Java dan AI. Mengapa Google, Netflix dan IMB menggunakan Java untuk Pembelajaran Mesin?

Kecerdasan Buatan (AI) dengan pantas mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin dan menjadikan kehidupan kita lebih mudah dalam pelbagai cara. Walau bagaimanapun, di sebalik setiap aplikasi AI yang berjaya terdapat bahasa pengaturcaraan yang berkuasa yang membolehkan mesin belajar dan membuat ramalan. Walaupun Python kini merupakan bahasa pengaturcaraan yang paling biasa digunakan untuk Pembelajaran Mesin (ML) yang membolehkan pembangun membina apl dengan cepat, Java tidak ketinggalan. Ia mungkin pilihan yang lebih baik untuk mencipta sistem berprestasi tinggi berskala besar berkat prestasi dan kebolehskalaannya yang hebat. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada kesan Java pada ML dan faedahnya untuk aplikasi AI, serta memberitahu tentang gergasi teknologi yang memilih Java daripada bahasa pengaturcaraan lain.

Mengapa Java Adalah Pilihan Ideal untuk Medan AI?

Pembelajaran mesin telah muncul sebagai komponen penting dalam landskap teknologi hari ini, yang membolehkan komputer belajar daripada data dan meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa. Dengan ledakan data besar dan permintaan yang semakin meningkat untuk automasi, pembelajaran mesin telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam banyak industri, termasuk kewangan, penjagaan kesihatan, e-dagang dan banyak lagi. Java memainkan peranan penting dalam menjanakan aplikasi AI kerana ciri uniknya yang menjadikannya pilihan popular untuk membangunkan model ML. Faedah utama yang menjadikan Java pilihan popular untuk AI termasuk:

• Keupayaan untuk menyelesaikan tugas yang kompleks. Java ialah bahasa berorientasikan objek, yang bermaksud ia boleh mewakili entiti dan proses dunia sebenar yang kompleks dengan cara semula jadi dan intuitif.
• Keselamatan yang dipertingkatkan. Bahasa ini menyediakan ciri keselamatan lanjutan seperti kotak pasir, kawalan akses dan tandatangan kod, menjadikannya pilihan selamat untuk membangunkan aplikasi yang berurusan dengan data sensitif.
• Mudah diselenggara. Aplikasi Java yang didokumentasikan dengan betul lebih mudah diselenggara kerana keupayaan pengaturcaraan yang tepat.
• Pengumpulan sampah terbina dalam. Memandangkan Java boleh memadamkan data yang tidak berguna secara automatik, ia adalah pilihan yang tepat apabila ia datang untuk membangunkan projek berskala besar.
• Mudah alih lancar. Java adalah bebas platform, yang memudahkan untuk menjalankan kod yang sama pada sistem pengendalian dan seni bina perkakasan yang berbeza. Ciri ini amat penting untuk aplikasi AI yang memerlukan kebolehskalaan dan prestasi merentas berbilang peranti dan platform.

Selain itu, Java menawarkan ciri seperti pengekodan algoritma yang mudah, penyahpepijatan yang mudah, perwakilan data dalam grafik dan interaksi yang baik dengan pengguna.

Java dan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin ialah subbidang AI yang membolehkan mesin belajar daripada data dan meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ia berfungsi dengan menggunakan algoritma untuk mengenal pasti corak dalam data, membolehkan komputer membuat ramalan dan keputusan berdasarkan maklumat tersebut. Java ialah bahasa pengaturcaraan popular yang digunakan untuk membina model ML kerana fleksibiliti dan kebebasan platformnya. Untuk membina model ML dengan Java, secara amnya, langkah-langkahnya adalah seperti berikut: Langkah pertama ialah mengumpul dan mempraproses data. Kemudian, data dibahagikan kepada set latihan dan ujian, dengan set latihan digunakan untuk melatih model dan set ujian digunakan untuk menilai prestasinya. Setelah data disediakan, pembangun boleh menggunakan perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin Java untuk membina model. Nota bene: Java menyediakan rangkaian luas perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin yang menawarkan algoritma pra-bina dan pelbagai fungsi, membantu pembangun membina dan menyesuaikan model ML mereka. Mereka juga menyediakan ciri seperti visualisasi data, pemilihan ciri dan penilaian model, menjadikannya mudah untuk membangunkan dan memperhalusi model ML. Antara perpustakaan dan alatan Java ML terbaik untuk diperhatikan pada tahun 2023 dan seterusnya, kami boleh menyerlahkan:

• Deeplearning4j ialah perpustakaan berasaskan Java yang menyediakan fungsi pembelajaran mendalam yang komprehensif, termasuk pecutan GPU, pengkomputeran teragih dan pelbagai seni bina rangkaian saraf. Ia mempunyai antara muka pengguna berasaskan GUI untuk penalaan hiperparameter.
• H2O ialah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang direka khusus untuk analisis data besar. Ia menawarkan keupayaan pembelajaran mesin automatik (AutoML), carian grid, penalaan hiperparameter, alat pemilihan model grafik, alat kejuruteraan ciri automatik dan banyak lagi.
• Amazon Sagemaker ialah perkhidmatan terurus yang ditawarkan oleh Amazon Web Services yang memudahkan proses menggunakan aplikasi ML ke dalam persekitaran pengeluaran. Ia menyokong banyak rangka kerja yang berbeza, termasuk TensorFlow, Keras, dan algoritma tersuai yang ditulis dalam Java melalui SDKnya.
• Matplotlib ialah perpustakaan perancangan sumber terbuka yang digunakan terutamanya oleh saintis data yang bekerja dengan Python. Namun, ia boleh disesuaikan dengan mudah kepada program Java, membolehkan pengguna memvisualisasikan hasil mereka dengan mencipta plot tersuai seperti plot taburan atau histogram terus daripada apl Java mereka.
• Pustaka JavaML menyediakan lapisan API antara perpustakaan pengiraan berangka tradisional dan perpustakaan ML yang popular, membolehkan pengguna memudahkan pengiraan kompleks dan mencuba set data yang besar dengan cepat dan cekap.
• MOA Java ML ialah perpustakaan ML terkemuka untuk pembangun Java, membenarkan mereka menggunakan algoritma dan alatan yang berkuasa untuk mencipta dan menggunakan model pembelajaran mesin. Ia juga termasuk alatan yang membantu pembangun menganalisis data, membina model dan menggunakan data tersebut ke pengeluaran.
• Weka ialah perpustakaan ML Java komprehensif yang membolehkan pengguna melakukan pelbagai tugas seperti prapemprosesan data, pengelasan, pengelompokan, regresi dan pemilihan ciri. Ia mengandungi berbilang algoritma lanjutan seperti rangkaian Bayesian, pengelas Bayes naif dan mesin vektor sokongan (SVM). Selain itu, ia menyediakan antara muka pengguna grafik (GUI) untuk visualisasi data yang mudah bagi set data dan hasil yang disertakan.
• Stanford CoreNLP ialah perpustakaan ML Java yang berkuasa yang digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi dan perlombongan teks. Ia menampilkan pelbagai komponen seperti analisis sentimen, terjemahan mesin, resolusi rujukan dan pengetegan sebahagian daripada pertuturan. Ia direka bentuk untuk kebolehskalaan, membolehkan pengguna memproses aplikasi kompleks dengan mudah dan membangunkan model dan aplikasi NLP tersuai yang berfungsi dengan mana-mana perpustakaan Java lain.
• Accord.NET ialah satu perpustakaan yang lebih berkuasa yang menyediakan algebra linear, algoritma pembelajaran mesin dan alatan lain untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin. Ia juga mengandungi pelbagai jenis komponen, termasuk mesin vektor sokongan, rangkaian saraf dan algoritma pepohon keputusan.
• Apache Mahout menawarkan perpustakaan ML berskala yang menggunakan paradigma MapReduce dan terbaik untuk pengelasan, penapisan kolaboratif dan pengelompokan. Mahout menggunakan Apache Hadoop untuk memproses berbilang tugas selari dan menyediakan algoritma pengesyoran seperti penapisan kolaboratif, memudahkan skalabiliti membina model anda dengan cepat.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) ialah alat khas untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti pengelasan dokumen, pengelompokan, pemodelan topik dan pengecaman entiti bernama.

Sebaik sahaja model dibina, ia boleh digunakan menggunakan ciri bebas platform Java. Keupayaan Java untuk berjalan pada sistem pengendalian dan seni bina perkakasan yang berbeza memudahkan untuk menggunakan model ML merentas berbilang peranti dan platform.

Berapa lama masa yang diambil untuk membina penyelesaian ML menggunakan Java?

Ia bergantung pada kerumitan projek dan kecekapan pembangun dengan bahasa pengaturcaraan. Tugas mudah mungkin mengambil masa beberapa minggu untuk disiapkan, manakala projek yang lebih rumit mungkin mengambil masa beberapa bulan. Selain itu, menggunakan perpustakaan dan rangka kerja sedia ada dengan model pra-bina boleh mempercepatkan proses pembangunan dengan ketara. Oleh itu, agak mencabar untuk menganggarkan jangka masa yang tepat yang diperlukan untuk membina satu atau satu lagi penyelesaian ML menggunakan Java.

Bagaimanakah Aplikasi AI mendapat manfaat daripada Java?

Adalah selamat untuk mengatakan bahawa Java sedang merevolusikan landskap AI dengan membolehkan pembangunan model ML yang lebih cekap dan berskala. Apa yang membuatkan ia begitu istimewa?

• Java membenarkan pembangun membina algoritma yang kompleks dan boleh disesuaikan, menjadikannya lebih mudah untuk mengendalikan set data yang besar dan pengiraan yang kompleks.
• Kebebasan platform Java membolehkan penggunaan model pembelajaran mesin merentas berbilang peranti dan platform, menjadikannya lebih mudah diakses dan berskala.
• Ciri keteguhan dan keselamatan Java memastikan aplikasi AI boleh dipercayai dan bebas daripada ralat.
• Ekosistem yang kaya dengan perpustakaan dan rangka kerja ML Java menyediakan pembangun dengan algoritma dan fungsi pra-bina yang boleh disesuaikan dengan mudah dan disepadukan ke dalam aplikasi AI mereka. Ini menjimatkan banyak masa dan usaha, membolehkan mereka menumpukan pada membina ciri teras aplikasi AI mereka.

Syarikat Teratas Menggunakan Java untuk ML

Seperti yang anda lihat, Java ialah pilihan ideal untuk projek ML. Dan untuk membuktikannya lagi, kami telah menghasilkan kes sebenar penggunaan Java untuk ML oleh syarikat terkenal.

Google

Walaupun Google telah lama membangunkan rangka kerja MLnya sendiri seperti TensorFlow dalam Python, syarikat itu baru-baru ini mula menggunakan Java. Maksudnya, Google Cloud Platform merangkumi banyak algoritma ML lanjutan yang boleh digunakan melalui API Java asli. Projek Google yang lain, Pengecaman Imej dengan Cloud Vision API dan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dengan Cloud Speech-to-Text, juga dikuasakan oleh kod Java.

Netflix

Netflix memanfaatkan kuasa ML secara meluas, bergantung sepenuhnya pada Java. Netflix menggunakan pelbagai model ML untuk menyampaikan pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan tabiat tontonan pelanggan yang lalu. Dan untuk mengendalikan kuantiti data penstriman yang besar dalam masa nyata, rangka kerja ML Netflix menggunakan gabungan Apache Spark, Kafka Streams dan Java 8. Algoritma ML sendiri terdiri daripada kod Java tulen dan digunakan pada platform berasaskan awan untuk membolehkan latihan lebih cepat.

LinkedIn

LinkedIn ialah sebuah lagi syarikat terkenal yang menggunakan algoritma ML yang dikuasakan oleh Java terutamanya. LinkedIn menggunakan model ML untuk mencadangkan pekerja berpotensi membuka kerjaya terbaik yang sesuai dengan mereka mengikut set kemahiran mereka berdasarkan pengalaman kerja lepas. Pembangun LinkedIn kebanyakannya menggunakan perpustakaan ML sumber terbuka Apache Mahout, membolehkan mereka melaksanakan algoritma ML dengan cepat yang ditulis dalam kod Java dengan usaha yang minimum.

IBM

Akhir sekali ialah syarikat IBM (kami bercakap tentang sumbangannya kepada pengkomputeran awan dalam artikel sebelum ini ). Platform Watson AInya yang terkenal menggunakan algoritma ML yang dikuasakan oleh kod Java, membenarkan pembangun mencipta model ML mewah dengan ketepatan yang lebih tinggi daripada mana-mana teknologi ML sedia ada yang tersedia hari ini. Akhirnya, jelas mengapa banyak gergasi teknologi bergantung pada Java untuk tugas berkaitan ML. Memandangkan bidang AI terus berkembang dan berkembang, Java muncul sebagai alat penting untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mesin. Dengan kepelbagaian, kebebasan platform dan perpustakaan yang luas, Java membuka pintu untuk penyelesaian ML yang lebih cekap dan berskala yang boleh dipercayai, selamat dan mudah disepadukan dengan teknologi lain.

Ringkasan

Semasa kami melihat masa depan AI, jelas bahawa Java akan terus memainkan peranan penting dalam pembangunan model ML dan membina aplikasi AI lanjutan. Jadi, sama ada anda seorang pemula atau pembangun yang ingin mengembangkan kemahiran anda, Java ialah tempat terbaik untuk bermula.