JavaとAI。なぜ Google、Netflix、IMB は機械学習に Java を使用するのでしょうか?

人工知能 (AI) は、私たちが機械と対話する方法を急速に変え、さまざまな面で私たちの生活を楽にしています。ただし、成功するすべての AI アプリケーションの背後には、機械が学習して予測できるようにする強力なプログラミング言語が存在します。Python は現在、開発者がアプリを迅速に構築できるようにする機械学習 (ML) で最も一般的に使用されているプログラミング言語ですが、Java もそれに後れを取っていません。優れたパフォーマンスと拡張性により、大規模で高性能なシステムを構築する場合に最適な選択肢となる可能性があります。この記事では、ML に対する Java の影響と AI アプリに対する Java の利点に焦点を当て、他のプログラミング言語よりも Java を好むハイテク大手についても説明します。

Java が AI 分野にとって理想的な選択肢である理由

機械学習は、今日のテクノロジー環境の重要な要素として浮上しており、コンピューターがデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。ビッグデータの爆発的な増加と自動化への需要の高まりにより、機械学習は金融、医療、電子商取引などを含む多くの業界で不可欠なツールとなっています。Java は、その独自の機能により、ML モデルの開発に人気の選択肢となっているため、AI アプリケーションを強化する上で重要な役割を果たしています。Java が AI に人気のある選択肢となる主な利点は次のとおりです。

• 複雑なタスクを解決する能力。Java はオブジェクト指向言語です。つまり、複雑な現実世界のエンティティやプロセスを自然かつ直感的な方法で表現できます。
• セキュリティの強化。この言語は、サンドボックス、アクセス制御、コード署名などの高度なセキュリティ機能を提供するため、機密データを扱うアプリケーションを開発する場合に安全な選択肢となります。
• メンテナンス性が容易。適切に文書化された Java アプリケーションは、正確なプログラミング機能により保守が容易になります。
• 組み込みのガベージコレクション。Java は不要なデータを自動的に削除できるため、大規模なプロジェクトの開発には最適です。
• シームレスな携帯性。Java はプラットフォームに依存しないため、異なるオペレーティング システムやハードウェア アーキテクチャ上で同じコードを簡単に実行できます。この機能は、複数のデバイスやプラットフォームにわたるスケーラビリティとパフォーマンスを必要とする AI アプリケーションにとって特に重要です。

さらに、Java は、アルゴリズムの簡単なコーディング、簡単なデバッグ、グラフィックスでのデータ表現、ユーザーとの良好な対話などの機能を提供します。

Java と機械学習

機械学習は、明示的にプログラムすることなく、機械がデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることを可能にする AI のサブ分野です。アルゴリズムを使用してデータのパターンを識別することで機能し、コンピューターがその情報に基づいて予測と決定を行えるようにします。 Java は、その柔軟性とプラットフォームからの独立性により、ML モデルの構築に使用される人気のあるプログラミング言語です。Java を使用して ML モデルを構築するには、一般に次の手順を実行します。 最初の手順は、データを収集して前処理することです。次に、データはトレーニング セットとテスト セットに分割され、トレーニング セットはモデルのトレーニングに使用され、テスト セットはモデルのパフォーマンスの評価に使用されます。データが準備されると、開発者は Java の機械学習ライブラリとフレームワークを使用してモデルを構築できます。 注意: Java は、事前構築されたアルゴリズムとさまざまな機能を提供する幅広い機械学習ライブラリとフレームワークを提供し、開発者が ML モデルを構築およびカスタマイズするのに役立ちます。また、データの視覚化、特徴の選択、モデルの評価などの機能も提供され、ML モデルの開発と微調整が容易になります。2023 年以降に注目すべき最良の Java ML ライブラリとツールの中で、次の点を強調できます。

• Deeplearning4jは、GPU アクセラレーション、分散コンピューティング、さまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャなどの包括的な深層学習機能を提供する Java ベースのライブラリです。ハイパーパラメータ調整用の GUI ベースのユーザー インターフェイスを備えています。
• H2O は、ビッグ データ分析専用に設計されたオープンソースの機械学習プラットフォームです。自動機械学習 (AutoML) 機能、グリッド検索、ハイパーパラメーター調整、グラフィカル モデル選択ツール、自動特徴量エンジニアリング ツールなどを提供します。
• Amazon Sagemaker は、アマゾン ウェブ サービスが提供するマネージド サービスで、ML アプリケーションを実稼働環境にデプロイするプロセスを簡素化します。TensorFlow、Keras、SDK を通じて Java で記述されたカスタム アルゴリズムなど、さまざまなフレームワークをサポートしています。
• Matplotlib は、主に Python を使用するデータ サイエンティストによって使用されるオープンソースのプロット ライブラリです。さらに、Java プログラムに簡単に適用できるため、ユーザーは Java アプリから直接散布図やヒストグラムなどのカスタム プロットを作成して結果を視覚化できます。
• JavaMLライブラリは、従来の数値計算ライブラリと一般的な ML ライブラリの間に API レイヤーを提供し、ユーザーが複雑な計算を簡素化し、大規模なデータセットを迅速かつ効率的に実験できるようにします。
• MOA Java ML はJava 開発者向けの主要な ML ライブラリであり、強力なアルゴリズムとツールを使用して機械学習モデルを作成および適用できます。また、開発者がデータを分析し、モデルを構築し、実稼働環境にデプロイするのに役立つツールも含まれています。
• Wekaは、ユーザーがデータの前処理、分類、クラスタリング、回帰、特徴選択などのさまざまなタスクを実行できるようにする包括的な Java ML ライブラリです。これには、ベイジアン ネットワーク、ナイーブ ベイズ分類器、サポート ベクター マシン (SVM) などの複数の高度なアルゴリズムが含まれています。さらに、データセットとそれに付随する結果のデータを簡単に視覚化するためのグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) も提供します。
• Stanford CoreNLP は、自然言語処理とテキスト マイニングに使用される強力な Java ML ライブラリです。感情分析、機械翻訳、共参照解決、品詞タグ付けなどのさまざまなコンポーネントを備えています。スケーラビリティを考慮して設計されているため、ユーザーは複雑なアプリケーションを簡単に処理し、カスタム NLP モデルや他の Java ライブラリと連携するアプリケーションを開発できます。
• Accord.NETは、線形代数、機械学習アルゴリズム、および機械学習アプリケーションを開発するためのその他のツールを提供する、さらに強力なライブラリです。また、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー アルゴリズムなど、さまざまなコンポーネントも含まれています。
• Apache Mahout は、 MapReduce パラダイムを利用し、分類、協調フィルタリング、クラスタリングに最適なスケーラブルな ML ライブラリを提供します。Mahout は、Apache Hadoop を使用して複数の並列タスクを処理し、協調フィルタリングなどの推奨アルゴリズムを提供して、モデルの迅速な構築のスケーラビリティを促進します。
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) は、文書分類、クラスタリング、トピック モデリング、固有表現認識などの自然言語処理タスク用の特別なツールです。

モデルが構築されるとすぐに、Java のプラットフォームに依存しない機能を使用してデプロイできます。Java はさまざまなオペレーティング システムやハードウェア アーキテクチャ上で実行できるため、複数のデバイスやプラットフォームに ML モデルを簡単にデプロイできます。

Java を使用して ML ソリューションを構築するにはどのくらい時間がかかりますか?

それはプロジェクトの複雑さと開発者のプログラミング言語の習熟度によって異なります。単純なタスクの場合は完了までに数週間かかる場合がありますが、より複雑なプロジェクトの場合は数か月かかる場合があります。さらに、事前構築されたモデルで既存のライブラリとフレームワークを使用すると、開発プロセスを大幅にスピードアップできます。したがって、Java を使用して ML ソリューションを構築するのに必要な正確な期間を見積もることは非常に困難です。

AI アプリは Java からどのような恩恵を受けますか?

Java は、より効率的でスケーラブルな ML モデルの開発を可能にすることで、AI 環境に革命をもたらしていると言っても過言ではありません。何がそんなに特別なのでしょうか？

• Java を使用すると、開発者は複雑でカスタマイズ可能なアルゴリズムを構築できるため、大規模なデータセットや複雑な計算の処理が容易になります。
• Java はプラットフォームに依存しないため、複数のデバイスやプラットフォームにわたって機械学習モデルを展開できるため、よりアクセスしやすく、スケーラブルになります。
• Java の堅牢性とセキュリティ機能により、AI アプリケーションの信頼性とエラーのなさが保証されます。
• Java の ML ライブラリとフレームワークの豊富なエコシステムは、開発者に、簡単にカスタマイズして AI アプリケーションに統合できる事前構築されたアルゴリズムと機能を提供します。これにより、時間と労力が大幅に節約され、AI アプリケーションのコア機能の構築に集中できるようになります。

ML に Java を使用しているトップ企業

ご覧のとおり、Java は ML プロジェクトにとって理想的な選択肢です。そしてこれをさらに証明するために、有名な企業が ML に Java を使用する実際の事例を考え出しました。

グーグル

Google は長い間、Python で TensorFlow などの独自の ML フレームワークを開発してきましたが、最近になって Java の使用を開始しました。つまり、Google Cloud Platform には、ネイティブ Java API を通じて使用できる高度な ML アルゴリズムが多数含まれています。他の Google プロジェクト、Cloud Vision API を使用した画像認識や Cloud Speech-to-Text を使用した自然言語処理も Java コードを利用しています。

Netflix

Netflix は、Java に大きく依存しながら、ML の力を広範囲に活用しています。Netflix は、顧客の過去の視聴習慣に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供するために、さまざまな ML モデルを採用しています。また、膨大な量のストリーミング データをリアルタイムで処理するために、Netflix の ML フレームワークは Apache Spark、Kafka Streams、Java 8 の組み合わせを利用しています。ML アルゴリズム自体は純粋な Java コードで構成されており、クラウドベースのプラットフォームにデプロイされ、より迅速なトレーニングが可能になります。

リンクトイン

LinkedIn も、主に Java を利用した ML アルゴリズムを使用する有名な企業です。LinkedIn は ML モデルを利用して、潜在的な従業員に対し、過去の職歴に基づくスキルセットに応じて最適なキャリアの機会を提案します。LinkedIn の開発者は主にオープンソースの ML ライブラリである Apache Mahout を使用しており、最小限の労力で Java コードで記述された ML アルゴリズムを迅速に実装できます。

IBM

最後に重要なことは IBM 社です (クラウド コンピューティングへの同社の貢献については以前の記事で 説明しました)。同社のよく知られた Watson AI プラットフォームは Java コードを活用した ML アルゴリズムを使用しており、開発者は現在利用可能な他の既存の ML テクノロジーよりも高い精度でハイエンド ML モデルを作成できます。 結局のところ、多くのテクノロジー大手が ML 関連のタスクで Java に依存している理由は明らかです。AI の分野は拡大と進化を続けているため、Java は機械学習モデルを構築および展開するための重要なツールとして浮上しています。Java は、その多用途性、プラットフォームへの独立性、および広範なライブラリにより、信頼性が高く、安全で、他のテクノロジーと簡単に統合できる、より効率的でスケーラブルな ML ソリューションへの扉を開きます。

まとめ

AI の将来に目を向けると、Java が ML モデルの開発と高度な AI アプリの構築において重要な役割を果たし続けることは明らかです。したがって、初心者であっても、スキルを拡張したい開発者であっても、Java は始めるのに最適な場所です。