Aplikasi rangka kerja java dalam projek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin

Aplikasi rangka kerja Java dalam projek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin Rangka kerja Java menyediakan alatan dan perpustakaan yang berkuasa untuk penyelesaian AI/ML termasuk TensorFlow, PyTorch, H2O.ai dan Weka. Contohnya, menggunakan TensorFlow, pembangun boleh mencipta pengelas imej: Import perpustakaan Muatkan data Cipta model (lapisan konvolusi, lapisan pengumpulan, lapisan bersambung sepenuhnya) Susun dan latih model (penyusun, fungsi kehilangan, pengoptimum) Nilai model (Kehilangan ujian, Ketepatan)

Aplikasi Rangka Kerja Java dalam Projek Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) menjadi semakin biasa dalam pelbagai industri. Rangka kerja Java menyediakan alat dan perpustakaan yang berkuasa yang membolehkan pembangun membuat dan menggunakan penyelesaian AI/ML dengan mudah.

Rangka Kerja Java Popular

Rangka kerja Java popular untuk projek AI/ML termasuk:

• TensorFlow: Perpustakaan ML peringkat tinggi yang dibangunkan oleh Google untuk mencipta dan melatih model ML.
• PyTorch: Rangka kerja ML yang dibangunkan oleh Facebook dengan graf pengiraan dinamik dan antara muka Python.
• H2O.ai: Platform ML sumber terbuka yang menyokong berbilang algoritma statistik dan ML.
• Weka: Satu set alat dan algoritma untuk perlombongan data, pembelajaran mesin dan visualisasi data.

Kes Praktikal: Klasifikasi Imej

Mari buat pengelas imej praktikal menggunakan TensorFlow. Langkah 1: Import pustaka

Langkah 5: Nilaikan model

import org.tensorflow.keras.layers.Conv2D;
import org.tensorflow.keras.layers.Dense;
import org.tensorflow.keras.layers.Dropout;
import org.tensorflow.keras.layers.Flatten;
import org.tensorflow.keras.layers.MaxPooling2D;
import org.tensorflow.keras.models.Sequential;
import org.tensorflow.keras.utils.np_utils;

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi rangka kerja java dalam projek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!