Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Java

Java adalah pilihan yang berdaya maju dan praktikal untuk pembelajaran mesin, terutamanya dalam persekitaran perusahaan. 1) Java menawarkan prestasi, skalabilitas, dan integrasi lancar dengan sistem yang sedia ada, menjadikannya sesuai untuk aplikasi berskala besar dan rendah seperti pengesanan penipuan. 2) Perpustakaan utama seperti WEKA untuk pemula, Deeplearning4J untuk pembelajaran mendalam, Apache Spark Mllib untuk data besar, dan MOA untuk pembelajaran aliran menyediakan alat yang mantap untuk pelbagai tugas ML. 3) Dengan contoh WEKA yang mudah, anda boleh memuatkan data, melatih pokok keputusan, dan menilai model menggunakan Java tulen tanpa kebergantungan luaran. 4) Java sangat berfaedah apabila bekerja di microservices dengan Spring Boot, menggunakan saluran paip data berasaskan Java seperti Spark atau Kafka, atau ketika pasukan anda tidak mempunyai kepakaran Python. 5) Walaupun Python tetap lebih baik untuk prototaip pesat dan penyelidikan lanjutan, Java cemerlang dalam mengerahkan dan mengekalkan model ML siap sedia pengeluaran dalam sistem berasaskan JVM yang sedia ada. Oleh itu, jika anda sudah berada di ekosistem Java, anda dapat membina dan mengintegrasikan pembelajaran mesin dengan berkesan tanpa menukar bahasa.

Pembelajaran mesin bukan hanya untuk pemaju Python - anda juga boleh memulakan dengan Java. Walaupun Python menguasai landskap ML, Java tetap menjadi pilihan yang kuat, terutama dalam persekitaran perusahaan di mana prestasi, skalabilitas, dan integrasi dengan sistem yang sedia ada. Jika anda sudah bekerja dengan Java, memanfaatkannya untuk pembelajaran mesin dapat menjimatkan masa dan menyelaraskan penggunaan.

Berikut adalah pandangan praktikal bagaimana untuk mendekati pembelajaran mesin menggunakan Java.

Mengapa menggunakan Java untuk pembelajaran mesin?

Java mungkin bukan bahasa pertama yang datang ke fikiran untuk ML, tetapi ia mempunyai kelebihan sebenar:

• Prestasi dan Skalabiliti : Kecekapan runtime Java dan sokongan multithreading menjadikannya sesuai untuk aplikasi berskala besar.
• Integrasi Enterprise : Banyak bank, syarikat insurans, dan sistem besar yang dijalankan di Java. Menambah ML terus ke dalam sistem ini mengelakkan panggilan API yang mahal atau pertukaran bahasa.
• Ekosistem yang kuat : Perpustakaan seperti Weka, DL4J, dan MOA menyediakan alat yang kukuh untuk tugas ML.
• PRODUCTION-Siap : Java's Static menaip dan perkakas matang (Maven, Gradle, Spring) menjadikan model lebih mudah untuk digunakan dan mengekalkan.

Anda tidak perlu menulis semula backend anda di Python hanya untuk menambah ciri pintar.

Perpustakaan pembelajaran mesin java popular

Anda tidak perlu membina algoritma dari awal. Perpustakaan ini mengangkat berat:

• Weka
  Salah satu perpustakaan ML yang paling lama dan paling mesra pengguna. Ia menawarkan alat untuk preprocessing data, klasifikasi, regresi, kluster, dan visualisasi. Hebat untuk pemula dan menyokong kedua-dua aliran kerja GUI dan berasaskan kod.

• Deeplearning4j (DL4J)
  Perpustakaan pembelajaran mendalam yang direka untuk Java dan Scala. Mengintegrasikan dengan Hadoop dan Spark, menyokong rangkaian saraf, dan berfungsi dengan baik dalam persekitaran yang diedarkan. Ideal jika anda melakukan pengiktirafan NLP atau imej dalam timbunan berasaskan JVM.

• Apache Spark Mllib (dengan Java API)
  Walaupun Spark ditulis dalam Scala, ia menyediakan API Java yang kukuh. Cemerlang untuk dataset besar dan pemprosesan masa nyata apabila digabungkan dengan kafka atau flink.

• MOA (analisis dalam talian secara besar -besaran)
  Sempurna untuk pembelajaran aliran dan data masa nyata. Fikirkannya sebagai WEKA untuk aliran data - hebat untuk sistem IoT atau pemantauan.

Alat ini membolehkan anda melatih model, menilai prestasi, dan mengintegrasikan ramalan terus ke dalam aplikasi Java.

Contoh mudah dengan Weka

Katakan anda ingin mengklasifikasikan sama ada pelanggan akan membeli produk berdasarkan umur dan pendapatan.

1. Tambahkan Weka ke projek anda (melalui Maven):

    <geterlihat>
       <groupId> nz.ac.waikato.cms.weka </groupId>
       </artifactid> weka-stabil </artifactid>
       <versi> 3.8.6 </versi>
   </ketergantungan>

2. Memuatkan data dan melatih pokok keputusan:

    import weka.core.instances;
   import weka.core.converters.csvloader;
   import weka.classifiers.trees.j48;
   import weka.classifiers.evaluation;
   
   // LOAD DATA
   Csvloader loader = csvloader baru ();
   loader.setsource (fail baru ("data.csv"));
   Contoh data = loader.getDataset ();
   data.setClassIndex (data.numAttributes () - 1); // lajur terakhir adalah label
   
   // kereta api
   J48 Tree = new J48 ();
   tree.buildClassifier (data);
   
   // menilai
   Penilaian penilaian = penilaian baru (data);
   eval.crossvalidatemodel (pokok, data, 10, rawak baru (1));
   System.out.println (eval.tosummarystring ());

Ini semua Java tulen - tiada perkhidmatan luaran, tiada jambatan Python.

Bila Java masuk akal untuk ML

Pertimbangkan Java bila:

• Anda bekerja dalam seni bina microservices menggunakan Spring Boot.
• Paip data anda sudah ada di Java/Scala dengan Spark atau Kafka.
• Anda memerlukan kesimpulan latency rendah (contohnya, pengesanan penipuan dalam urus niaga).
• Pasukan anda tahu Java dengan baik tetapi tidak Python.

Di sisi lain, jika anda melakukan prototaip, penyelidikan, atau pembelajaran yang kompleks (seperti transformer), Python masih menang kerana perpustakaan seperti pytorch dan scikit-learn.

Tetapi untuk mengintegrasikan model ke dalam aplikasi perusahaan yang sedia ada, Java lebih mampu.

Pemikiran terakhir

Java bukanlah pilihan yang paling terang untuk pembelajaran mesin, tetapi ia praktikal. Dengan perpustakaan yang kukuh dan prestasi yang kuat, ia sangat sesuai untuk aplikasi dunia sebenar di mana kebolehpercayaan dan integrasi lebih banyak daripada algoritma terkini.

Anda tidak perlu menukar bahasa untuk menambah kecerdasan ke aplikasi anda. Dengan Weka, DL4J, atau Spark Mllib, anda boleh membina, melatih, dan menggunakan model - semuanya dalam ekosistem Java.

Pada asasnya, jika anda sudah berada di dunia JVM, tidak ada alasan untuk melangkah keluar hanya untuk melakukan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!