자바와 AI. Google, Netflix 및 IMB가 기계 학습에 Java를 사용하는 이유는 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 우리가 기계와 상호 작용하는 방식을 빠르게 변화시키고 다양한 방식으로 우리의 삶을 더 쉽게 만들고 있습니다. 그러나 모든 성공적인 AI 애플리케이션 뒤에는 기계가 학습하고 예측할 수 있게 해주는 강력한 프로그래밍 언어가 있습니다. Python은 현재 개발자가 빠르게 앱을 구축할 수 있게 해주는 기계 학습(ML)에 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어인 반면, Java는 뒤처지지 않습니다. 뛰어난 성능과 확장성 덕분에 대규모 고성능 시스템을 만드는 데 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 Java가 ML에 미치는 영향과 AI 앱에 대한 이점에 초점을 맞추고 다른 프로그래밍 언어보다 Java를 선호하는 거대 기술 기업에 대해 설명합니다.

AI 분야에서 Java가 이상적인 선택인 이유는 무엇입니까?

머신러닝은 오늘날 기술 환경의 중요한 구성 요소로 등장하여 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있게 해줍니다. 빅데이터가 폭발적으로 증가하고 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 머신러닝은 금융, 의료, 전자상거래 등 다양한 산업에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. Java는 ML 모델 개발에 널리 사용되는 고유한 기능으로 인해 AI 애플리케이션을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. Java가 AI를 위한 인기 있는 선택이 되는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 복잡한 작업을 해결하는 능력. Java는 객체 지향 언어입니다. 즉, 자연스럽고 직관적인 방식으로 복잡한 실제 엔터티와 프로세스를 표현할 수 있습니다.
• 보안이 강화되었습니다. 이 언어는 샌드박싱, 액세스 제어, 코드 서명과 같은 고급 보안 기능을 제공하므로 민감한 데이터를 처리하는 애플리케이션을 개발하는 데 안전한 선택이 됩니다.
• 유지관리가 용이합니다. 적절하게 문서화된 Java 애플리케이션은 정밀한 프로그래밍 기능으로 인해 유지 관리가 더 쉽습니다.
• 내장된 가비지 수집. Java는 불필요한 데이터를 자동으로 삭제할 수 있으므로 대규모 프로젝트를 개발할 때 완벽한 선택입니다.
• 원활한 휴대성. Java는 플랫폼 독립적이므로 다양한 운영 체제 및 하드웨어 아키텍처에서 동일한 코드를 쉽게 실행할 수 있습니다. 이 기능은 여러 장치와 플랫폼에 걸쳐 확장성과 성능이 필요한 AI 애플리케이션에 특히 중요합니다.

또한 Java는 손쉬운 알고리즘 코딩, 손쉬운 디버깅, 그래픽으로 데이터 표현, 사용자와의 우수한 상호 작용과 같은 기능을 제공합니다.

자바와 머신러닝

머신러닝은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 AI의 하위 분야입니다. 이는 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별함으로써 작동하며, 컴퓨터는 해당 정보를 기반으로 예측과 결정을 내릴 수 있습니다. Java는 유연성과 플랫폼 독립성으로 인해 ML 모델 구축에 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. Java를 사용하여 ML 모델을 구축하는 경우 일반적으로 단계는 다음과 같습니다. 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 전처리하는 것입니다. 그런 다음 데이터는 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어지며, 훈련 세트는 모델을 훈련하는 데 사용되며 테스트 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 데이터가 준비되면 개발자는 Java의 기계 학습 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 모델을 구축할 수 있습니다. 참고 사항: Java는 사전 구축된 알고리즘과 다양한 기능을 제공하는 광범위한 기계 학습 라이브러리와 프레임워크를 제공하여 개발자가 ML 모델을 구축하고 사용자 정의하는 데 도움을 줍니다. 또한 데이터 시각화, 기능 선택, 모델 평가 등의 기능을 제공하므로 ML 모델을 쉽게 개발하고 미세 조정할 수 있습니다. 2023년 이후 주목해야 할 최고의 Java ML 라이브러리 및 도구 중에서 다음을 강조할 수 있습니다.

• Deeplearning4j 는 GPU 가속, 분산 컴퓨팅 및 다양한 신경망 아키텍처를 포함한 포괄적인 딥 러닝 기능을 제공하는 Java 기반 라이브러리입니다. 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 GUI 기반 사용자 인터페이스를 자랑합니다.
• H2O 는 빅 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다. AutoML(자동 기계 학습) 기능, 그리드 검색, 하이퍼파라미터 튜닝, 그래픽 모델 선택 도구, 자동화된 기능 엔지니어링 도구 등을 제공합니다.
• Amazon Sagemaker는 ML 애플리케이션을 프로덕션 환경에 배포하는 프로세스를 단순화하는 Amazon Web Services에서 제공하는 관리형 서비스입니다. TensorFlow, Keras 및 SDK를 통해 Java로 작성된 사용자 정의 알고리즘을 포함한 다양한 프레임워크를 지원합니다.
• Matplotlib 는 Python으로 작업하는 데이터 과학자가 주로 사용하는 오픈 소스 플로팅 라이브러리입니다. 그러나 Java 프로그램에 쉽게 적용할 수 있으므로 사용자는 Java 앱에서 직접 분산형 차트나 히스토그램과 같은 사용자 정의 플롯을 생성하여 결과를 시각화할 수 있습니다.
• JavaML 라이브러리는 기존 수치 계산 라이브러리와 널리 사용되는 ML 라이브러리 사이에 API 계층을 제공하여 사용자가 복잡한 계산을 단순화하고 대규모 데이터 세트를 빠르고 효율적으로 실험할 수 있도록 해줍니다.
• MOA Java ML은 Java 개발자를 위한 최고의 ML 라이브러리로, 개발자가 강력한 알고리즘과 도구를 사용하여 기계 학습 모델을 생성하고 적용할 수 있도록 해줍니다. 또한 개발자가 데이터를 분석하고, 모델을 구축하고, 프로덕션에 배포하는 데 도움이 되는 도구도 포함되어 있습니다.
• Weka 는 사용자가 데이터 전처리, 분류, 클러스터링, 회귀 및 기능 선택과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 포괄적인 Java ML 라이브러리입니다. 여기에는 베이지안 네트워크, 순진한 베이즈 분류기, SVM(지원 벡터 머신)과 같은 여러 고급 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 데이터세트와 그에 따른 결과를 쉽게 시각화할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공합니다.
• Stanford CoreNLP 는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝에 사용되는 강력한 Java ML 라이브러리입니다. 감정 분석, 기계 번역, 상호 참조 해결, 품사 태깅과 같은 다양한 구성 요소를 갖추고 있습니다. 확장성을 고려하여 설계되어 사용자가 복잡한 애플리케이션을 쉽게 처리하고 다른 Java 라이브러리와 작동하는 사용자 정의 NLP 모델 및 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
• Accord.NET 은 선형 대수학, 기계 학습 알고리즘 및 기계 학습 애플리케이션 개발을 위한 기타 도구를 제공하는 더욱 강력한 라이브러리입니다. 또한 지원 벡터 머신, 신경망, 의사결정 트리 알고리즘을 포함한 다양한 구성요소도 포함되어 있습니다.
• Apache Mahout은 MapReduce 패러다임을 활용하고 분류, 협업 필터링 및 클러스터링에 가장 적합한 확장 가능한 ML 라이브러리를 제공합니다. Mahout은 Apache Hadoop을 사용하여 여러 병렬 작업을 처리하고 협업 필터링과 같은 추천 알고리즘을 제공하여 모델 구축의 확장성을 빠르게 촉진합니다.
• Mallet(Machine Learning for Language Toolkit)은 문서 분류, 클러스터링, 주제 모델링 및 명명된 엔터티 인식과 같은 자연어 처리 작업을 위한 특수 도구입니다.

모델이 구축되자마자 Java의 플랫폼 독립적 기능을 사용하여 배포할 수 있습니다. 다양한 운영 체제와 하드웨어 아키텍처에서 실행되는 Java의 기능을 통해 여러 장치와 플랫폼에 ML 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다.

Java를 사용하여 ML 솔루션을 구축하는 데 시간이 얼마나 걸리나요?

이는 프로젝트의 복잡성과 개발자의 프로그래밍 언어 숙련도에 따라 달라집니다. 간단한 작업은 완료하는 데 몇 주가 걸릴 수 있지만 더 복잡한 프로젝트는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 또한, 사전 구축된 모델과 함께 기존 라이브러리 및 프레임워크를 사용하면 개발 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 Java를 사용하여 하나 또는 다른 ML 솔루션을 구축하는 데 필요한 정확한 기간을 예측하는 것은 매우 어렵습니다.

AI 앱은 Java로부터 어떤 이점을 얻나요?

Java가 보다 효율적이고 확장 가능한 ML 모델 개발을 지원함으로써 AI 환경에 혁명을 일으키고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 무엇이 그렇게 특별할까요?

• Java를 사용하면 개발자는 복잡하고 사용자 정의 가능한 알고리즘을 구축할 수 있으므로 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산을 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
• Java의 플랫폼 독립성은 여러 장치와 플랫폼에 걸쳐 기계 학습 모델을 배포할 수 있게 하여 더 쉽게 접근하고 확장할 수 있게 해줍니다.
• Java의 견고성과 보안 기능은 AI 애플리케이션이 안정적이고 오류가 없음을 보장합니다.
• Java ML 라이브러리 및 프레임워크의 풍부한 에코시스템은 개발자에게 쉽게 사용자 정의하고 AI 애플리케이션에 통합할 수 있는 사전 구축된 알고리즘과 기능을 제공합니다. 이를 통해 많은 시간과 노력을 절약할 수 있어 AI 애플리케이션의 핵심 기능을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

ML에 Java를 사용하는 주요 기업

보시다시피 Java는 ML 프로젝트에 이상적인 선택입니다. 그리고 이를 더욱 증명하기 위해 유명 기업에서 ML을 위해 Java를 사용한 실제 사례를 생각해 냈습니다.

Google

Google은 오랫동안 Python의 TensorFlow와 같은 자체 ML 프레임워크를 개발해 왔지만 최근에는 Java를 사용하기 시작했습니다. 즉, Google Cloud Platform에는 기본 Java API를 통해 사용할 수 있는 많은 고급 ML 알고리즘이 포함되어 있습니다. 다른 Google 프로젝트인 Cloud Vision API를 사용한 이미지 인식 및 Cloud Speech-to-Text를 사용한 자연어 처리도 Java 코드로 구동됩니다.

넷플릭스

Netflix는 Java에 크게 의존하여 ML의 성능을 광범위하게 활용합니다. Netflix는 고객의 과거 시청 습관을 기반으로 개인화된 추천을 제공하기 위해 다양한 ML 모델을 사용합니다. 그리고 엄청난 양의 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 Netflix의 ML 프레임워크는 Apache Spark, Kafka Streams 및 Java 8의 조합을 활용합니다. ML 알고리즘 자체는 순수 Java 코드로 구성되며 클라우드 기반 플랫폼에 배포되어 더 빠른 훈련을 가능하게 합니다.

링크드인

LinkedIn은 주로 Java 기반 ML 알고리즘을 사용하는 또 다른 유명한 회사입니다. LinkedIn은 ML 모델을 활용하여 잠재 직원에게 과거 직업 경험을 기반으로 한 기술 세트에 따라 자신에게 가장 적합한 채용 기회를 제안합니다. LinkedIn의 개발자는 대부분 오픈 소스 ML 라이브러리인 Apache Mahout을 사용하여 최소한의 노력으로 Java 코드로 작성된 ML 알고리즘을 빠르게 구현할 수 있습니다.

IBM

마지막으로 중요한 것은 IBM 회사입니다( 이전 기사에서 클라우드 컴퓨팅 에 대한 기여에 대해 이야기했습니다 ). 잘 알려진 Watson AI 플랫폼은 Java 코드로 구동되는 ML 알고리즘을 사용하므로 개발자는 현재 사용 가능한 다른 어떤 기존 ML 기술보다 더 정확하게 고급 ML 모델을 만들 수 있습니다. 궁극적으로 많은 거대 기술 기업이 ML 관련 작업을 위해 Java에 의존하는 이유는 분명합니다. AI 분야가 계속 확장되고 발전함에 따라 Java는 기계 학습 모델을 구축하고 배포하는 데 중요한 도구로 떠오르고 있습니다. 다용성, 플랫폼 독립성 및 광범위한 라이브러리를 갖춘 Java는 안정적이고 안전하며 다른 기술과 쉽게 통합되는 보다 효율적이고 확장 가능한 ML 솔루션의 문을 열어줍니다.

요약

AI의 미래를 내다보면 Java가 ML 모델 개발과 고급 AI 앱 구축에 계속 중요한 역할을 할 것이라는 점은 분명합니다. 따라서 초보자이든 기술을 확장하려는 개발자이든 Java는 시작하기 좋은 곳입니다.