Java的機器學習簡介

Java是機器學習的可行且實用的選擇，尤其是在企業環境中。 1）Java提供了與現有系統的性能，可伸縮性和無縫集成，使其非常適合大規模和低延遲應用（例如欺詐檢測）。 2）諸如初學者WEKA之類的關鍵庫，用於深度學習的深度學習4J，Apache Spark mllib for Big Data和流媒體學習的MOA為各種ML任務提供了強大的工具。 3）使用一個簡單的WEKA示例，您可以加載數據，訓練決策樹，並使用無外部依賴性的純Java評估模型。 4）Java在使用Spring Boot，使用Spark或Kafka等基於Java的數據管道或您的團隊缺乏Python專業知識時，Java特別有利。 5）雖然Python在快速原型和高級研究方面仍然更好，但Java在現有基於JVM的系統中部署和維護可準備生產的ML模型方面表現出色。因此，如果您已經在Java生態系統中，則可以在不切換語言的情況下有效地構建和集成機器學習。

機器學習不僅適用於Python開發人員 - 您也可以開始使用Java。儘管Python主導了ML景觀，但Java仍然是一個強大的選擇，尤其是在企業環境中，性能，可伸縮性和與現有系統重要的集成。如果您已經與Java合作，則利用它進行機器學習可以節省時間並簡化部署。

這是對如何使用Java進行機器學習的實用研究。

為什麼使用Java進行機器學習？

Java可能不是ML想到的第一語言，但它具有真正的優勢：

• 性能和可擴展性：Java的運行時效率和多線程支持使其非常適合大規模應用程序。
• 企業集成：許多銀行，保險公司和大型系統在Java上運行。將ML直接添加到這些系統中可以避免昂貴的API調用或語言切換。
• 強大的生態系統：WEKA，DL4J和MOA等庫為ML任務提供了可靠的工具。
• 準備生產：Java的靜態打字和成熟工具（Maven，Gradle，Spring）使模型更易於部署和維護。

您無需在Python中重寫您的後端來添加智能功能。

流行的Java機器學習庫

您不必從頭開始構建算法。這些圖書館做了繁重的工作：

• weka
  最古老，最易於用戶友好的ML庫之一。它提供了用於數據預處理，分類，回歸，聚類和可視化的工具。非常適合初學者，並支持GUI和基於代碼的工作流程。

• 深度學習4J（DL4J）
  一個為Java和Scala設計的深度學習庫。與Hadoop和Spark集成，支持神經網絡，並在分佈式環境中效果很好。理想的話，如果您在基於JVM的堆棧中進行NLP或圖像識別。

• Apache Spark mllib（帶有Java API）
  當Spark用Scala編寫時，它提供了堅固的Java API。與Kafka或Flink結合使用時，非常適合大型數據集和實時處理。

• MOA（大量在線分析）
  非常適合流學習和實時數據。將其視為數據流的WEKA - 非常適合物聯網或監視系統。

這些工具可讓您培訓模型，評估性能並將預測直接整合到Java應用程序中。

WEKA的一個簡單示例

假設您想對客戶分類是否會根據年齡和收入購買產品。

1. 將WEKA添加到您的項目（通過Maven）：

    <依賴項>
       <groupId> nz.ac.waikato.cms.weka </groupid>
       <Artifactid> WEKA穩定</artifactid>
       <版本> 3.8.6 </version>
   </dependency>

2. 加載數據並訓練決策樹：

   導入weka.core.intances;
   導入weka.core.converters.csvloader;
   導入weka.classifiers.trees.j48;
   導入weka.classifiers.evaluation;
   
   //加載數據
   csvloader loader = new csvloader（）;
   loader.setsource（新文件（“ data.csv”））;
   實例data = loader.getDataset（）;
   data.setClassIndex（data.numattributes（）-1）; //最後一列是標籤
   
   // 火車
   j48 tree = new J48（）;
   tree.buildClassifier（數據）;
   
   // 評價
   評估評估=新評估（數據）;
   eval.crossvalidatemodel（樹，數據，10，新隨機（1））;
   system.out.println（eval.tosummarystring（））;

這都是純Java - 沒有外部服務，沒有Python橋樑。

當Java對ML有意義時

考慮Java時：

• 您正在使用Spring Boot在微服務體系結構中工作。
• 您的數據管道已經使用Spark或Kafka在Java/Scala中。
• 您需要低延遲推斷（例如，交易中的欺詐檢測）。
• 您的團隊非常了解Java，但不知道Python。

另一方面，如果您正在進行快速的原型製作，研究或複雜的深度學習（例如變形金剛），則Python仍然因Pytorch和Scikit-Learn等圖書館而獲勝。

但是，要將模型集成到現有的企業應用中，Java具有功能強大。

最後的想法

Java並不是機器學習的最華麗選擇，但這是實用的。憑藉可靠的圖書館和強大的性能，它非常適合現實世界應用，在現實世界中，可靠性和集成比最新的算法更重要。

您無需切換語言即可在應用程序中添加智能。使用WEKA，DL4J或SPARK MLLIB，您可以在Java生態系統內構建，訓練和部署模型。

基本上，如果您已經在JVM世界中，那麼沒有理由只是為了進行機器學習而走出去。

以上是Java的機器學習簡介的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！