Wie man mit Java ein intelligentes elektronisches Vertragsverwaltungssystem basierend auf maschinellem Lernen schreibt

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der zunehmenden Beliebtheit von Intelligenz widmen immer mehr Unternehmen dem Bereich des maschinellen Lernens Aufmerksamkeit, in der Hoffnung, durch intelligente Methoden die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Arbeitskosten zu senken. Unter diesen gehören elektronische Verträge zu den wichtigen Managementinhalten von Unternehmen, und es ist unvermeidlich, dass Managementmethoden mit der Zeit Schritt halten müssen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie mithilfe von Java ein intelligentes elektronisches Vertragsverwaltungssystem schreiben, das auf maschinellem Lernen basiert, um eine intelligente Vertragsverwaltung zu erreichen.

Schritt eins: Datenerfassung

Beim maschinellen Lernen sind Daten ein entscheidender Faktor. Daher müssen wir vor Beginn der Entwicklung alle elektronischen Vertragsdaten erfassen, einschließlich Zeitpunkt und Ort der Vertragsunterzeichnung, Informationen zum Unterzeichner usw. , um das Modell zu trainieren und den Algorithmus in der anschließenden Entwicklung zu optimieren.

(1) Erfassung von Vertragsdaten

Die Erfassung von Vertragsdaten ist der grundlegendste Schritt im gesamten Prozess, und die Vertragsdaten müssen zentralisiert und über das interne System des Unternehmens oder eine Plattform eines Drittanbieters gespeichert werden. Es kann auf einem Cloud-Server oder einer lokalen Datenbank gespeichert werden, sodass es während der Entwicklung und Verwendung einfach aufgerufen werden kann.

(2) Datenvorverarbeitung

Für die erfassten Vertragsdaten müssen wir eine Datenvorverarbeitung durchführen, einschließlich des Herausfilterns nutzloser Informationen, der Datenbereinigung, der Konvertierung in ein besser lesbares Datenformat usw. In diesem Prozess müssen wir die Java-Sprache verwenden, um Verarbeitungsalgorithmen zu schreiben und Datenbereinigungs- und Standardisierungsarbeiten durchzuführen, um die Genauigkeit und Verfügbarkeit der Daten in nachfolgenden Data-Mining- und maschinellen Lernvorgängen zu verbessern.

Schritt 2: Modellschulung

Die Modellschulung ist der zentrale Schritt bei der Nutzung maschineller Lerntechnologie zur Erstellung eines intelligenten elektronischen Vertragsverwaltungssystems. Nur durch die Durchführung einer großen Menge an Schulungen zu Trainingsdaten können wir ein hervorragendes Modell erhalten, das verwendet werden kann für praktische Anwendungen. Das Modelltraining erfordert die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Zu den gängigen Algorithmen gehören Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen usw.

(1) Merkmalsextraktion

Vor dem Modelltraining müssen wir eine Merkmalsextraktion durchführen, um die Daten zu visualisieren und zu analysieren. Daher müssen wir komplexe Datenmengen in besser lesbare Merkmalswerte umwandeln, um den Aufruf von Algorithmen für maschinelles Lernen zu erleichtern. Bei der Merkmalsextraktion können wir den PCA-Algorithmus oder den LDA-Algorithmus von SKlearn verwenden, um ihn in ein zweidimensionales Array oder ein dreidimensionales Array umzuwandeln.

(2) Modellerstellung und -training

Nachdem die Merkmalsextraktion abgeschlossen ist, können wir mit der Erstellung und dem Training des Modells beginnen. Für intelligente elektronische Vertragsverwaltungssysteme müssen wir überwachte Lernalgorithmen für das Modelltraining verwenden. Durch das Lernen großer Datenmengen können wir Informationen wie Modellparameter und Regeln erhalten. In diesem Prozess können wir die SVM-Methode zum Clustern nach Datenmerkmalen verwenden, um die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit des Modells zu verbessern.

Schritt drei: Systemimplementierung

Nach der Datenfällung und dem Modelltraining können wir ein intelligentes elektronisches Vertragsmanagementsystem erstellen, das auf Algorithmen des maschinellen Lernens basiert.

(1) Algorithmusimplementierung

Im Prozess der Systemimplementierung müssen wir die Implementierung des Algorithmus berücksichtigen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Parameteranpassung usw. In diesem Prozess können wir die Java-Sprache zum Codieren verwenden und Algorithmen wie SVM oder KNN für die Datenverarbeitung und -analyse verwenden.

(2) Schnittstellenimplementierung

Zusätzlich zur Implementierung des Algorithmus müssen wir auch die Benutzeranforderungen berücksichtigen, sodass eine Schnittstellenimplementierung erforderlich ist. In diesem Prozess müssen Entwickler eine einfache, benutzerfreundliche und voll funktionsfähige Schnittstelle entwerfen, um Benutzern das Hinzufügen, Anzeigen und Ändern elektronischer Verträge zu erleichtern.

Fazit

Ein intelligentes elektronisches Vertragsmanagementsystem, das auf maschinellem Lernen basiert, ist für immer mehr Unternehmen zu einem Problemfeld geworden. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man ein intelligentes elektronisches Vertragsmanagementsystem basierend auf maschinellem Lernen mit Java schreibt, und erklären es Schritt für Schritt im Detail, von der Datenfällung über das Modelltraining bis hin zur Systemimplementierung. Wir hoffen, dass es für die meisten aufschlussreich sein kann Geben Sie anderen Unternehmen Hinweise zur Lösung von Entwicklungsproblemen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit Java ein intelligentes elektronisches Vertragsverwaltungssystem basierend auf maschinellem Lernen schreibt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!