Java機器學習VisRec API快速入門 - foojay

banq發表於2020-10-10
Java機器學習API

如果您是Java開發人員，想進行一些機器學習。您可能會想知道的一些問題是：機器學習能為我做些什麼，要使用哪個庫，哪些演算法以及是否有通用的標準API？
最近JSR 381建立了一個標準API來解決這些問題，這是使用機器學習進行視覺識別的標準Java API。
VisRec API的設計目的是為Java開發人員提供機器學習任務，使他們具有最低的機器學習背景，並且對於Java開發人員入門機器學習非常直觀。
除了基本的視覺識別任務（例如影像分類和物件檢測）以外，它還支援常見的機器學習任務，例如分類和迴歸。
由於它是官方Java技術標準，因此可以實現多種實現，並且目前有兩種實現：

這是一個基於VisRec API的Java程式碼示例，用於構建和使用分類器。沒有任何解釋，您應該清楚發生了什麼：

ImageClassifier<BufferedImage> classifier = 
NeuralNetImageClassifier.builder()
   .inputClass(BufferedImage.class)
   .imageHeight(28)
   .imageWidth(28)
   .labelsFile(dataSet.getLabelsFile())
   .trainingFile(dataSet.getTrainingFile())
   .networkArchitecture(new File("mnist.json"))
   .modelFile(new File("mnist.dnet"))
   .maxError(1.4f)
   .maxEpochs(100)
   .learningRate(0.01f)
   .build();

BufferedImage image = ImageIO.read(new File(input.getFile()));
Map<String, Float> results = classifier.classify(image);


有關詳細的分步說明和示例，請參見《入門指南》。
 

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