Java für Machine Learning: Erstellen und Bereitstellen von Modellen

Während Python das experimentelle maschinelle Lernen dominiert, bleibt Java das Rückgrat der Software auf Unternehmensebene. Dieser textbasierte Kurs schließt die Lücke und zeigt Ihnen, wie Sie das robuste Java-Ökosystem nutzen können, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu skalieren. Sie werden von der Standard-Java-Programmierung zum Entwerfen und Bereitstellen von Predictive Systems übergehen. Anhand von klaren schriftlichen Erläuterungen und strukturierten Codebeispielen lernen Sie, Daten zu erfassen, Algorithmen zu trainieren und intelligente Funktionen zu integrieren. Was Sie lernen: 1. Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte und Begriffe des maschinellen Lernens. 2. Verarbeiten und bereinigen Sie Datensätze mit modernen Java-Funktionen und -Bibliotheken. 3. Implementieren von Klassifikations- und Regressionsmodellen mit Weka und Tribuo. 4. Konfigurieren Sie Deep-Learning-Architekturen mit der Deep Java Library. 5. Bewerten Sie die Modellleistung mit Standardmetriken wie Präzision und Recall. 6. Bereitstellung trainierter Modelle in Java-Anwendungen auf Produktionsniveau. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor die wichtigsten Java ML-Bibliotheken vorgestellt werden. Schritt für Schritt lernen Sie in schriftlichen Tutorials die Vorverarbeitung, Schulung und Bereitstellung kennen. Entwickelt für Java-Entwickler und Softwareentwickler, die sich noch nicht mit Machine Learning beschäftigen und keine ML-Vorkenntnisse haben. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um maschinelles Lernen in Ihren Java-Anwendungen zu erschließen.