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

Aperçu

Unlock the potential of machine learning in Java with our comprehensive guide. This session delves into powerful Java-based frameworks such as Deeplearning4J, DJL, and Tribuo, offering you insights into how you can effectively leverage these tools to build, save, and deploy machine learning models.

Through real-world examples and meticulous comparisons, you'll gain a profound understanding of the capabilities and advantages of using Java for machine learning tasks. Join us to bridge the gap between Java and machine learning and discover how you can implement robust, efficient ML solutions within your Java applications.

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

---

Matières

Conference Talks