JavaフレームワークとScalaフレームワークの機械学習分野への応用

Java 言語と Scala 言語は機械学習で広く使用されています。この記事では、次の Java および Scala フレームワークを紹介します。 Java: Weka (機械学習アルゴリズムとツールを提供)、H2O (分散インメモリ機械学習プラットフォーム) Scala: Spark MLlib (分散コンピューティング ライブラリの一部、機械学習アルゴリズムを提供)、 MLpipe (エンドツーエンド パイプライン ライブラリ) これらのフレームワークは、機械学習モデルの構築を簡素化し、トレーニング効率を向上させ、スケーラビリティと本番環境への展開を可能にします。適切なフレームワークの選択は、プロジェクトのニーズ、アプリケーションのサイズと複雑さによって異なります。

機械学習における Java および Scala フレームワークのアプリケーション

はじめに

Java と Scala は機械学習で広く使用されているプログラミング言語であり、モデルの構築とデプロイのプロセスを簡素化するための多数のフレームワークを提供します。この記事では、いくつかの人気のある Java フレームワークと Scala フレームワークを紹介し、それらの使用法を示す実践的な例を示します。

Java Framework

Weka

• 幅広い機械学習アルゴリズムとツールを提供する無料のオープンソース フレームワーク。
• 実践的なケース: Weka

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

• 分散インメモリ機械学習プラットフォームを使用して、単純な決定木分類器を構築します。
• 実践的なケース: H2O を使用して一般化線形モデルをトレーニングする

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 フレームワーク

Spark MLlib

• Apache Spark 分散コンピューティング ライブラリの一部であり、機械学習アルゴリズムと実用的なツールを提供します。
• 実践的なケース: Spark MLlib を使用したロジスティック回帰モデルのトレーニング

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

• データの読み込みからモデル評価までのエンドツーエンドのパイプラインを提供するモジュール式機械学習ライブラリ。
• 実践的なケース: MLpipeを使用してテキスト分類パイプラインを構築する

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)

概要

JavaとScalaは、モデルの構築を簡素化し、トレーニング効率を向上させ、実現可能な結果を​​達成できる機械学習の分野で豊富なフレームワークを提供します. スケーラビリティと本番展開。適切なフレームワークの選択は、特定のプロジェクトのニーズ、アプリケーションのサイズと複雑さによって異なります。

以上がJavaフレームワークとScalaフレームワークの機械学習分野への応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。