Java y IA. ¿Por qué Google, Netflix e IMB utilizan Java para el aprendizaje automático?

La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando rápidamente la forma en que interactuamos con las máquinas y haciendo nuestras vidas más fáciles de muchas maneras. Sin embargo, detrás de cada aplicación de IA exitosa se encuentra un poderoso lenguaje de programación que permite a las máquinas aprender y hacer predicciones. Mientras que Python es actualmente el lenguaje de programación más utilizado para el aprendizaje automático (ML) que permite a los desarrolladores crear aplicaciones rápidamente, Java no se queda atrás. Puede ser la mejor opción para crear sistemas de alto rendimiento a gran escala gracias a su gran rendimiento y escalabilidad. En este artículo, nos centraremos en el impacto de Java en el aprendizaje automático y sus beneficios para las aplicaciones de IA, además de hablar sobre los gigantes tecnológicos que prefieren Java a otros lenguajes de programación.

¿Por qué Java es una opción ideal para el campo de la IA?

El aprendizaje automático se ha convertido en un componente crucial del panorama tecnológico actual, que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Con la explosión del big data y la creciente demanda de automatización, el aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta indispensable en muchas industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el comercio electrónico y muchas más. Java desempeña un papel vital en el impulso de las aplicaciones de IA debido a sus características únicas que lo convierten en una opción popular para desarrollar modelos de ML. Los principales beneficios que hacen de Java una opción popular para la IA incluyen:

• Capacidad para resolver tareas complejas. Java es un lenguaje orientado a objetos, lo que significa que puede representar entidades y procesos complejos del mundo real de forma natural e intuitiva.
• Seguridad mejorada. El lenguaje proporciona funciones de seguridad avanzadas como sandboxing, control de acceso y firma de código, lo que lo convierte en una opción segura para desarrollar aplicaciones que manejan datos confidenciales.
• Fácil mantenimiento. Las aplicaciones Java debidamente documentadas son más fáciles de mantener debido a sus capacidades de programación precisas.
• Recolección de basura incorporada. Dado que Java puede eliminar automáticamente datos inútiles, es una elección perfecta cuando se trata de desarrollar proyectos a gran escala.
• Portabilidad perfecta. Java es independiente de la plataforma, lo que facilita la ejecución del mismo código en diferentes sistemas operativos y arquitecturas de hardware. Esta característica es especialmente importante para aplicaciones de IA que requieren escalabilidad y rendimiento en múltiples dispositivos y plataformas.

Además, Java ofrece características como codificación sencilla de algoritmos, depuración sin esfuerzo, representación de datos en gráficos y buena interacción con el usuario.

Java y aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin estar programadas explícitamente. Funciona mediante el uso de algoritmos para identificar patrones en los datos, lo que permite a las computadoras hacer predicciones y decisiones basadas en esa información. Java es un lenguaje de programación popular que se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático debido a su flexibilidad e independencia de plataforma. Para construir un modelo de ML con Java, generalmente, los pasos son los siguientes: El primer paso es recopilar y preprocesar datos. Luego, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba, donde el conjunto de entrenamiento se usa para entrenar el modelo y el conjunto de prueba se usa para evaluar su desempeño. Una vez que se preparan los datos, los desarrolladores pueden utilizar las bibliotecas y los marcos de aprendizaje automático de Java para crear un modelo. Nota bene: Java proporciona una amplia gama de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático que ofrecen algoritmos prediseñados y diversas funciones, lo que ayuda a los desarrolladores a crear y personalizar sus modelos de aprendizaje automático. También proporcionan funciones como visualización de datos, selección de funciones y evaluación de modelos, lo que facilita el desarrollo y el ajuste de modelos de aprendizaje automático. Entre las mejores bibliotecas y herramientas de Java ML a tener en cuenta en 2023 y más allá, podemos destacar:

• Deeplearning4j es una biblioteca basada en Java que proporciona funcionalidades integrales de aprendizaje profundo, incluida la aceleración de GPU, computación distribuida y varias arquitecturas de redes neuronales. Cuenta con una interfaz de usuario basada en GUI para ajuste de hiperparámetros.
• H2O es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto diseñada específicamente para el análisis de big data. Ofrece capacidades automáticas de aprendizaje automático (AutoML), búsqueda de cuadrículas, ajuste de hiperparámetros, herramientas de selección de modelos gráficos, herramientas de ingeniería de funciones automatizadas y más.
• Amazon Sagemaker es un servicio administrado ofrecido por Amazon Web Services que simplifica el proceso de implementación de aplicaciones de aprendizaje automático en entornos de producción. Admite muchos marcos diferentes, incluidos TensorFlow, Keras y algoritmos personalizados escritos en Java a través de sus SDK.
• Matplotlib es una biblioteca de trazado de código abierto que utilizan principalmente los científicos de datos que trabajan con Python. Sin embargo, se puede adaptar fácilmente a programas Java, lo que permite a los usuarios visualizar sus resultados mediante la creación de gráficos personalizados, como diagramas de dispersión o histogramas, directamente desde sus aplicaciones Java.
• La biblioteca JavaML proporciona una capa API entre las bibliotecas de cálculo numérico tradicionales y las bibliotecas de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios simplificar cálculos complejos y experimentar con grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente.
• MOA Java ML es una biblioteca de aprendizaje automático líder para desarrolladores de Java, que les permite utilizar potentes algoritmos y herramientas para crear y aplicar modelos de aprendizaje automático. También incluye herramientas que ayudan a los desarrolladores a analizar datos, crear modelos e implementarlos en producción.
• Weka es una biblioteca Java ML integral que permite a los usuarios realizar diversas tareas, como preprocesamiento de datos, clasificación, agrupación, regresión y selección de características. Contiene múltiples algoritmos avanzados, como redes bayesianas, clasificadores Bayes ingenuos y máquinas de vectores de soporte (SVM). Además, proporciona una interfaz gráfica de usuario (GUI) para una fácil visualización de los conjuntos de datos y los resultados que los acompañan.
• Stanford CoreNLP es una potente biblioteca Java ML que se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural y la minería de textos. Cuenta con varios componentes, como análisis de sentimientos, traducción automática, resolución de correferencias y etiquetado de partes del discurso. Está diseñado para ofrecer escalabilidad, lo que permite a los usuarios procesar aplicaciones complejas fácilmente y desarrollar modelos y aplicaciones de PNL personalizados que funcionen con cualquier otra biblioteca de Java.
• Accord.NET es una biblioteca más potente que proporciona álgebra lineal, algoritmos de aprendizaje automático y otras herramientas para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático. También contiene una amplia variedad de componentes, incluidas máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y algoritmos de árboles de decisión.
• Apache Mahout ofrece una biblioteca de aprendizaje automático escalable que utiliza el paradigma MapReduce y es mejor para clasificación, filtrado colaborativo y agrupación en clústeres. Mahout utiliza Apache Hadoop para procesar múltiples tareas paralelas y proporciona algoritmos de recomendación, como filtrado colaborativo, lo que facilita la escalabilidad de la construcción de su modelo rápidamente.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) es una herramienta especial para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de documentos, agrupación en clústeres, modelado de temas y reconocimiento de entidades nombradas.

Tan pronto como se construye el modelo, se puede implementar utilizando las funciones independientes de la plataforma de Java. La capacidad de Java para ejecutarse en diferentes sistemas operativos y arquitecturas de hardware facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático en múltiples dispositivos y plataformas.

¿Cuánto tiempo lleva crear una solución de aprendizaje automático con Java?

Depende de la complejidad del proyecto y del dominio del desarrollador con el lenguaje de programación. Las tareas simples pueden tardar algunas semanas en completarse, mientras que los proyectos más complejos pueden tardar varios meses. Además, el uso de bibliotecas y marcos preexistentes con modelos prediseñados puede acelerar sustancialmente el proceso de desarrollo. Por lo tanto, es bastante difícil estimar el plazo preciso necesario para construir una u otra solución de aprendizaje automático utilizando Java.

¿Cómo se benefician las aplicaciones de IA de Java?

Es seguro decir que Java está revolucionando el panorama de la IA al permitir el desarrollo de modelos de aprendizaje automático más eficientes y escalables. ¿Qué lo hace tan especial?

• Java permite a los desarrolladores crear algoritmos complejos y personalizables, lo que facilita el manejo de grandes conjuntos de datos y cálculos complejos.
• La independencia de la plataforma de Java permite la implementación de modelos de aprendizaje automático en múltiples dispositivos y plataformas, lo que lo hace más accesible y escalable.
• La solidez y las características de seguridad de Java garantizan que las aplicaciones de IA sean confiables y estén libres de errores.
• El rico ecosistema de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático de Java proporciona a los desarrolladores algoritmos y funciones prediseñados que se pueden personalizar e integrar fácilmente en sus aplicaciones de IA. Esto les ahorra mucho tiempo y esfuerzo, permitiéndoles centrarse en desarrollar las funciones principales de sus aplicaciones de IA.

Principales empresas que utilizan Java para ML

Como puede ver, Java es una opción ideal para proyectos de ML. Y para demostrarlo aún más, hemos presentado casos de la vida real sobre el uso de Java para ML por parte de empresas famosas.

Google

Aunque Google lleva mucho tiempo desarrollando sus propios marcos de aprendizaje automático como TensorFlow en Python, la empresa recientemente comenzó a utilizar Java. Es decir, Google Cloud Platform incluye muchos algoritmos de aprendizaje automático avanzados que se pueden utilizar a través de la API nativa de Java. Otros proyectos de Google, el reconocimiento de imágenes con las API de Cloud Vision y el procesamiento del lenguaje natural con Cloud Speech-to-Text, también funcionan con código Java.

netflix

Netflix aprovecha ampliamente el poder del aprendizaje automático y depende en gran medida de Java. Netflix emplea una variedad de modelos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los hábitos de visualización anteriores de los clientes. Y para manejar las enormes cantidades de datos de transmisión en tiempo real, el marco ML de Netflix utiliza una combinación de Apache Spark, Kafka Streams y Java 8. Los algoritmos ML en sí consisten en código Java puro y se implementan en una plataforma basada en la nube para permitir un entrenamiento más rápido.

LinkedIn

LinkedIn es otra empresa conocida que utiliza principalmente algoritmos de aprendizaje automático impulsados ​​por Java. LinkedIn utiliza modelos de aprendizaje automático para sugerir a los empleados potenciales las mejores oportunidades profesionales que se adaptan a ellos según su conjunto de habilidades en función de su experiencia laboral pasada. Los desarrolladores de LinkedIn utilizan principalmente la biblioteca de aprendizaje automático de código abierto Apache Mahout, lo que les permite implementar rápidamente algoritmos de aprendizaje automático escritos en código Java con un mínimo esfuerzo.

IBM

Por último, pero no menos importante, está la empresa IBM (hablamos de su contribución a la computación en la nube en el artículo anterior ). Su conocida plataforma Watson AI utiliza algoritmos de ML impulsados ​​por código Java, lo que permite a los desarrolladores crear modelos de ML de alta gama con mayor precisión que cualquier otra tecnología de ML existente disponible en la actualidad. En última instancia, está claro por qué muchos gigantes tecnológicos confían en Java para tareas relacionadas con el aprendizaje automático. Dado que el campo de la IA continúa expandiéndose y evolucionando, Java se está convirtiendo en una herramienta crucial para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Con su versatilidad, independencia de plataforma y bibliotecas extensas, Java abre las puertas a soluciones de aprendizaje automático más eficientes y escalables que son confiables, seguras y se integran fácilmente con otras tecnologías.

Resumen

Al mirar hacia el futuro de la IA, está claro que Java seguirá desempeñando un papel vital en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y en la creación de aplicaciones avanzadas de IA. Entonces, ya sea que sea un novato o un desarrollador que busca ampliar sus habilidades, Java es un excelente lugar para comenzar.