Jawa dan AI. Mengapa Google, Netflix, dan IMB menggunakan Java untuk Machine Learning?

Kecerdasan Buatan (AI) dengan cepat mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin dan membuat hidup kita lebih mudah dalam banyak hal. Namun, di balik setiap aplikasi AI yang sukses terdapat bahasa pemrograman canggih yang memungkinkan mesin mempelajari dan membuat prediksi. Meskipun Python saat ini merupakan bahasa pemrograman yang paling umum digunakan untuk Machine Learning (ML) yang memungkinkan pengembang membuat aplikasi dengan cepat, Java juga tidak ketinggalan. Ini mungkin merupakan pilihan yang lebih baik untuk menciptakan sistem berskala besar dan berkinerja tinggi berkat kinerja dan skalabilitasnya yang luar biasa. Dalam artikel ini, kami akan fokus pada dampak Java pada ML dan manfaatnya bagi aplikasi AI, serta menceritakan tentang raksasa teknologi yang lebih memilih Java dibandingkan bahasa pemrograman lainnya.

Mengapa Java Merupakan Pilihan Ideal untuk Bidang AI?

Pembelajaran mesin telah muncul sebagai komponen penting dalam lanskap teknologi saat ini, yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Dengan ledakan data besar dan meningkatnya permintaan akan otomatisasi, pembelajaran mesin telah menjadi alat yang sangat diperlukan di banyak industri, termasuk keuangan, layanan kesehatan, e-commerce, dan banyak lagi. Java memainkan peran penting dalam mendukung aplikasi AI karena fitur uniknya yang menjadikannya pilihan populer untuk mengembangkan model ML. Manfaat utama yang menjadikan Java pilihan populer untuk AI meliputi:

• Kemampuan untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Java adalah bahasa berorientasi objek, yang berarti dapat mewakili entitas dan proses dunia nyata yang kompleks dengan cara yang alami dan intuitif.
• Keamanan yang ditingkatkan. Bahasa ini menyediakan fitur keamanan tingkat lanjut seperti sandboxing, kontrol akses, dan penandatanganan kode, menjadikannya pilihan yang aman untuk mengembangkan aplikasi yang menangani data sensitif.
• Perawatan yang mudah. Aplikasi Java yang terdokumentasi dengan baik lebih mudah dipelihara karena kemampuan pemrogramannya yang tepat.
• Pengumpulan sampah bawaan. Karena Java dapat secara otomatis menghapus data yang tidak berguna, ini adalah pilihan sempurna ketika mengembangkan proyek skala besar.
• Portabilitas yang mulus. Java tidak bergantung pada platform, sehingga memudahkan untuk menjalankan kode yang sama pada sistem operasi dan arsitektur perangkat keras yang berbeda. Fitur ini sangat penting untuk aplikasi AI yang memerlukan skalabilitas dan kinerja di berbagai perangkat dan platform.

Selain itu, Java menawarkan fitur-fitur seperti pengkodean algoritme yang mudah, proses debug yang mudah, representasi data dalam grafik, dan interaksi yang baik dengan pengguna.

Java dan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah subbidang AI yang memungkinkan mesin belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu tanpa diprogram secara eksplisit. Ia bekerja dengan menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam data, memungkinkan komputer membuat prediksi dan keputusan berdasarkan informasi tersebut. Java adalah bahasa pemrograman populer yang digunakan untuk membangun model ML karena fleksibilitas dan kemandirian platformnya. Untuk membangun model ML dengan Java, secara umum langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: Langkah pertama adalah mengumpulkan dan melakukan praproses data. Kemudian, data dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian, dengan set pelatihan digunakan untuk melatih model dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi performanya. Setelah data disiapkan, pengembang dapat menggunakan pustaka dan kerangka kerja pembelajaran mesin Java untuk membangun model. Catatan bermanfaat: Java menyediakan beragam pustaka dan kerangka pembelajaran mesin yang menawarkan algoritme bawaan dan berbagai fungsi, membantu pengembang membangun dan menyesuaikan model ML mereka. Mereka juga menyediakan fitur seperti visualisasi data, pemilihan fitur, dan evaluasi model, sehingga memudahkan pengembangan dan penyempurnaan model ML. Di antara pustaka dan alat Java ML terbaik yang harus diperhatikan pada tahun 2023 dan seterusnya, kami dapat menyoroti:

• Deeplearning4j adalah perpustakaan berbasis Java yang menyediakan fungsionalitas pembelajaran mendalam yang komprehensif, termasuk akselerasi GPU, komputasi terdistribusi, dan berbagai arsitektur jaringan saraf. Ini menawarkan antarmuka pengguna berbasis GUI untuk penyetelan hyperparameter.
• H2O adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang dirancang khusus untuk analisis data besar. Ia menawarkan kemampuan pembelajaran mesin otomatis (AutoML), pencarian grid, penyetelan hyperparameter, alat pemilihan model grafis, alat rekayasa fitur otomatis, dan banyak lagi.
• Amazon Sagemaker adalah layanan terkelola yang ditawarkan oleh Amazon Web Services yang menyederhanakan proses penerapan aplikasi ML ke lingkungan produksi. Ini mendukung banyak kerangka kerja berbeda, termasuk TensorFlow, Keras, dan algoritma khusus yang ditulis dalam Java melalui SDK-nya.
• Matplotlib adalah pustaka plot sumber terbuka yang terutama digunakan oleh data scientist yang bekerja dengan Python. Namun, ini dapat dengan mudah diadaptasi ke program Java, memungkinkan pengguna memvisualisasikan hasilnya dengan membuat plot khusus seperti plot sebar atau histogram langsung dari aplikasi Java mereka.
• Pustaka JavaML menyediakan lapisan API antara pustaka komputasi numerik tradisional dan pustaka ML populer, memungkinkan pengguna menyederhanakan penghitungan kompleks dan bereksperimen pada kumpulan data besar dengan cepat dan efisien.
• MOA Java ML adalah pustaka ML terkemuka untuk pengembang Java, yang memungkinkan mereka menggunakan algoritme dan alat canggih untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin. Ini juga mencakup alat yang membantu pengembang menganalisis data, membangun model, dan menerapkannya ke produksi.
• Weka adalah pustaka Java ML komprehensif yang memungkinkan pengguna melakukan berbagai tugas seperti prapemrosesan data, klasifikasi, pengelompokan, regresi, dan pemilihan fitur. Ini berisi beberapa algoritma canggih seperti jaringan Bayesian, pengklasifikasi Naïve Bayes, dan mesin vektor dukungan (SVM). Selain itu, ia menyediakan antarmuka pengguna grafis (GUI) untuk memudahkan visualisasi data kumpulan data dan hasil yang menyertainya.
• Stanford CoreNLP adalah perpustakaan Java ML yang kuat yang digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dan penambangan teks. Ini menampilkan berbagai komponen seperti analisis sentimen, terjemahan mesin, resolusi inti, dan penandaan part-of-speech. Ini dirancang untuk skalabilitas, memungkinkan pengguna memproses aplikasi kompleks dengan mudah dan mengembangkan model dan aplikasi NLP khusus yang berfungsi dengan pustaka Java lainnya.
• Accord.NET adalah salah satu perpustakaan canggih yang menyediakan aljabar linier, algoritma pembelajaran mesin, dan alat lain untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin. Ini juga berisi berbagai macam komponen, termasuk mesin vektor dukungan, jaringan saraf, dan algoritma pohon keputusan.
• Apache Mahout menawarkan perpustakaan ML skalabel yang memanfaatkan paradigma MapReduce dan terbaik untuk klasifikasi, pemfilteran kolaboratif, dan pengelompokan. Mahout menggunakan Apache Hadoop untuk memproses beberapa tugas paralel dan memberikan algoritma rekomendasi seperti pemfilteran kolaboratif, memfasilitasi skalabilitas dalam membangun model Anda dengan cepat.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) adalah alat khusus untuk tugas pemrosesan bahasa alami seperti klasifikasi dokumen, pengelompokan, pemodelan topik, dan pengenalan entitas bernama.

Segera setelah model dibangun, model dapat diterapkan menggunakan fitur-fitur Java yang tidak bergantung pada platform. Kemampuan Java untuk berjalan di berbagai sistem operasi dan arsitektur perangkat keras memudahkan penerapan model ML di berbagai perangkat dan platform.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membangun solusi ML menggunakan Java?

Itu tergantung pada kompleksitas proyek dan kemahiran pengembang dengan bahasa pemrograman. Tugas sederhana mungkin memerlukan waktu beberapa minggu untuk diselesaikan, sedangkan proyek yang lebih rumit mungkin memerlukan waktu beberapa bulan. Selain itu, menggunakan perpustakaan dan kerangka kerja yang sudah ada dengan model yang sudah dibuat sebelumnya dapat mempercepat proses pengembangan secara signifikan. Oleh karena itu, cukup sulit untuk memperkirakan jangka waktu tepat yang diperlukan untuk membangun satu atau beberapa solusi ML menggunakan Java.

Apa Manfaat Aplikasi AI dari Java?

Dapat dikatakan bahwa Java sedang merevolusi lanskap AI dengan memungkinkan pengembangan model ML yang lebih efisien dan skalabel. Apa yang membuatnya begitu istimewa?

• Java memungkinkan pengembang membangun algoritme yang kompleks dan dapat disesuaikan, sehingga lebih mudah menangani kumpulan data besar dan komputasi kompleks.
• Independensi platform Java memungkinkan penerapan model pembelajaran mesin di berbagai perangkat dan platform, sehingga lebih mudah diakses dan terukur.
• Fitur ketangguhan dan keamanan Java memastikan aplikasi AI dapat diandalkan dan bebas dari kesalahan.
• Ekosistem perpustakaan dan kerangka kerja ML Java yang kaya memberi pengembang algoritma dan fungsi siap pakai yang dapat dengan mudah disesuaikan dan diintegrasikan ke dalam aplikasi AI mereka. Hal ini menghemat banyak waktu dan tenaga, sehingga mereka dapat fokus dalam membangun fitur inti aplikasi AI mereka.

Perusahaan Teratas yang Menggunakan Java untuk ML

Seperti yang Anda lihat, Java adalah pilihan ideal untuk proyek ML. Dan untuk lebih membuktikan hal ini, kami telah menemukan kasus nyata penggunaan Java untuk ML oleh perusahaan terkenal.

Google

Meskipun Google telah lama mengembangkan framework ML-nya sendiri seperti TensorFlow dengan Python, perusahaan tersebut baru-baru ini mulai menggunakan Java. Artinya, Google Cloud Platform menyertakan banyak algoritme ML tingkat lanjut yang dapat digunakan melalui Java API asli. Proyek Google lainnya, Pengenalan Gambar dengan Cloud Vision API dan Pemrosesan Bahasa Alami dengan Cloud Speech-to-Text, juga didukung oleh kode Java.

Netflix

Netflix memanfaatkan kekuatan ML secara ekstensif dan sangat bergantung pada Java. Netflix menggunakan berbagai model ML untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan menonton pelanggan di masa lalu. Dan untuk menangani data streaming dalam jumlah besar secara real-time, kerangka ML Netflix menggunakan kombinasi Apache Spark, Kafka Streams, dan Java 8. Algoritme ML sendiri terdiri dari kode Java murni dan diterapkan ke platform berbasis cloud untuk memungkinkan pelatihan lebih cepat.

LinkedIn

LinkedIn adalah perusahaan terkenal lainnya yang terutama menggunakan algoritma ML yang didukung oleh Java. LinkedIn menggunakan model ML untuk menyarankan calon karyawan lowongan karir terbaik yang sesuai dengan keahlian mereka berdasarkan pengalaman kerja sebelumnya. Pengembang LinkedIn sebagian besar menggunakan pustaka ML sumber terbuka Apache Mahout, yang memungkinkan mereka mengimplementasikan algoritme ML yang ditulis dalam kode Java dengan cepat dengan sedikit usaha.

IBM

Yang terakhir namun tidak kalah pentingnya adalah perusahaan IBM (kita telah membicarakan tentang kontribusinya terhadap komputasi awan di artikel sebelumnya ). Platform Watson AI-nya yang terkenal menggunakan algoritme ML yang didukung oleh kode Java, sehingga memungkinkan pengembang membuat model ML kelas atas dengan akurasi lebih tinggi dibandingkan teknologi ML lain yang ada saat ini. Pada akhirnya, jelas mengapa banyak raksasa teknologi mengandalkan Java untuk tugas-tugas terkait ML. Karena bidang AI terus berkembang dan berkembang, Java muncul sebagai alat penting untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin. Dengan keserbagunaan, kemandirian platform, dan perpustakaan yang luas, Java membuka pintu bagi solusi ML yang lebih efisien dan skalabel, andal, aman, dan mudah diintegrasikan dengan teknologi lain.

Ringkasan

Melihat masa depan AI, jelas bahwa Java akan terus memainkan peran penting dalam pengembangan model ML dan membangun aplikasi AI tingkat lanjut. Jadi, apakah Anda seorang pemula atau pengembang yang ingin mengembangkan keterampilan Anda, Java adalah tempat yang tepat untuk memulai.