de bout en bout depuis le chargement des données jusqu'à l'évaluation du modèle.
• Cas pratique : Créer un pipeline de classification de texte à l'aide de MLpipe

import org.mlpiper.dataframes.DataFrame
import org.mlpiper.features.transformers.nlp.TextToBow
import org.mlpiper.machinelearning.classification.ClassificationModel
import org.mlpiper.utilities.FileSystem

// 1、加载数据
val df = DataFrame.fromCSV("data.csv")

// 2、文本到词袋变换
val ttb = TextToBow().setInputCol("text").setOutputCol("features")
df.transformWith(ttb)

// 3、训练分类模型
val model = ClassificationModel.randomForest()

// 4、训练和评估模型
model.fit(df).evaluate(df)

Résumé

Java et Scala fournissent des cadres riches dans le domaine de l'apprentissage automatique, qui peuvent simplifier la construction de modèles, améliorer l'efficacité de la formation et obtenir des résultats réalisables . Evolutivité et déploiement en production. Le choix du framework approprié dépend des besoins spécifiques du projet ainsi que de la taille et de la complexité de l'application.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!