Spring Boot中集成机器学习简介

banq
如今，机器学习提供了创新的解决方案和更好的用户体验。在动态的软件开发领域，利用机器学习的力量对于创建智能和自适应应用程序至关重要。Spring Boot 以其简单性和高效性而闻名，为构建强大的企业应用程序提供了坚实的基础。

当与 Deep Java Library (DJL)（一种用于 Java 深度学习的多功能框架）结合使用时，Spring Boot 将成为无缝集成机器学习的强大工具。本文探讨了如何使用 DJL 将机器学习功能注入 Spring Boot 应用程序中，从而彻底改变应用程序与数据和用户的交互方式。

机器学习在 Spring 应用程序中的重要性

  1. 改善用户体验
机器学习算法具有分析用户行为、偏好和模式的出色能力。通过将机器学习 (ML) 模型集成到 Spring 应用程序中，开发人员可以个性化用户体验，从而提高参与度和满意度。
事实：根据埃森哲的一份报告，91% 的消费者更有可能购买提供个性化优惠和推荐的品牌。
  1. 改善决策
机器学习算法擅长处理大量数据并提取有用的见解。通过将 ML 模型纳入 Spring 应用程序的决策流程，组织可以做出更明智、更准确的决策，从而提高效率和盈利能力。
事实：麦肯锡全球研究所估计，使用机器学习进行决策任务的公司可以将其营业利润率提高高达 60%。
  1. 预测分析
机器学习驱动的预测分析使组织能够预测未来的趋势、行为和结果。通过将预测模型嵌入到 Spring 应用程序中，企业可以主动应对挑战并利用机遇。
事实：《福布斯洞察》的一项研究发现，86% 的高管认为预测分析对于组织未来的成功至关重要。
  1. 简化运营
机器学习算法可以自动执行重复性任务、优化流程并识别效率低下之处。将机器学习集成到 Spring 应用程序中，可让组织简化运营、降低成本并更有效地分配资源。
事实：根据德勤的一项调查，64% 的高管表示自动化和人工智能技术已经提高了其组织的生产力。
  1. 欺诈检测和安全
机器学习算法在检测欺诈活动和加强安全措施方面发挥着重要作用。通过将欺诈检测模型嵌入到 Spring 应用程序中，公司可以保护敏感数据并降低财务风险。

事实：注册舞弊审查师协会估计，企业每年因舞弊而损失的收入约占 5%。

将机器学习集成到 Spring 应用程序中不仅是一种趋势，而且对于寻求在当今数字环境中蓬勃发展的企业来说是一项战略要务。通过利用 ML 算法的强大功能，组织可以发掘新的机会、推动创新并获得竞争优势。

集成步骤

  • 设置 Spring Boot 应用程序：首先创建一个新的 Spring Boot 项目或使用现有项目。
  • 添加依赖项：在“pom.xml”或“build.gradle”中包含机器学习库（如 DJL）的依赖项。
  • 模型训练：使用适当的数据集和框架训练您的机器学习模型。
  • 服务集成：实现服务以与 Spring Boot 应用程序中的训练有素的模型进行交互。
  • 控制器设置：创建控制器来定义调用机器学习功能的端点。
  • 测试和部署：彻底测试您的应用程序并将其部署到您想要的环境。

使用 Apache Spark MLlib 集成机器学习推荐模型
Apache Spark ML lib 是一个可扩展的机器学习库，是Apache Spark生态系统的一部分。它为分类、回归、聚类、协同过滤、降维等任务提供了广泛的机器学习算法和实用程序。以下是有关Apache Spark MLlib的一些要点：

概述

  • MLlib 是 Spark 的机器学习库，旨在使实用的机器学习可扩展且易于使用。
  • 它提供了利用迭代计算的高质量算法，可以产生比 MapReduce 中使用的单遍近似更好的结果。
  • MLlib 包括基于 RDD 的 API（目前处于维护模式）和基于 DataFrame 的 API，后者是未来的主要 API。
主要特征
  • 提供广泛的机器学习算法，如分类、回归、聚类、协同过滤、降维等。
  • 提供数据处理、特征提取、管道、模型持久性、线性代数和统计实用程序。
  • 促进实用的机器学习流程，尤其是特征转换。
  • 提供跨算法和语言（如 Scala、Java、Python 和 R）的统一 API。
  • 利用 Breeze 等优化的线性代数库实现高性能。
过渡到基于 DataFrame 的 API
  • 从 Spark 2.0 开始，基于 RDD 的 API 处于维护模式，仅修复了一些错误spark.mllib。
  • 现在，主要 API 是基于 DataFrame 的 API ，它提供了更加用户友好的界面并促进了 ML 管道spark.ml。
  • MLlib 将继续向基于 DataFrame 的 API 添加新功能，以达到与基于 RDD 的 API 相当的水平。
总之，Apache Spark MLlib 是一个全面且可扩展的机器学习库，它提供了广泛的算法、实用程序和 API，用于在大规模数据上构建实用的机器学习管道

设置：
在你的pom.xml中包含 Spring Boot 和 Apache Spark MLlib 必要的依赖项。

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>3.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
    <version>3.2.1</version>
</dependency>

构建推荐系统

  1. 将用户-商品交互数据加载并预处理到 RDD 或 DataFrame 中。
  2. 使用MLlib 包中的（交替最小二乘）算法在用户项目数据上训练协同过滤模型ALSorg.apache.spark.mllib.recommendation
import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS;
import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel;

JavaRDD<Rating> ratings = ... // Load ratings data
int numIterations = 10;
MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings), numIterations);

使用经过训练的模型为用户生成最佳推荐

int userId = 123;
int numRecommendations = 5;
Rating[] recommendationsForUser = model.recommendProducts(userId, numRecommendations);

集成SpringBoot：

  • 创建一个 Spring 服务，负责加载数据、训练推荐模型并向用户提供推荐。
  • 创建一个 REST 控制器来提供接收建议的端点。 

@RestController
public class RecommendationController {
    private final MatrixFactorizationModel model;

    public RecommendationController(MatrixFactorizationModel model) {
        this.model = model;
    }

    @GetMapping("/recommendations/{userId}")
    public List<Rating> getRecommendations(@PathVariable int userId) {
        Rating[] recommendations = model.recommendProducts(userId, 5);
        return Arrays.asList(recommendations);
    }
}

通过遵循这些步骤，您可以将 Apache Spark MLlib 的推荐算法集成到 Spring Boot 应用程序中，从而允许您构建和部署可扩展的推荐系统作为应用程序功能的一部分