Maschinelles Lernen und Java: praktischer Leitfaden

Das Buch „Maschinelles Lernen und Java“ ist ein praktischer Leitfaden für Entwickler, die maschinelles Lernen (ML) in Java erlernen möchten. Im Gegensatz zu beliebten Python-Lösungen bietet Java hohe Leistung, strenge Typisierung und umfangreiche Integrationsmöglichkeiten in Unternehmenssysteme. Dieses Buch hilft Ihnen, die Lücke zwischen ML-Theorie und realer Java-Entwicklung zu schließen.

Worum geht es in diesem Buch

Das Buch deckt den gesamten Zyklus der Arbeit mit maschinellem Lernen in Java ab:

• Grundlagen des ML: Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machines (SVM).
• Tiefes Lernen: Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN) für Bilder, Recurrent Neural Networks (RNN) für Sequenzen.
• Java-Bibliotheken: Deeplearning4j (DL4J), Weka, Smile, Apache Spark MLlib.
• Datenverarbeitung: Laden, Bereinigen und Transformieren von Daten mit Java Streams und Apache Commons Math.
• Integration: Bereitstellung von Modellen in Spring Boot, Erstellung von REST-APIs für Vorhersagen, Arbeit mit Datenbanken.
• Produktionsszenarien: Modellüberwachung, A/B-Testing, Leistungsoptimierung.

Für wen ist dieses Buch

• Java-Entwickler (Junior, Middle, Senior), die ML in ihr Toolkit aufnehmen möchten.
• Data Sc