Comment utiliser Java pour écrire un système de gestion électronique intelligent des contrats basé sur l'apprentissage automatique

Avec les progrès continus de la technologie et la popularité croissante de l'intelligence, de plus en plus d'entreprises commencent à s'intéresser au domaine de l'apprentissage automatique, dans l'espoir d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de réduire les coûts de main-d'œuvre grâce à des méthodes intelligentes. Parmi eux, les contrats électroniques constituent l'un des contenus de gestion importants des entreprises et il est inévitable que les méthodes de gestion s'adaptent à leur temps. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Java pour écrire un système de gestion électronique intelligent des contrats basé sur l'apprentissage automatique afin de parvenir à une gestion intelligente des contrats.

Première étape : Précipitation des données

Dans le machine learning, les données sont un facteur crucial, c'est pourquoi, avant de commencer le développement, nous devons collecter tous les contrats électroniques. Les données sont précipitées, y compris l'heure à laquelle le contrat a été signé, le lieu où le contrat a été signé, les informations du cocontractant, etc., afin que le modèle puisse être entraîné et l'algorithme d'optimisation puisse être entraîné lors d'un développement ultérieur.

(1) Collecte des données contractuelles

La collecte des données contractuelles est l'étape la plus fondamentale de l'ensemble du processus, et les données contractuelles doivent être centralisées via le système interne de l'entreprise système ou plate-forme tierce Levez-vous et économisez. Il peut être enregistré sur un serveur cloud ou une base de données locale, afin de pouvoir être facilement appelé pendant le développement et l'utilisation.

(2) Prétraitement des données

Pour les données contractuelles collectées, nous devons effectuer un prétraitement des données, notamment filtrer les informations inutiles, nettoyer les données et les rendre lisibles. De meilleurs formats de données , etc. Dans ce processus, nous devons utiliser le langage Java pour écrire des algorithmes de traitement et effectuer des travaux de nettoyage et de normalisation des données afin d'améliorer l'exactitude et la disponibilité des données dans les opérations ultérieures d'exploration de données et d'apprentissage automatique.

Étape 2 : Formation sur modèle

La formation sur modèle est l'étape essentielle de l'utilisation de la technologie d'apprentissage automatique pour créer un système de gestion électronique intelligent des contrats. Elle ne peut être obtenue qu'en réalisant une grande étude. quantité de formation sur les données de formation. Excellent modèle pour des applications pratiques. La formation de modèles nécessite l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique. Certains algorithmes courants incluent les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, etc.

(1) Extraction de fonctionnalités

Avant la formation du modèle, nous devons d'abord effectuer l'extraction de fonctionnalités afin de visualiser et d'analyser les données. Par conséquent, nous devons convertir des volumes de données complexes en valeurs de fonctionnalités plus lisibles pour faciliter l’invocation d’algorithmes d’apprentissage automatique. Pendant le processus d'extraction de fonctionnalités, nous pouvons utiliser l'algorithme PCA ou l'algorithme LDA de SKlearn pour le convertir en un tableau bidimensionnel ou un tableau tridimensionnel.

(2) Création et formation du modèle

Une fois l'extraction des fonctionnalités terminée, nous pouvons commencer à créer et à entraîner le modèle. Pour les systèmes électroniques intelligents de gestion des contrats, nous devons utiliser des algorithmes d'apprentissage supervisé pour la formation des modèles. En apprenant une grande quantité de données, nous pouvons obtenir des informations telles que les paramètres et les règles du modèle. Dans ce processus, nous pouvons utiliser la méthode SVM pour regrouper en fonction des caractéristiques des données afin d'améliorer la précision et la convivialité du modèle.

Troisième étape : mise en œuvre du système

Après la précipitation des données et la formation du modèle, nous pouvons créer un système de gestion électronique intelligent des contrats basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique.

(1) Implémentation de l'algorithme

Dans le processus de mise en œuvre du système, nous devons considérer la mise en œuvre de l'algorithme, y compris le prétraitement des données, la formation du modèle, l'ajustement des paramètres, etc. . Dans ce processus, nous pouvons utiliser le langage Java pour le codage et utiliser des algorithmes tels que SVM ou KNN pour le traitement et l'analyse des données.

(2) Implémentation de l'interface

En plus de la mise en œuvre de l'algorithme, nous devons également prendre en compte les besoins de l'utilisateur, la mise en œuvre de l'interface est donc requise. Dans ce processus, les développeurs doivent concevoir une interface simple, facile à utiliser et entièrement fonctionnelle pour permettre aux utilisateurs d'ajouter, d'afficher et de modifier des contrats électroniques.

Conclusion

Les systèmes intelligents de gestion électronique des contrats basés sur l'apprentissage automatique sont devenus un sujet de préoccupation pour de plus en plus d'entreprises. Dans cet article, nous présentons comment écrire un système de gestion électronique intelligent des contrats basé sur l'apprentissage automatique via Java, en l'expliquant en détail étape par étape, depuis la précipitation des données, la formation du modèle jusqu'à la mise en œuvre du système. Nous espérons que cela pourra éclairer la majorité des utilisateurs. développeurs. Fournir des références à d’autres entreprises pour résoudre les problèmes de développement.

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