Kursbeschreibung Beherrschen Sie die End-to-End-Implementierung des Maschinellen Lernens mit Java und seinem leistungsstarken Ökosystem. Dieser praxisorientierte Kurs hilft Ihnen, ML-Modelle mit Tools wie Tribuo, Weka und DeepLearning4j zu erstellen, und zeigt Ihnen, wie Sie Modelle mit Spark, Mahout, PMML und ONNX skalieren und bereitstellen können. Es sind keine Vorkenntnisse in ML erforderlich - nur Java-Grundlagen und der Wunsch, intelligente Systeme für die reale Welt zu entwickeln. Im ersten Modul lernen Sie, wie Sie mit Weka und Tribuo Datensätze laden, bereinigen und vorverarbeiten und dann Ihre ersten Regressions- und Klassifizierungsmodelle von Grund auf erstellen. Das zweite Modul konzentriert sich auf Deep Learning. Sie verwenden DeepLearning4j, um neuronale Netzwerke zu entwickeln und einen Bildklassifikator für den MNIST-Datensatz zu erstellen. Im letzten Modul lernen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit OpenNLP kennen, skalieren Machine Learning-Pipelines mit Spark und Mahout und erfahren, wie Sie Modelle in Formaten wie PMML und ONNX für die Bereitstellung in der Praxis exportieren.

Maschinelles Lernen mit Implementierung in Java

Maschinelles Lernen mit Implementierung in Java
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Java im maschinellen Lernen“

Dozent: Board Infinity
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Anwendung von Techniken zur Datenvorverarbeitung mit Java-Tools wie Weka und Tribuo für Aufgaben des Maschinellen Lernens.
Erstellen, Trainieren und Bewerten von Klassifizierungs-, Regressions- und Deep Learning-Modellen mit DL4J, Tribuo und DJL.
Implementieren Sie NLP und skalierbare Workflows für Maschinelles Lernen mit Apache OpenNLP, Spark MLlib und Mahout.
Bereitstellung von Modellen des Maschinellen Lernens in standardisierten Formaten wie PMML und ONNX, die plattformübergreifende Interoperabilität und Produktionsbereitschaft gewährleisten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Java
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Java Programming
- Kategorie: Classification Algorithms
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Apache Mahout
Wichtige Details

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12 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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