Java und KI. Warum nutzen Google, Netflix und IMB Java für maschinelles Lernen?

Künstliche Intelligenz (KI) verändert rasant die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, und macht unser Leben in vielerlei Hinsicht einfacher. Hinter jeder erfolgreichen KI-Anwendung steckt jedoch eine leistungsstarke Programmiersprache, die es Maschinen ermöglicht, zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Während Python derzeit die am häufigsten verwendete Programmiersprache für maschinelles Lernen (ML) ist, die es Entwicklern ermöglicht, schnell Apps zu erstellen, bleibt Java nicht zurück. Aufgrund seiner hervorragenden Leistung und Skalierbarkeit ist es möglicherweise die bessere Wahl für die Erstellung großer Hochleistungssysteme. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf den Einfluss von Java auf ML und seine Vorteile für KI-Apps und berichten über Technologiegiganten, die Java anderen Programmiersprachen vorziehen.

Warum ist Java eine ideale Wahl für den KI-Bereich?

Maschinelles Lernen hat sich zu einem entscheidenden Bestandteil der heutigen Technologielandschaft entwickelt und ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Mit der Explosion von Big Data und der steigenden Nachfrage nach Automatisierung ist maschinelles Lernen in vielen Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce und viele mehr, zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Java spielt aufgrund seiner einzigartigen Funktionen, die es zu einer beliebten Wahl für die Entwicklung von ML-Modellen machen, eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Zu den Hauptvorteilen, die Java zu einer beliebten Wahl für KI machen, gehören:

• Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu lösen. Java ist eine objektorientierte Sprache, was bedeutet, dass sie komplexe reale Entitäten und Prozesse auf natürliche und intuitive Weise darstellen kann.
• Verbesserte Sicherheit. Die Sprache bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen wie Sandboxing, Zugriffskontrolle und Codesignatur und ist damit eine sichere Wahl für die Entwicklung von Anwendungen, die mit sensiblen Daten arbeiten.
• Einfache Wartbarkeit. Ordnungsgemäß dokumentierte Java-Anwendungen sind aufgrund präziser Programmierfunktionen einfacher zu warten.
• Integrierte Müllabfuhr. Da Java nutzlose Daten automatisch löschen kann, ist es die perfekte Wahl, wenn es um die Entwicklung großer Projekte geht.
• Nahtlose Portabilität. Java ist plattformunabhängig, wodurch es einfach ist, denselben Code auf verschiedenen Betriebssystemen und Hardwarearchitekturen auszuführen. Diese Funktion ist besonders wichtig für KI-Anwendungen, die Skalierbarkeit und Leistung über mehrere Geräte und Plattformen hinweg erfordern.

Darüber hinaus bietet Java Funktionen wie einfaches Codieren von Algorithmen, müheloses Debuggen, Darstellung von Daten in Grafiken und gute Interaktion mit dem Benutzer.

Java und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei werden mithilfe von Algorithmen Muster in Daten identifiziert, sodass Computer auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen und Entscheidungen treffen können. Aufgrund seiner Flexibilität und Plattformunabhängigkeit ist Java eine beliebte Programmiersprache für die Erstellung von ML-Modellen. Um ein ML-Modell mit Java zu erstellen, sind die Schritte im Allgemeinen wie folgt: Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln und vorzuverarbeiten. Anschließend werden die Daten in Trainings- und Testsätze unterteilt, wobei der Trainingssatz zum Trainieren des Modells und der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird. Sobald die Daten vorbereitet sind, können Entwickler die Java-Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen verwenden, um ein Modell zu erstellen. Hinweis: Java bietet eine breite Palette an Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen und verschiedene Funktionen bieten und Entwicklern dabei helfen, ihre ML-Modelle zu erstellen und anzupassen. Sie bieten außerdem Funktionen wie Datenvisualisierung, Funktionsauswahl und Modellbewertung, wodurch die Entwicklung und Feinabstimmung von ML-Modellen vereinfacht wird. Unter den besten Java-ML-Bibliotheken und -Tools, die Sie im Jahr 2023 und darüber hinaus im Auge behalten sollten, können wir Folgendes hervorheben:

• Deeplearning4j ist eine Java-basierte Bibliothek, die umfassende Deep-Learning-Funktionen bereitstellt, darunter GPU-Beschleunigung, verteiltes Rechnen und verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen. Es verfügt über eine GUI-basierte Benutzeroberfläche für die Optimierung von Hyperparametern.
• H2O ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die speziell für Big-Data-Analysen entwickelt wurde. Es bietet Funktionen für automatisches maschinelles Lernen (AutoML), Rastersuche, Hyperparameter-Tuning, grafische Modellauswahltools, automatisierte Feature-Engineering-Tools und mehr.
• Amazon Sagemaker ist ein verwalteter Dienst von Amazon Web Services, der den Prozess der Bereitstellung von ML-Anwendungen in Produktionsumgebungen vereinfacht. Es unterstützt über seine SDKs viele verschiedene Frameworks, darunter TensorFlow, Keras und in Java geschriebene benutzerdefinierte Algorithmen.
• Matplotlib ist eine Open-Source-Plotbibliothek, die hauptsächlich von Datenwissenschaftlern verwendet wird, die mit Python arbeiten. Dennoch kann es leicht an Java-Programme angepasst werden, sodass Benutzer ihre Ergebnisse visualisieren können, indem sie benutzerdefinierte Diagramme wie Streudiagramme oder Histogramme direkt aus ihren Java-Apps erstellen.
• Die JavaML- Bibliothek stellt eine API-Schicht zwischen traditionellen numerischen Berechnungsbibliotheken und beliebten ML-Bibliotheken bereit und ermöglicht es Benutzern, komplexe Berechnungen zu vereinfachen und schnell und effizient mit großen Datensätzen zu experimentieren.
• MOA Java ML ist eine führende ML-Bibliothek für Java-Entwickler, die ihnen die Nutzung leistungsstarker Algorithmen und Tools zum Erstellen und Anwenden von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht. Es enthält außerdem Tools, die Entwicklern helfen, Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und sie in der Produktion bereitzustellen.
• Weka ist eine umfassende Java ML-Bibliothek, mit der Benutzer verschiedene Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Clustering, Regression und Funktionsauswahl ausführen können. Es enthält mehrere fortschrittliche Algorithmen wie Bayes-Netzwerke, naive Bayes-Klassifikatoren und Support-Vektor-Maschinen (SVMs). Darüber hinaus bietet es eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) zur einfachen Datenvisualisierung von Datensätzen und den dazugehörigen Ergebnissen.
• Stanford CoreNLP ist eine leistungsstarke Java ML-Bibliothek, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Text Mining verwendet wird. Es umfasst verschiedene Komponenten wie Sentimentanalyse, maschinelle Übersetzung, Koreferenzauflösung und Wortart-Tagging. Es ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und ermöglicht es Benutzern, komplexe Anwendungen einfach zu verarbeiten und benutzerdefinierte NLP-Modelle und -Anwendungen zu entwickeln, die mit jeder anderen Java-Bibliothek funktionieren.
• Accord.NET ist eine weitere leistungsstarke Bibliothek, die lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen und andere Tools zur Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen bereitstellt. Es enthält außerdem eine Vielzahl von Komponenten, darunter Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze und Entscheidungsbaumalgorithmen.
• Apache Mahout bietet eine skalierbare ML-Bibliothek, die das MapReduce-Paradigma nutzt und sich am besten für Klassifizierung, kollaboratives Filtern und Clustering eignet. Mahout verwendet Apache Hadoop, um mehrere parallele Aufgaben zu verarbeiten und bietet Empfehlungsalgorithmen wie kollaborative Filterung, wodurch die Skalierbarkeit der schnellen Erstellung Ihres Modells erleichtert wird.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) ist ein spezielles Tool für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache wie Dokumentklassifizierung, Clustering, Themenmodellierung und Erkennung benannter Entitäten.

Sobald das Modell erstellt ist, kann es mithilfe der plattformunabhängigen Funktionen von Java bereitgestellt werden. Die Fähigkeit von Java, auf verschiedenen Betriebssystemen und Hardwarearchitekturen ausgeführt zu werden, erleichtert die Bereitstellung von ML-Modellen auf mehreren Geräten und Plattformen.

Wie lange dauert es, eine ML-Lösung mit Java zu erstellen?

Dies hängt von der Komplexität des Projekts und den Kenntnissen des Entwicklers mit der Programmiersprache ab. Einfache Aufgaben können einige Wochen in Anspruch nehmen, während komplexere Projekte mehrere Monate in Anspruch nehmen können. Darüber hinaus kann die Verwendung bereits vorhandener Bibliotheken und Frameworks mit vorgefertigten Modellen den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen. Daher ist es ziemlich schwierig, den genauen Zeitrahmen abzuschätzen, der für die Erstellung der einen oder anderen ML-Lösung mit Java erforderlich ist.

Wie profitieren KI-Apps von Java?

Man kann mit Sicherheit sagen, dass Java die KI-Landschaft revolutioniert, indem es die Entwicklung effizienterer und skalierbarer ML-Modelle ermöglicht. Was macht es so besonders?

• Mit Java können Entwickler komplexe und anpassbare Algorithmen erstellen, was die Handhabung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen erleichtert.
• Die Plattformunabhängigkeit von Java ermöglicht die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen auf mehreren Geräten und Plattformen und macht es dadurch zugänglicher und skalierbarer.
• Die Robustheit und Sicherheitsfunktionen von Java sorgen dafür, dass KI-Anwendungen zuverlässig und fehlerfrei sind.
• Das umfangreiche Ökosystem der ML-Bibliotheken und Frameworks von Java bietet Entwicklern vorgefertigte Algorithmen und Funktionen, die einfach angepasst und in ihre KI-Anwendungen integriert werden können. Dadurch sparen sie viel Zeit und Mühe und können sich auf die Entwicklung der Kernfunktionen ihrer KI-Anwendungen konzentrieren.

Top-Unternehmen, die Java für ML verwenden

Wie Sie sehen, ist Java eine ideale Wahl für ML-Projekte. Und um dies weiter zu beweisen, haben wir reale Fälle der Verwendung von Java für ML durch berühmte Unternehmen zusammengestellt.

Google

Obwohl Google schon lange eigene ML-Frameworks wie TensorFlow in Python entwickelt, hat das Unternehmen kürzlich damit begonnen, Java zu verwenden. Das heißt, die Google Cloud Platform umfasst viele fortschrittliche ML-Algorithmen, die über die native Java-API verwendet werden können. Andere Google-Projekte, Bilderkennung mit Cloud Vision APIs und Verarbeitung natürlicher Sprache mit Cloud Speech-to-Text, basieren ebenfalls auf Java-Code.

Netflix

Netflix nutzt die Leistungsfähigkeit von ML umfassend und verlässt sich dabei stark auf Java. Netflix verwendet eine Reihe von ML-Modellen, um personalisierte Empfehlungen basierend auf den früheren Sehgewohnheiten der Kunden bereitzustellen. Und um die enormen Mengen an Streaming-Daten in Echtzeit zu verarbeiten, nutzt das ML-Framework von Netflix eine Kombination aus Apache Spark, Kafka Streams und Java 8. Die ML-Algorithmen selbst bestehen aus reinem Java-Code und werden auf einer cloudbasierten Plattform bereitgestellt ermöglichen ein schnelleres Training.

LinkedIn

LinkedIn ist ein weiteres bekanntes Unternehmen, das hauptsächlich auf Java basierende ML-Algorithmen verwendet. LinkedIn nutzt ML-Modelle, um potenziellen Mitarbeitern auf der Grundlage früherer Berufserfahrungen die besten Karrieremöglichkeiten vorzuschlagen, die entsprechend ihren Fähigkeiten zu ihnen passen. Die Entwickler von LinkedIn nutzen meist die Open-Source-ML-Bibliothek Apache Mahout, was ihnen die schnelle Implementierung von in Java-Code geschriebenen ML-Algorithmen mit minimalem Aufwand ermöglicht.

IBM

Last but not least ist das Unternehmen IBM (wir haben im Artikel zuvor über seinen Beitrag zum Cloud Computing gesprochen ). Seine bekannte Watson-KI-Plattform nutzt ML-Algorithmen, die auf Java-Code basieren, und ermöglicht es Entwicklern, High-End-ML-Modelle mit größerer Genauigkeit als jede andere heute verfügbare ML-Technologie zu erstellen. Letztendlich ist klar, warum viele Technologiegiganten bei ML-bezogenen Aufgaben auf Java setzen. Da der Bereich der KI immer weiter wächst und sich weiterentwickelt, entwickelt sich Java zu einem entscheidenden Werkzeug für die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Mit seiner Vielseitigkeit, Plattformunabhängigkeit und umfangreichen Bibliotheken öffnet Java die Türen für effizientere und skalierbarere ML-Lösungen, die zuverlässig und sicher sind und sich leicht in andere Technologien integrieren lassen.

Zusammenfassung

Wenn wir in die Zukunft der KI blicken, ist es klar, dass Java weiterhin eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von ML-Modellen und dem Aufbau fortschrittlicher KI-Apps spielen wird. Egal, ob Sie ein Neuling sind oder ein Entwickler, der seine Fähigkeiten erweitern möchte, Java ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt.