머신러닝 분야의 Java 프레임워크와 Scala 프레임워크의 적용

Java 및 Scala 언어는 기계 학습에 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 다음 Java 및 Scala 프레임워크를 소개합니다. Java: Weka(기계 학습 알고리즘 및 도구 제공), H2O(분산형 메모리 내 기계 학습 플랫폼) Scala: Spark MLlib(분산 컴퓨팅 라이브러리의 일부, 기계 학습 알고리즘 제공) MLpipe(엔드 투 엔드 파이프라인 라이브러리) 이러한 프레임워크는 기계 학습 모델 구축을 단순화하고 교육 효율성을 개선하며 확장성과 프로덕션 배포를 지원합니다. 올바른 프레임워크를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항과 애플리케이션의 규모 및 복잡성에 따라 달라집니다.

기계 학습에서 Java 및 Scala 프레임워크 적용

소개

Java 및 Scala는 기계 학습에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화하기 위해 많은 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 몇 가지 인기 있는 Java 및 Scala 프레임워크를 소개하고 사용법을 설명하는 실제 예제를 제공합니다.

Java Framework

Weka

• 다양한 기계 학습 알고리즘과 도구를 제공하는 무료 오픈 소스 프레임워크입니다.
• 실용 사례: Weka를 사용하여 간단한 의사 결정 트리 분류기 구축

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

• 분산형 메모리 내 기계 학습 플랫폼.
• 실용 사례: H2O를 사용하여 일반화된 선형 모델 학습

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]);
    }
}

Scala 프레임워크

Spark MLlib

• Apache Spark 분산 컴퓨팅 라이브러리의 일부로 기계 학습 알고리즘과 실용적인 도구를 제공합니다.
• 실용 사례: Spark MLlib를 사용하여 로지스틱 회귀 모델 교육

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

• 데이터 로딩부터 모델 평가까지 엔드투엔드 파이프라인을 제공하는 모듈형 기계 학습 라이브러리입니다.
• 실용 사례: MLpipe를 사용하여 텍스트 분류 파이프라인 구축

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)

요약

Java 및 Scala는 기계 학습 분야에서 풍부한 프레임워크를 제공하여 모델 구성을 단순화하고 훈련 효율성을 향상시키며 실현 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. . 확장성 및 프로덕션 배포. 올바른 프레임워크를 선택하는 것은 특정 프로젝트 요구 사항과 애플리케이션의 규모 및 복잡성에 따라 달라집니다.

위 내용은 머신러닝 분야의 Java 프레임워크와 Scala 프레임워크의 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!