جافا والذكاء الاصطناعي. لماذا تستخدم Google وNetflix وIMB لغة Java للتعلم الآلي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع الآلات بسرعة ويجعل حياتنا أسهل بعدة طرق. ومع ذلك، وراء كل تطبيق ناجح للذكاء الاصطناعي تكمن لغة برمجة قوية تمكن الآلات من التعلم والتنبؤ. في حين أن Python هي لغة البرمجة الأكثر استخدامًا حاليًا للتعلم الآلي (ML) والتي تمكن المطورين من إنشاء التطبيقات بسرعة، فإن Java لا تتخلف عن الركب. قد يكون الخيار الأفضل لإنشاء أنظمة واسعة النطاق وعالية الأداء بفضل أدائه الرائع وقابلية التوسع. سنركز في هذه المقالة على تأثير Java على التعلم الآلي وفوائدها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الحديث عن عمالقة التكنولوجيا الذين يفضلون Java على لغات البرمجة الأخرى.

لماذا تعد Java خيارًا مثاليًا لمجال الذكاء الاصطناعي؟

لقد برز التعلم الآلي كعنصر حاسم في المشهد التكنولوجي اليوم، مما يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. مع انفجار البيانات الضخمة والطلب المتزايد على الأتمتة، أصبح التعلم الآلي أداة لا غنى عنها في العديد من الصناعات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية وغيرها الكثير. تلعب Java دورًا حيويًا في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي نظرًا لميزاتها الفريدة التي تجعلها خيارًا شائعًا لتطوير نماذج تعلم الآلة. تشمل المزايا الرئيسية التي تجعل Java خيارًا شائعًا للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• القدرة على حل المهام المعقدة. Java هي لغة موجهة للكائنات، مما يعني أنها يمكن أن تمثل كيانات وعمليات معقدة في العالم الحقيقي بطريقة طبيعية وبديهية.
• تعزيز الأمن. توفر اللغة ميزات أمان متقدمة مثل وضع الحماية والتحكم في الوصول وتوقيع التعليمات البرمجية، مما يجعلها خيارًا آمنًا لتطوير التطبيقات التي تتعامل مع البيانات الحساسة.
• سهولة الصيانة. من السهل صيانة تطبيقات Java الموثقة بشكل صحيح نظرًا لقدرات البرمجة الدقيقة.
• المدمج في جمع القمامة. نظرًا لأن Java يمكنها حذف البيانات غير المفيدة تلقائيًا، فهي خيار مثالي عندما يتعلق الأمر بتطوير مشاريع واسعة النطاق.
• سهولة الحمل. Java مستقلة عن النظام الأساسي، مما يجعل من السهل تشغيل نفس التعليمات البرمجية على أنظمة تشغيل وبنيات أجهزة مختلفة. تعد هذه الميزة مهمة بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب قابلية التوسع والأداء عبر أجهزة ومنصات متعددة.

بالإضافة إلى ذلك، توفر Java ميزات مثل الترميز السهل للخوارزميات، وتصحيح الأخطاء بسهولة، وتمثيل البيانات في الرسومات، والتفاعل الجيد مع المستخدم.

جافا والتعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. وهو يعمل باستخدام الخوارزميات لتحديد الأنماط في البيانات، مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتنبؤ واتخاذ القرارات بناءً على تلك المعلومات. Java هي لغة برمجة شائعة تُستخدم لبناء نماذج ML نظرًا لمرونتها واستقلال النظام الأساسي. لبناء نموذج ML باستخدام Java، بشكل عام، تكون الخطوات كما يلي: الخطوة الأولى هي جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا. بعد ذلك، يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، حيث يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج ومجموعة الاختبار المستخدمة لتقييم أدائه. بمجرد إعداد البيانات، يمكن للمطورين استخدام مكتبات وأطر التعلم الآلي في Java لبناء نموذج. ملاحظة مفيدة: توفر Java مجموعة واسعة من مكتبات وأطر التعلم الآلي التي تقدم خوارزميات معدة مسبقًا ووظائف متنوعة، مما يساعد المطورين على إنشاء نماذج ML الخاصة بهم وتخصيصها. كما أنها توفر ميزات مثل تصور البيانات، واختيار الميزات، وتقييم النماذج، مما يجعل من السهل تطوير نماذج تعلم الآلة وضبطها. ومن بين أفضل مكتبات وأدوات Java ML التي يجب الانتباه إليها في عام 2023 وما بعده، يمكننا تسليط الضوء على:

• Deeplearning4j هي ​​مكتبة قائمة على Java توفر وظائف تعلم عميقة شاملة، بما في ذلك تسريع وحدة معالجة الرسومات، والحوسبة الموزعة، وبنيات الشبكات العصبية المختلفة. إنه يتميز بواجهة مستخدم قائمة على واجهة المستخدم الرسومية لضبط المعلمات الفائقة.
• H2O عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي مصممة خصيصًا لتحليلات البيانات الضخمة. فهو يوفر إمكانات التعلم الآلي التلقائي (AutoML)، والبحث في الشبكة، وضبط المعلمات الفائقة، وأدوات تحديد النماذج الرسومية، وأدوات هندسة الميزات الآلية، والمزيد.
• Amazon Sagemaker هي خدمة مُدارة تقدمها Amazon Web Services تعمل على تبسيط عملية نشر تطبيقات تعلم الآلة في بيئات الإنتاج. وهو يدعم العديد من أطر العمل المختلفة، بما في ذلك TensorFlow وKeras والخوارزميات المخصصة المكتوبة بلغة Java من خلال مجموعات SDK الخاصة به.
• Matplotlib هي مكتبة تخطيط مفتوحة المصدر يستخدمها في المقام الأول علماء البيانات الذين يعملون مع بايثون. ومع ذلك، يمكن تكييفه بسهولة مع برامج Java، مما يمكّن المستخدمين من تصور نتائجهم عن طريق إنشاء مخططات مخصصة مثل المخططات المبعثرة أو الرسوم البيانية مباشرة من تطبيقات Java الخاصة بهم.
• توفر مكتبة JavaML طبقة API بين مكتبات الحساب الرقمي التقليدية ومكتبات ML الشائعة، مما يمكّن المستخدمين من تبسيط الحسابات المعقدة وتجربة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة.
• MOA Java ML هي مكتبة ML رائدة لمطوري Java، مما يسمح لهم باستخدام خوارزميات وأدوات قوية لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتطبيقها. ويتضمن أيضًا أدوات تساعد المطورين على تحليل البيانات وبناء النماذج ونشرها في الإنتاج.
• Weka هي مكتبة Java ML شاملة تتيح للمستخدمين أداء مهام متنوعة مثل المعالجة المسبقة للبيانات والتصنيف والتجميع والانحدار واختيار الميزات. يحتوي على خوارزميات متقدمة متعددة مثل شبكات بايزي، ومصنفات بايز الساذجة، وأجهزة ناقل الدعم (SVMs). بالإضافة إلى ذلك، فهو يوفر واجهة مستخدم رسومية (GUI) لتصور البيانات بسهولة لمجموعات البيانات والنتائج المصاحبة لها.
• Stanford CoreNLP هي مكتبة Java ML قوية تستخدم لمعالجة اللغات الطبيعية واستخراج النصوص. ويتميز بمكونات مختلفة مثل تحليل المشاعر، والترجمة الآلية، ودقة المرجع الأساسي، ووضع علامات على جزء من الكلام. إنه مصمم لقابلية التوسع، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة التطبيقات المعقدة بسهولة وتطوير نماذج وتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المخصصة التي تعمل مع أي مكتبة Java أخرى.
• تعد Accord.NET إحدى المكتبات القوية التي توفر الجبر الخطي وخوارزميات التعلم الآلي وأدوات أخرى لتطوير تطبيقات التعلم الآلي. كما أنه يحتوي على مجموعة واسعة من المكونات، بما في ذلك أجهزة ناقل الدعم والشبكات العصبية وخوارزميات شجرة القرار.
• يقدم Apache Mahout مكتبة ML قابلة للتطوير تستخدم نموذج MapReduce وهي الأفضل للتصنيف والتصفية التعاونية والتجميع. يستخدم Mahout Apache Hadoop لمعالجة مهام متوازية متعددة ويوفر خوارزميات توصية مثل التصفية التعاونية، مما يسهل قابلية التوسع في بناء النموذج الخاص بك بسرعة.
• تعتبر Mallet (مجموعة أدوات التعلم الآلي للغة) أداة خاصة لمهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف المستندات والتجميع ونمذجة المواضيع والتعرف على الكيانات المسماة.

بمجرد إنشاء النموذج، يمكن نشره باستخدام ميزات Java المستقلة عن النظام الأساسي. إن قدرة Java على التشغيل على أنظمة تشغيل وبنيات أجهزة مختلفة تجعل من السهل نشر نماذج ML عبر أجهزة ومنصات متعددة.

ما الوقت الذي يستغرقه إنشاء حل ML باستخدام Java؟

ويعتمد ذلك على مدى تعقيد المشروع وكفاءة المطور في لغة البرمجة. قد تستغرق المهام البسيطة بضعة أسابيع حتى تكتمل، بينما قد تستغرق المشاريع الأكثر تعقيدًا عدة أشهر. علاوة على ذلك، فإن استخدام المكتبات والأطر الموجودة مسبقًا مع النماذج المعدة مسبقًا يمكن أن يؤدي إلى تسريع عملية التطوير بشكل كبير. لذلك، من الصعب جدًا تقدير الإطار الزمني الدقيق المطلوب لإنشاء حل أو آخر لتعلم الآلة باستخدام Java.

كيف تستفيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي من جافا؟

من الآمن أن نقول إن Java تُحدث ثورة في مشهد الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين تطوير نماذج ML أكثر كفاءة وقابلة للتطوير. ما يجعل من ذلك خاصة؟

• تتيح Java للمطورين إنشاء خوارزميات معقدة وقابلة للتخصيص، مما يسهل التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والحسابات المعقدة.
• يسمح استقلال النظام الأساسي لـ Java بنشر نماذج التعلم الآلي عبر أجهزة ومنصات متعددة، مما يجعلها أكثر سهولة وقابلية للتطوير.
• تضمن ميزات القوة والأمان في Java أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي موثوقة وخالية من الأخطاء.
• يوفر النظام البيئي الغني لمكتبات وأطر تعلم الآلة في Java للمطورين خوارزميات ووظائف معدة مسبقًا يمكن تخصيصها ودمجها بسهولة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وهذا يوفر لهم الكثير من الوقت والجهد، مما يسمح لهم بالتركيز على بناء الميزات الأساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

أفضل الشركات التي تستخدم Java لتعلم الآلة

كما ترون، تعد Java خيارًا مثاليًا لمشاريع ML. ولإثبات ذلك بشكل أكبر، توصلنا إلى حالات واقعية لاستخدام Java لتعلم الآلة من قبل شركات مشهورة.

جوجل

على الرغم من أن Google تعمل منذ فترة طويلة على تطوير أطر تعلم الآلة الخاصة بها مثل TensorFlow في Python، إلا أن الشركة بدأت مؤخرًا في استخدام Java. وهذا يعني أن Google Cloud Platform يتضمن العديد من خوارزميات تعلم الآلة المتقدمة التي يمكن استخدامها من خلال واجهة برمجة تطبيقات Java الأصلية. يتم أيضًا تشغيل مشاريع Google الأخرى، مثل التعرف على الصور باستخدام واجهات برمجة التطبيقات Cloud Vision ومعالجة اللغات الطبيعية باستخدام Cloud Speech-to-Text، بواسطة كود Java.

نيتفليكس

تستغل Netflix قوة التعلم الآلي على نطاق واسع، وتعتمد بشكل كبير على Java. تستخدم Netflix مجموعة من نماذج التعلم الآلي لتقديم توصيات مخصصة بناءً على عادات المشاهدة السابقة للعملاء. وللتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي، يستخدم إطار تعلم الآلة الخاص بـ Netflix مزيجًا من Apache Spark وKafka Streams وJava 8. وتتكون خوارزميات تعلم الآلة نفسها من كود Java خالص ويتم نشرها على منصة سحابية من أجل تمكين التدريب بشكل أسرع.

ينكدين

LinkedIn هي شركة أخرى معروفة تستخدم خوارزميات ML التي تدعمها Java بشكل أساسي. تستخدم LinkedIn نماذج التعلم الآلي لاقتراح أفضل الوظائف الشاغرة للموظفين المحتملين والتي تناسبهم وفقًا لمجموعة مهاراتهم بناءً على الخبرة الوظيفية السابقة. يستخدم مطورو LinkedIn في الغالب مكتبة ML مفتوحة المصدر Apache Mahout، مما يمكنهم من تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة المكتوبة بلغة Java البرمجية بسرعة وبأقل جهد.

آي بي إم

وأخيرًا وليس آخرًا شركة IBM (تحدثنا عن مساهمتها في الحوسبة السحابية في المقال سابقًا . تستخدم منصة Watson AI الشهيرة خوارزميات ML المدعومة بكود Java، مما يسمح للمطورين بإنشاء نماذج ML متطورة بدقة أكبر من أي تقنية ML موجودة أخرى متاحة اليوم. في النهاية، من الواضح سبب اعتماد العديد من عمالقة التكنولوجيا على Java في المهام المتعلقة بالتعلم الآلي. نظرًا لأن مجال الذكاء الاصطناعي مستمر في التوسع والتطور، فقد ظهرت Java كأداة حاسمة لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. بفضل تعدد استخداماتها واستقلال النظام الأساسي ومكتباتها الواسعة، تفتح Java الأبواب أمام حلول تعلم الآلة أكثر كفاءة وقابلة للتطوير والتي تتميز بالموثوقية والأمان وسهولة التكامل مع التقنيات الأخرى.

ملخص

بينما نتطلع إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي، فمن الواضح أن Java ستستمر في لعب دور حيوي في تطوير نماذج التعلم الآلي وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. لذا، سواء كنت مبتدئًا أو مطورًا وتتطلع إلى توسيع مهاراتك، فإن Java مكان ممتاز للبدء.