java 框架中用于 ai 集成库包括:tensorflow-java:为机器学习和深度学习提供培训、评估和部署模型 api。apache spark mllib:spark 提供分类、回归、聚类等分布式机器学习算法的生态系统机器学习库。weka:开源机器学习库提供一系列机器学习算法和数据预处理工具。
Java 框架中用于 AI 一体化常见库
人工智能 (AI) 随着技术的不断发展,将其整合到一起 Java 对应用程序的需求也在增加。这篇文章将介绍 Java 框架中用于 AI 几个常见的集成库,以及每个库的实际案例。
TensorFlow-Java
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TensorFlow-Java 是 Google 为机器学习和深度学习开发的流行图书馆。它提供了一个全面的 API,用于培训、评估和部署模型。
实战案例:使用 TensorFlow-Java 构建图像分类模型。
import org.tensorflow.TensorFlow; import org.tensorflow.DataType; import org.tensorflow.Operation; import org.tensorflow.Session; import org.tensorflow.Tensor; public class ImageClassifier { public static void main(String[] args) { // 对图像分类模型进行培训和评估... // 预测新图像的类别 Tensor image = ...; try (TensorFlow tf = TensorFlow.newInstance()) { Session session = tf.newSession(); // 获取模型的输入和输出操作 Operation inputOperation = ...; Operation outputOperation = ...; // 运行预测 Tensor prediction = session.runner().feed(inputOperation, image).fetch(outputOperation).run().get(0); // 分析预测结果... } } }
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib 是 Spark 生态系统中的机器学习库。它提供了一组分布式机器学习算法,包括分类、回归和聚类。
实战案例:使用 Spark MLlib 文本分类。
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer import org.apache.spark.ml.pipeline.Pipeline import org.apache.spark.sql.DataFrame public class TextClassifier { public static void main(String[] args) { // 加载文本数据... // 将文本数据转换为特征向量 Tokenizer tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words"); // 训练逻辑回归模型 LogisticRegression lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.01); // 构建管道 Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[] { tokenizer, lr }); // 训练管道模型 PipelineModel model = pipeline.fit(data); // 使用模型预测新文本 DataFrame predictions = model.transform(newData); // 对预测结果进行分析... } }
WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 它是一个开源机器学习库,提供了一系列机器学习算法和数据预处理工具。
实战案例:使用 WEKA 决策树分类。
import weka.classifiers.trees.J48; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ArffLoader; public class DecisionTreeClassifier { public static void main(String[] args) { // 加载数据 ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(new File("data.arff")); Instances data = loader.getDataSet(); // 树分类器的训练决策 J48 tree = new J48(); tree.buildClassifier(data); // 预测新实例的类别 Instance instance = ...; double prediction = tree.classifyInstance(instance); // 分析预测结果... } }
以上是java框架中人工智能集成的常见库。详情请关注图灵教育的其他相关文章!