Java ו-AI. מדוע גוגל, נטפליקס ו-IMB משתמשים ב-Java ללימוד מכונה?

בינה מלאכותית (AI) משנה במהירות את הדרך בה אנו מתקשרים עם מכונות ומקלה על חיינו במובנים רבים. עם זאת, מאחורי כל יישום AI מוצלח מסתתרת שפת תכנות רבת עוצמה המאפשרת למכונות ללמוד ולבצע תחזיות. בעוד ש-Python היא כיום שפת התכנות הנפוצה ביותר עבור Machine Learning (ML) המאפשרת למפתחים לבנות במהירות אפליקציות, ג'אווה לא נגררת מאחור. זה עשוי להיות הבחירה הטובה יותר ליצירת מערכות בקנה מידה גדול ועם ביצועים גבוהים הודות לביצועים וליכולת המדרגיות הנהדרים שלה. במאמר זה נתמקד בהשפעה של Java על ML והיתרונות שלה עבור אפליקציות AI, וכן נספר על ענקיות טכנולוגיה המעדיפות את Java על פני שפות תכנות אחרות.

מדוע Java היא בחירה אידיאלית עבור שדה AI?

למידת מכונה הופיעה כמרכיב מכריע בנוף הטכנולוגי של ימינו, המאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן. עם התפוצצות הנתונים הגדולים והביקוש הגובר לאוטומציה, למידת מכונה הפכה לכלי הכרחי בתעשיות רבות, כולל פיננסים, שירותי בריאות, מסחר אלקטרוני ועוד רבים. Java ממלאת תפקיד חיוני בהפעלת יישומי AI בשל התכונות הייחודיות שלה שהופכות אותה לבחירה פופולרית לפיתוח דגמי ML. היתרונות העיקריים שהופכים את Java לבחירה פופולרית עבור AI כוללים:

• יכולת פתרון משימות מורכבות. Java היא שפה מונחה עצמים, מה שאומר שהיא יכולה לייצג ישויות ותהליכים מורכבים בעולם האמיתי בצורה טבעית ואינטואיטיבית.
• אבטחה משופרת. השפה מספקת תכונות אבטחה מתקדמות כגון ארגז חול, בקרת גישה וחתימת קוד, מה שהופך אותה לבחירה מאובטחת לפיתוח יישומים העוסקים בנתונים רגישים.
• תחזוקה קלה. קל יותר לתחזק יישומי Java מתועדים כהלכה, הודות ליכולות תכנות מדויקות.
• איסוף אשפה מובנה. מכיוון ש-Java יכולה למחוק אוטומטית נתונים חסרי תועלת, זוהי בחירה מושלמת בכל הנוגע לפיתוח פרויקטים בקנה מידה גדול.
• ניידות חלקה. Java אינה תלויה בפלטפורמה, מה שמקל על הפעלת אותו קוד על מערכות הפעלה וארכיטקטורות חומרה שונות. תכונה זו חשובה במיוחד עבור יישומי AI הדורשים מדרגיות וביצועים על פני התקנים ופלטפורמות מרובות.

בנוסף, Java מציעה תכונות כמו קידוד קל של אלגוריתמים, איתור באגים ללא מאמץ, ייצוג נתונים בגרפיקה ואינטראקציה טובה עם המשתמש.

Java ו-Machine Learning

למידת מכונה היא תת-תחום של AI המאפשר למכונות ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זה עובד על ידי שימוש באלגוריתמים לזיהוי דפוסים בנתונים, ומאפשר למחשבים לבצע תחזיות והחלטות על סמך מידע זה. Java היא שפת תכנות פופולרית המשמשת לבניית מודלים של ML בשל הגמישות ועצמאות הפלטפורמה שלה. כדי לבנות מודל ML עם Java, בדרך כלל, השלבים הם כדלקמן: השלב הראשון הוא איסוף ועיבוד מוקדם של נתונים. לאחר מכן, הנתונים מחולקים למערכות אימון ובדיקות, כאשר מערך האימונים משמש לאימון המודל ומערך הבדיקות משמש להערכת ביצועיו. לאחר הכנת הנתונים, מפתחים יכולים להשתמש בספריות ובמסגרות למידת מכונה של Java כדי לבנות מודל. הערה: Java מספקת מגוון רחב של ספריות ומסגרות למידת מכונה המציעות אלגוריתמים מובנים מראש ופונקציות שונות, ועוזרת למפתחים לבנות ולהתאים אישית את מודל ה-ML שלהם. הם גם מספקים תכונות כגון הדמיית נתונים, בחירת תכונות והערכת מודלים, מה שמקל על פיתוח וכיוונון מודלים של ML. בין הספריות והכלים הטובים ביותר של Java ML שכדאי להיזהר מהם בשנת 2023 ואילך, אנו יכולים להדגיש:

• Deeplearning4j היא ספרייה מבוססת Java המספקת פונקציות מקיפות של למידה עמוקה, כולל האצת GPU, מחשוב מבוזר וארכיטקטורות שונות של רשתות עצביות. הוא מתהדר בממשק משתמש מבוסס GUI לכוונון היפרפרמטרים.
• H2O היא פלטפורמת למידת מכונה בקוד פתוח שתוכננה במיוחד עבור ניתוח נתונים גדולים. הוא מציע יכולות למידת מכונה אוטומטית (AutoML), חיפוש רשת, כוונון היפרפרמטרים, כלים לבחירת דגמים גרפיים, כלים אוטומטיים להנדסת תכונות ועוד.
• Amazon Sagemaker הוא שירות מנוהל המוצע על ידי Amazon Web Services המפשט את התהליך של פריסת יישומי ML בסביבות ייצור. הוא תומך במסגרות רבות ושונות, כולל TensorFlow, Keras ואלגוריתמים מותאמים אישית שנכתבו ב-Java דרך ה-SDKs שלו.
• Matplotlib היא ספריית תכנון בקוד פתוח המשמשת בעיקר מדעני נתונים העובדים עם Python. עם זאת, ניתן להתאים אותו בקלות לתוכניות Java, מה שמאפשר למשתמשים לדמיין את התוצאות שלהם על ידי יצירת עלילות מותאמות אישית כגון עלילות פיזור או היסטוגרמות ישירות מיישומי Java שלהם.
• ספריית JavaML מספקת שכבת API בין ספריות חישוב מספרי מסורתיות וספריות ML פופולריות, ומאפשרת למשתמשים לפשט חישובים מורכבים ולהתנסות על מערכי נתונים גדולים במהירות וביעילות.
• MOA Java ML היא ספריית ML מובילה עבור מפתחי Java, המאפשרת להם להשתמש באלגוריתמים וכלים רבי עוצמה כדי ליצור וליישם מודלים של למידת מכונה. הוא כולל גם כלים שעוזרים למפתחים לנתח נתונים, לבנות מודלים ולפרוס אותם לייצור.
• Weka היא ספריית Java ML מקיפה המאפשרת למשתמשים לבצע משימות שונות כגון עיבוד מוקדם של נתונים, סיווג, אשכולות, רגרסיה ובחירת תכונות. הוא מכיל אלגוריתמים מתקדמים מרובים כגון רשתות בייסיאניות, מסווגים נאיביים של Bayes ומכונות וקטור תמיכה (SVMs). בנוסף, הוא מספק ממשק משתמש גרפי (GUI) להדמיה קלה של נתונים של מערכי נתונים והתוצאות הנלוות להם.
• Stanford CoreNLP היא ספריית Java ML רבת עוצמה המשמשת לעיבוד שפה טבעית וכריית טקסט. הוא כולל רכיבים שונים כגון ניתוח סנטימנטים, תרגום מכונה, רזולוציית coreference ותיוג חלקי דיבור. הוא תוכנן להרחבה, המאפשר למשתמשים לעבד יישומים מורכבים בקלות ולפתח מודלים ויישומים של NLP מותאמים אישית שעובדים עם כל ספריית Java אחרת.
• Accord.NET היא ספרייה חזקה יותר המספקת אלגברה לינארית, אלגוריתמים של למידת מכונה וכלים אחרים לפיתוח יישומי למידת מכונה. הוא מכיל גם מגוון רחב של רכיבים, כולל מכונות תמיכה וקטוריות, רשתות עצביות ואלגוריתמים של עצי החלטות.
• Apache Mahout מציעה ספריית ML ניתנת להרחבה המשתמשת בפרדיגמת MapReduce והיא הטובה ביותר לסיווג, סינון שיתופי ואשכולות. Mahout משתמש ב-Apache Hadoop לעיבוד משימות מקבילות מרובות ומספק אלגוריתמי המלצות כגון סינון שיתופי, מה שמקל על המדרגיות של בניית המודל שלך במהירות.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) הוא כלי מיוחד למשימות עיבוד שפה טבעית כגון סיווג מסמכים, אשכולות, מודלים של נושאים וזיהוי ישויות בשם.

ברגע שהדגם נבנה, ניתן לפרוס אותו באמצעות תכונות בלתי תלויות בפלטפורמה של Java. היכולת של Java לרוץ על מערכות הפעלה וארכיטקטורות חומרה שונות מקלה על פריסת דגמי ML על פני התקנים ופלטפורמות מרובות.

כמה זמן לוקח לבנות פתרון ML באמצעות Java?

זה תלוי במורכבות הפרויקט ובמיומנות המפתח בשפת התכנות. משימות פשוטות עשויות להימשך מספר שבועות, בעוד שפרויקטים מורכבים יותר עשויים להימשך מספר חודשים. יתרה מכך, שימוש בספריות ובמסגרות קיימות עם מודלים מובנים מראש יכול להאיץ משמעותית את תהליך הפיתוח. לכן, זה די מאתגר להעריך את מסגרת הזמן המדויקת הנדרשת לבניית פתרון ML כזה או אחר באמצעות Java.

כיצד אפליקציות AI מרוויחות מג'אווה?

אפשר לומר בבטחה ש-Java מחוללת מהפכה בנוף הבינה המלאכותית על ידי כך שהיא מאפשרת פיתוח של דגמי ML יעילים וניתנים להרחבה יותר. מה עושה את זה כל כך מיוחד?

• Java מאפשרת למפתחים לבנות אלגוריתמים מורכבים וניתנים להתאמה אישית, מה שמקל על הטיפול במערכי נתונים גדולים ובחישובים מורכבים.
• עצמאות הפלטפורמה של Java מאפשרת פריסה של מודלים של למידת מכונה על פני מספר מכשירים ופלטפורמות, מה שהופך אותה לנגישה וניתנת להרחבה יותר.
• החוסן והאבטחה של Java מבטיחים שיישומי AI אמינים וללא שגיאות.
• המערכת האקולוגית העשירה של ספריות ומסגרות ה-ML של Java מספקת למפתחים אלגוריתמים ופונקציות מובנים מראש שניתן להתאים אותם בקלות ולשלב אותם ביישומי הבינה המלאכותית שלהם. זה חוסך להם זמן ומאמץ רבים, ומאפשר להם להתמקד בבניית תכונות הליבה של יישומי הבינה המלאכותית שלהם.

חברות מובילות המשתמשות ב-Java for ML

כפי שאתה רואה, Java היא בחירה אידיאלית עבור פרויקטי ML. וכדי להוכיח זאת עוד יותר, הבאנו את המקרים האמיתיים של שימוש ב-Java for ML על ידי חברות מפורסמות.

גוגל

למרות שגוגל פיתחה זמן רב מסגרות ML משלה כמו TensorFlow ב-Python, החברה החלה לאחרונה להשתמש ב-Java. כלומר, Google Cloud Platform כוללת אלגוריתמים רבים של ML מתקדמים שניתן להשתמש בהם דרך ה-Java API המקורי. פרויקטים אחרים של Google, זיהוי תמונה עם ממשקי API של Cloud Vision ועיבוד שפה טבעית עם דיבור-לטקסט בענן, מופעלים גם הם על ידי קוד Java.

נטפליקס

נטפליקס רותמת את הכוח של ML באופן נרחב, תוך הסתמכות רבה על Java. נטפליקס משתמשת במגוון דגמי ML כדי לספק המלצות מותאמות אישית המבוססות על הרגלי הצפייה בעבר של הלקוחות. וכדי להתמודד עם הכמויות העצומות של הזרמת נתונים בזמן אמת, מסגרת ה-ML של נטפליקס משתמשת בשילוב של Apache Spark, Kafka Streams ו-Java 8. אלגוריתמי ה-ML עצמם מורכבים מקוד Java טהור ונפרסים על גבי פלטפורמה מבוססת ענן. לאפשר אימון מהיר יותר.

לינקדאין

לינקדאין היא חברה ידועה נוספת שמשתמשת באלגוריתמי ML המופעלים על ידי Java בעיקר. LinkedIn משתמשת במודלים של ML כדי להציע לעובדים פוטנציאליים את אפשרויות הקריירה הטובות ביותר שמתאימות להם בהתאם למערך הכישורים שלהם בהתבסס על ניסיון עבודה בעבר. המפתחים של לינקדאין משתמשים בעיקר בספריית ML בקוד פתוח Apache Mahout, המאפשרת להם ליישם במהירות אלגוריתמי ML שנכתבו בקוד Java במינימום מאמץ.

IBM

אחרונה חביבה היא חברת IBM (דיברנו על תרומתה למחשוב ענן במאמר קודם לכן ). פלטפורמת Watson AI הידועה שלה משתמשת באלגוריתמי ML המופעלים על ידי קוד Java, ומאפשרת למפתחים ליצור דגמי ML מתקדמים עם דיוק גבוה יותר מכל טכנולוגיית ML קיימת אחרת הזמינה כיום. בסופו של דבר, ברור מדוע ענקיות טכנולוגיה רבות מסתמכות על Java עבור משימות הקשורות ל-ML. מכיוון שתחום הבינה המלאכותית ממשיך להתרחב ולהתפתח, Java מתגלה ככלי חיוני לבנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה. עם הרבגוניות, עצמאות הפלטפורמה והספריות הנרחבות שלה, Java פותחת את הדלתות לפתרונות ML יעילים וניתנים להרחבה שהם אמינים, מאובטחים ומשולבים בקלות עם טכנולוגיות אחרות.

סיכום

כשאנחנו מסתכלים על עתיד ה-AI, ברור ש-Java תמשיך לשחק תפקיד חיוני בפיתוח מודלים של ML ובניית אפליקציות AI מתקדמות. אז, בין אם אתה חדש או מפתח המעוניין להרחיב את הכישורים שלך, Java היא מקום מצוין להתחיל בו.