جاوا و هوش مصنوعی چرا گوگل، نتفلیکس و IMB از جاوا برای یادگیری ماشین استفاده می کنند؟

هوش مصنوعی (AI) به سرعت نحوه تعامل ما با ماشین‌ها را تغییر می‌دهد و زندگی ما را از بسیاری جهات آسان‌تر می‌کند. با این حال، پشت هر اپلیکیشن موفق هوش مصنوعی یک زبان برنامه نویسی قدرتمند نهفته است که به ماشین ها امکان می دهد یاد بگیرند و پیش بینی کنند. در حالی که پایتون در حال حاضر رایج ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای یادگیری ماشینی (ML) است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به سرعت برنامه ها را بسازند، جاوا عقب نمانده است. به دلیل عملکرد عالی و مقیاس پذیری آن، ممکن است انتخاب بهتری برای ایجاد سیستم های در مقیاس بزرگ و با کارایی بالا باشد. در این مقاله، ما بر تاثیر جاوا بر ML و مزایای آن برای برنامه‌های هوش مصنوعی تمرکز می‌کنیم و همچنین درباره غول‌های فناوری که جاوا را به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی ترجیح می‌دهند، صحبت خواهیم کرد.

چرا جاوا یک انتخاب ایده آل برای حوزه هوش مصنوعی است؟

یادگیری ماشینی به عنوان یکی از اجزای حیاتی چشم انداز فناوری امروز ظهور کرده است و رایانه ها را قادر می سازد از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. با انفجار داده های بزرگ و افزایش تقاضا برای اتوماسیون، یادگیری ماشین به ابزاری ضروری در بسیاری از صنایع از جمله مالی، مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک و بسیاری دیگر تبدیل شده است. جاوا به دلیل ویژگی‌های منحصربه‌فردش که آن را به گزینه‌ای محبوب برای توسعه مدل‌های ML تبدیل می‌کند، نقشی حیاتی در تقویت برنامه‌های هوش مصنوعی بازی می‌کند. مزایای اصلی که جاوا را به گزینه ای محبوب برای هوش مصنوعی تبدیل می کند عبارتند از:

• توانایی حل وظایف پیچیده. جاوا یک زبان شی گرا است، به این معنی که می تواند موجودیت ها و فرآیندهای پیچیده دنیای واقعی را به روشی طبیعی و شهودی نشان دهد.
• امنیت تقویت شده این زبان ویژگی های امنیتی پیشرفته ای مانند sandboxing، کنترل دسترسی و امضای کد را ارائه می دهد که آن را به یک انتخاب امن برای توسعه برنامه هایی که با داده های حساس سر و کار دارند تبدیل می کند.
• قابلیت نگهداری آسان برنامه های جاوا که به درستی مستند شده اند به دلیل قابلیت های برنامه نویسی دقیق نگهداری آسان تر هستند.
• جمع آوری زباله توکار. از آنجایی که جاوا می تواند به طور خودکار داده های بی فایده را حذف کند، برای توسعه پروژه های در مقیاس بزرگ انتخابی عالی است.
• قابلیت حمل بدون درز جاوا مستقل از پلتفرم است که اجرای کدهای مشابه را در سیستم عامل ها و معماری های سخت افزاری مختلف آسان می کند. این ویژگی به ویژه برای برنامه‌های هوش مصنوعی که به مقیاس‌پذیری و عملکرد در چندین دستگاه و پلت‌فرم نیاز دارند، مهم است.

علاوه بر این، جاوا ویژگی هایی مانند کدنویسی آسان الگوریتم ها، اشکال زدایی بی دردسر، نمایش داده ها در گرافیک و تعامل خوب با کاربر را ارائه می دهد.

جاوا و یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. با استفاده از الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوها در داده‌ها کار می‌کند و به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها را بر اساس آن اطلاعات انجام دهند. جاوا یک زبان برنامه نویسی محبوب است که به دلیل انعطاف پذیری و استقلال پلت فرم برای ساخت مدل های ML استفاده می شود. برای ساخت یک مدل ML با جاوا، به طور کلی، مراحل به شرح زیر است: مرحله اول جمع آوری و پیش پردازش داده ها است. سپس داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌شوند که از مجموعه آموزشی برای آموزش مدل و مجموعه آزمایشی برای ارزیابی عملکرد آن استفاده می‌شود. هنگامی که داده ها آماده شدند، توسعه دهندگان می توانند از کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری ماشین جاوا برای ساخت یک مدل استفاده کنند. نکته: جاوا طیف وسیعی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشینی را ارائه می‌کند که الگوریتم‌های از پیش ساخته شده و عملکردهای مختلفی را ارائه می‌کنند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا مدل‌های ML خود را بسازند و سفارشی کنند. آنها همچنین ویژگی هایی مانند تجسم داده ها، انتخاب ویژگی و ارزیابی مدل را ارائه می دهند که توسعه و تنظیم دقیق مدل های ML را آسان می کند. در میان بهترین کتابخانه ها و ابزار جاوا ML که باید در سال 2023 و بعد از آن مراقب باشید، می توانیم برجسته کنیم:

• Deeplearning4j یک کتابخانه مبتنی بر جاوا است که عملکردهای یادگیری عمیق جامع، از جمله شتاب GPU، محاسبات توزیع شده و معماری های مختلف شبکه عصبی را ارائه می دهد. این دارای یک رابط کاربری مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی برای تنظیم هایپرپارامتر است.
• H2O یک پلت فرم یادگیری ماشین منبع باز است که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ طراحی شده است. قابلیت‌های یادگیری ماشین خودکار (AutoML)، جستجوی شبکه، تنظیم فراپارامتر، ابزارهای انتخاب مدل گرافیکی، ابزارهای مهندسی خودکار ویژگی‌ها و موارد دیگر را ارائه می‌دهد.
• Amazon Sagemaker یک سرویس مدیریت شده ارائه شده توسط Amazon Web Services است که فرآیند استقرار برنامه های کاربردی ML در محیط های تولید را ساده می کند. این فریمورک های مختلف از جمله TensorFlow، Keras و الگوریتم های سفارشی نوشته شده در جاوا را از طریق SDK های خود پشتیبانی می کند.
• Matplotlib یک کتابخانه رسم منبع باز است که عمدتاً توسط دانشمندان داده که با پایتون کار می کنند استفاده می شود. با این حال، می‌توان آن را به راحتی با برنامه‌های جاوا تطبیق داد و کاربران را قادر می‌سازد تا با ایجاد نمودارهای سفارشی مانند نمودارهای پراکنده یا هیستوگرام مستقیماً از برنامه‌های جاوا، نتایج خود را تجسم کنند.
• کتابخانه JavaML یک لایه API بین کتابخانه‌های محاسباتی عددی سنتی و کتابخانه‌های محبوب ML فراهم می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا محاسبات پیچیده را ساده کرده و روی مجموعه داده‌های بزرگ به سرعت و کارآمد آزمایش کنند.
• MOA Java ML یک کتابخانه ML پیشرو برای توسعه دهندگان جاوا است که به آنها اجازه می دهد از الگوریتم ها و ابزارهای قدرتمند برای ایجاد و اعمال مدل های یادگیری ماشین استفاده کنند. همچنین شامل ابزارهایی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، مدل‌هایی بسازند و آن‌ها را برای تولید به کار ببرند.
• Weka یک کتابخانه جامع جاوا ML است که به کاربران امکان می دهد وظایف مختلفی مانند پیش پردازش داده ها، طبقه بندی، خوشه بندی، رگرسیون و انتخاب ویژگی را انجام دهند. این شامل چندین الگوریتم پیشرفته مانند شبکه‌های بیزی، طبقه‌بندی‌کننده‌های ساده بیز و ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM) است. علاوه بر این، یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) برای تجسم آسان داده ها از مجموعه داده ها و نتایج همراه آن ها فراهم می کند.
• Stanford CoreNLP یک کتابخانه قدرتمند جاوا ML است که برای پردازش زبان طبیعی و متن کاوی استفاده می شود. این ویژگی دارای اجزای مختلفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، وضوح مرجع، و برچسب گذاری بخشی از گفتار است. این برای مقیاس‌پذیری طراحی شده است و به کاربران اجازه می‌دهد برنامه‌های پیچیده را به راحتی پردازش کنند و مدل‌ها و برنامه‌های NLP سفارشی را توسعه دهند که با هر کتابخانه جاوا دیگری کار می‌کنند.
• Accord.NET یک کتابخانه قدرتمندتر است که جبر خطی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای دیگر را برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند. همچنین شامل طیف گسترده‌ای از اجزا، از جمله ماشین‌های بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های درخت تصمیم است.
• Apache Mahout یک کتابخانه ML مقیاس پذیر ارائه می دهد که از الگوی MapReduce استفاده می کند و برای طبقه بندی، فیلتر مشارکتی و خوشه بندی بهترین است. ماهوت از Apache Hadoop برای پردازش چندین کار موازی استفاده می کند و الگوریتم های توصیه ای مانند فیلتر مشترک را ارائه می دهد که مقیاس پذیری ساخت سریع مدل شما را تسهیل می کند.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) یک ابزار ویژه برای کارهای پردازش زبان طبیعی مانند طبقه بندی اسناد، خوشه بندی، مدل سازی موضوع و شناسایی موجودیت نامگذاری شده است.

به محض اینکه مدل ساخته شد، می توان آن را با استفاده از ویژگی های مستقل از پلت فرم جاوا مستقر کرد. توانایی جاوا برای اجرا بر روی سیستم عامل های مختلف و معماری های سخت افزاری، استقرار مدل های ML را در چندین دستگاه و پلتفرم آسان می کند.

ساخت یک راه حل ML با استفاده از جاوا چقدر طول می کشد؟

این بستگی به پیچیدگی پروژه و مهارت توسعه دهنده با زبان برنامه نویسی دارد. انجام کارهای ساده ممکن است چند هفته طول بکشد، در حالی که پروژه های پیچیده تر ممکن است چندین ماه طول بکشد. علاوه بر این، استفاده از کتابخانه ها و چارچوب های از پیش موجود با مدل های از پیش ساخته شده می تواند به طور قابل ملاحظه ای روند توسعه را سرعت بخشد. بنابراین، تخمین بازه زمانی دقیق مورد نیاز برای ساخت یک یا آن راه حل ML با استفاده از جاوا بسیار چالش برانگیز است.

برنامه های هوش مصنوعی چگونه از جاوا سود می برند؟

به جرات می توان گفت که جاوا با ایجاد امکان توسعه مدل های ML کارآمدتر و مقیاس پذیر، چشم انداز هوش مصنوعی را متحول می کند. چه چیزی آن را اینقدر خاص میکند؟

• جاوا به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که الگوریتم های پیچیده و قابل شخصی سازی بسازند و مدیریت مجموعه داده های بزرگ و محاسبات پیچیده را آسان تر می کند.
• استقلال پلتفرم جاوا امکان استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را در چندین دستگاه و پلتفرم فراهم می‌کند و آن را در دسترس‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کند.
• استحکام و ویژگی های امنیتی جاوا تضمین می کند که برنامه های هوش مصنوعی قابل اعتماد و عاری از خطا هستند.
• اکوسیستم غنی کتابخانه‌ها و چارچوب‌های ML جاوا، الگوریتم‌ها و توابع از پیش ساخته‌شده‌ای را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که می‌توان آن‌ها را به راحتی سفارشی کرد و در برنامه‌های هوش مصنوعی آن‌ها ادغام کرد. این باعث صرفه جویی در زمان و تلاش آنها می شود و به آنها اجازه می دهد تا روی ساختن ویژگی های اصلی برنامه های هوش مصنوعی خود تمرکز کنند.

شرکت های برتر که از جاوا برای ML استفاده می کنند

همانطور که می بینید جاوا یک انتخاب ایده آل برای پروژه های ML است. و برای اثبات بیشتر این موضوع، ما به موارد واقعی استفاده از جاوا برای ML توسط شرکت های معروف رسیده ایم.

گوگل

اگرچه گوگل مدت‌هاست که چارچوب‌های ML خود را مانند TensorFlow در پایتون توسعه می‌دهد، این شرکت اخیراً شروع به استفاده از جاوا کرده است. به عبارت دیگر، Google Cloud Platform شامل بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته ML است که می‌توانند از طریق API بومی جاوا استفاده شوند. سایر پروژه‌های Google، شناسایی تصویر با APIهای Cloud Vision و پردازش زبان طبیعی با Cloud Speech-to-Text نیز توسط کد جاوا پشتیبانی می‌شوند.

نتفلیکس

نتفلیکس به طور گسترده ای از قدرت ML استفاده می کند و به شدت به جاوا تکیه می کند. نتفلیکس طیف وسیعی از مدل‌های ML را برای ارائه توصیه‌های شخصی بر اساس عادات بازدید قبلی مشتریان به کار می‌گیرد. و برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌های جریانی در زمان واقعی، چارچوب ML Netflix از ترکیبی از Apache Spark، Kafka Streams و Java 8 استفاده می‌کند. الگوریتم‌های ML خود از کد جاوا خالص تشکیل شده‌اند و بر روی یک پلتفرم مبتنی بر ابر مستقر می‌شوند. آموزش سریعتر را فعال کنید

لینکدین

LinkedIn یکی دیگر از شرکت‌های معروف است که از الگوریتم‌های ML که عمدتاً توسط جاوا پشتیبانی می‌شوند، استفاده می‌کند. لینکدین از مدل‌های ML برای پیشنهاد بهترین فرصت‌های شغلی به کارمندان بالقوه استفاده می‌کند که با توجه به مجموعه مهارت‌هایشان بر اساس تجربه شغلی گذشته مناسب است. توسعه دهندگان لینکدین عمدتاً از کتابخانه ML منبع باز Apache Mahout استفاده می کنند و آنها را قادر می سازد تا به سرعت الگوریتم های ML نوشته شده در کد جاوا را با حداقل تلاش پیاده سازی کنند.

IBM

آخرین اما نه کم اهمیت ترین شرکت IBM است (ما قبلا در مورد سهم آن در رایانش ابری در مقاله صحبت کردیم ). پلتفرم معروف Watson AI از الگوریتم‌های ML با کد جاوا استفاده می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های پیشرفته ML را با دقت بیشتری نسبت به سایر فناوری‌های ML موجود امروزی ایجاد کنند. در نهایت، واضح است که چرا بسیاری از غول های فناوری برای کارهای مربوط به ML به جاوا تکیه می کنند. از آنجایی که حوزه هوش مصنوعی همچنان در حال گسترش و تکامل است، جاوا به عنوان ابزاری حیاتی برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی در حال ظهور است. جاوا با تطبیق پذیری، استقلال پلت فرم و کتابخانه های گسترده، راه حل های کارآمدتر و مقیاس پذیر ML را که قابل اعتماد، امن و به راحتی با سایر فناوری ها ادغام می شوند، باز می کند.

خلاصه

همانطور که به آینده هوش مصنوعی نگاه می کنیم، واضح است که جاوا همچنان نقشی حیاتی در توسعه مدل های ML و ساخت اپلیکیشن های پیشرفته هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد. بنابراین، چه یک مبتدی یا یک توسعه‌دهنده باشید که به دنبال گسترش مهارت‌های خود هستید، جاوا یک مکان عالی برای شروع است.