Le ML en Java - OUI, c'est possible.

Aperçu

Explorez les frameworks de machine learning basés sur Java comme Deeplearning4J, DJL et Tribuo. Apprenez à construire, sauvegarder et exécuter des modèles de ML en utilisant Java, avec des exemples concrets et des comparaisons.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique en Java
Vue d'ensemble du rôle de Java dans l'apprentissage automatique
Avantages et défis de l'utilisation de Java pour la ML
• Frameworks d'apprentissage automatique basés sur Java
Deeplearning4J
Introduction et configuration
Fonctionnalités principales et capacités
Projet exemple : Construire un réseau de neurones
Deep Java Library (DJL)
Introduction et configuration
Fonctionnalités principales et capacités
Projet exemple : Classification d'images
Tribuo
Introduction et configuration
Fonctionnalités principales et capacités
Projet exemple : Modèle de régression
• Construire des modèles ML en Java
Prétraitement des données avec Java
Définir et entraîner des modèles
Évaluation des performances du modèle
• Sauvegarde et déploiement des modèles ML Java
Sérialisation et désérialisation de modèles
Stratégies de déploiement pour les modèles ML Java
• Exemples réels et comparaisons
Études de cas d'applications ML en Java
Comparaison des frameworks ML Java : performances et cas d'utilisation
• Session pratique : Développement d'une application ML Java complète
Intégration de plusieurs frameworks
Développement d'application de bout en bout
• Conclusion et tendances futures
L'avenir de Java dans l'apprentissage automatique
Tendances émergentes et technologies
• Ressources supplémentaires et apprentissage complémentaire
Livres recommandés, cours en ligne, et documentation
Ressources communautaires et forums de soutien

Sujets

Conférence de conférences