Java i sztuczna inteligencja. Dlaczego Google, Netflix i IMB używają języka Java do uczenia maszynowego?

Sztuczna inteligencja (AI) szybko zmienia sposób, w jaki współdziałamy z maszynami i pod wieloma względami ułatwia nam życie. Jednak za każdą udaną aplikacją AI kryje się potężny język programowania, który umożliwia maszynom uczenie się i przewidywanie. Podczas gdy Python jest obecnie najczęściej używanym językiem programowania w uczeniu maszynowym (ML), który umożliwia programistom szybkie tworzenie aplikacji, Java nie pozostaje w tyle. Może być lepszym wyborem do tworzenia wielkoskalowych i wydajnych systemów ze względu na doskonałą wydajność i skalowalność. W tym artykule skupimy się na wpływie Javy na ML i jej korzyściach dla aplikacji AI, a także opowiemy o gigantach technologicznych, którzy wolą Javę od innych języków programowania.

Dlaczego Java to idealny wybór w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Uczenie maszynowe stało się kluczowym elementem dzisiejszego krajobrazu technologicznego, umożliwiającym komputerom uczenie się na podstawie danych i z biegiem czasu poprawianie ich wydajności. Wraz z eksplozją big data i rosnącym zapotrzebowaniem na automatyzację, uczenie maszynowe stało się niezbędnym narzędziem w wielu branżach, w tym w finansach, służbie zdrowia, e-commerce i wielu innych. Java odgrywa kluczową rolę w zasilaniu aplikacji AI ze względu na swoje unikalne funkcje, które sprawiają, że jest popularnym wyborem przy opracowywaniu modeli uczenia maszynowego. Główne korzyści, które sprawiają, że Java jest popularnym wyborem w przypadku sztucznej inteligencji, obejmują:

• Umiejętność rozwiązywania złożonych zadań. Java jest językiem obiektowym, co oznacza, że ​​może reprezentować złożone byty i procesy występujące w świecie rzeczywistym w naturalny i intuicyjny sposób.
• Rozszerzona ochrona. Język zapewnia zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak sandboxing, kontrola dostępu i podpisywanie kodu, dzięki czemu jest bezpiecznym wyborem do tworzenia aplikacji obsługujących wrażliwe dane.
• Łatwa konserwacja. Prawidłowo udokumentowane aplikacje Java są łatwiejsze w utrzymaniu dzięki precyzyjnym możliwościom programowania.
• Wbudowany zbieracz śmieci. Ponieważ Java może automatycznie usuwać niepotrzebne dane, jest to doskonały wybór, jeśli chodzi o tworzenie projektów na dużą skalę.
• Bezproblemowa przenośność. Java jest niezależna od platformy, co ułatwia uruchamianie tego samego kodu w różnych systemach operacyjnych i architekturach sprzętowych. Ta funkcja jest szczególnie ważna w przypadku aplikacji AI, które wymagają skalowalności i wydajności na wielu urządzeniach i platformach.

Dodatkowo Java oferuje takie funkcje, jak łatwe kodowanie algorytmów, łatwe debugowanie, reprezentacja danych w formie graficznej i dobra interakcja z użytkownikiem.

Java i uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych i z biegiem czasu poprawianie swojej wydajności bez konieczności bezpośredniego programowania. Działa poprzez wykorzystanie algorytmów do identyfikowania wzorców w danych, umożliwiając komputerom przewidywanie i podejmowanie decyzji na podstawie tych informacji. Java jest popularnym językiem programowania używanym do budowania modeli ML ze względu na jego elastyczność i niezależność od platformy. Ogólnie rzecz biorąc, aby zbudować model uczenia maszynowego za pomocą języka Java, kroki są następujące: Pierwszym krokiem jest zebranie i wstępne przetworzenie danych. Następnie dane są dzielone na zbiory uczące i testowe, przy czym zbiór uczący służy do uczenia modelu, a zbiór testowy służy do oceny jego wydajności. Po przygotowaniu danych programiści mogą wykorzystać biblioteki i struktury uczenia maszynowego Java do zbudowania modelu. Uwaga: Java udostępnia szeroką gamę bibliotek i struktur uczenia maszynowego, które oferują gotowe algorytmy i różne funkcje, pomagając programistom w budowaniu i dostosowywaniu modeli uczenia maszynowego. Zapewniają również funkcje, takie jak wizualizacja danych, wybór funkcji i ocena modelu, co ułatwia opracowywanie i dostrajanie modeli uczenia maszynowego. Wśród najlepszych bibliotek i narzędzi Java ML, na które warto zwrócić uwagę w roku 2023 i później, możemy wyróżnić:

• Deeplearning4j to biblioteka oparta na Javie, która zapewnia wszechstronne funkcje głębokiego uczenia się, w tym akcelerację GPU, przetwarzanie rozproszone i różne architektury sieci neuronowych. Posiada interfejs użytkownika oparty na GUI do dostrajania hiperparametrów.
• H2O to platforma uczenia maszynowego typu open source zaprojektowana specjalnie do analizy dużych zbiorów danych. Oferuje funkcje automatycznego uczenia maszynowego (AutoML), wyszukiwanie siatki, dostrajanie hiperparametrów, graficzne narzędzia do wyboru modelu, narzędzia do zautomatyzowanego inżynierii funkcji i wiele więcej.
• Amazon Sagemaker to usługa zarządzana oferowana przez Amazon Web Services, która upraszcza proces wdrażania aplikacji ML w środowiskach produkcyjnych. Obsługuje wiele różnych frameworków, w tym TensorFlow, Keras i niestandardowe algorytmy napisane w Javie za pośrednictwem zestawów SDK.
• Matplotlib to biblioteka do tworzenia wykresów typu open source, używana głównie przez analityków danych pracujących z językiem Python. Można go jednak łatwo dostosować do programów Java, umożliwiając użytkownikom wizualizację wyników poprzez tworzenie niestandardowych wykresów, takich jak wykresy punktowe lub histogramy, bezpośrednio z aplikacji Java.
• Biblioteka JavaML zapewnia warstwę API pomiędzy tradycyjnymi bibliotekami obliczeń numerycznych a popularnymi bibliotekami ML, umożliwiając użytkownikom szybkie i wydajne upraszczanie złożonych obliczeń oraz eksperymentowanie na dużych zbiorach danych.
• MOA Java ML to wiodąca biblioteka ML dla programistów Java, umożliwiająca im korzystanie z zaawansowanych algorytmów i narzędzi do tworzenia i stosowania modeli uczenia maszynowego. Zawiera także narzędzia, które pomagają programistom analizować dane, budować modele i wdrażać je w środowisku produkcyjnym.
• Weka to wszechstronna biblioteka Java ML, która umożliwia użytkownikom wykonywanie różnych zadań, takich jak wstępne przetwarzanie danych, klasyfikacja, grupowanie, regresja i wybór funkcji. Zawiera wiele zaawansowanych algorytmów, takich jak sieci Bayesa, naiwne klasyfikatory Bayesa i maszyny wektorów nośnych (SVM). Dodatkowo zapewnia graficzny interfejs użytkownika (GUI) umożliwiający łatwą wizualizację zbiorów danych i towarzyszących im wyników.
• Stanford CoreNLP to potężna biblioteka Java ML używana do przetwarzania języka naturalnego i eksploracji tekstu. Zawiera różne komponenty, takie jak analiza nastrojów, tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie korelacji i znakowanie części mowy. Został zaprojektowany z myślą o skalowalności, umożliwiając użytkownikom łatwe przetwarzanie złożonych aplikacji i opracowywanie niestandardowych modeli NLP i aplikacji, które współpracują z dowolną inną biblioteką Java.
• Accord.NET to jeszcze jedna zaawansowana biblioteka udostępniająca algebrę liniową, algorytmy uczenia maszynowego i inne narzędzia do tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego. Zawiera także szeroką gamę komponentów, w tym maszyny wektorów nośnych, sieci neuronowe i algorytmy drzew decyzyjnych.
• Apache Mahout oferuje skalowalną bibliotekę ML, która wykorzystuje paradygmat MapReduce i najlepiej nadaje się do klasyfikacji, filtrowania zespołowego i grupowania. Mahout używa Apache Hadoop do przetwarzania wielu równoległych zadań i zapewnia algorytmy rekomendacji, takie jak filtrowanie grupowe, ułatwiające szybką skalowalność budowania modelu.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) to specjalne narzędzie do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, takich jak klasyfikacja dokumentów, grupowanie, modelowanie tematów i rozpoznawanie nazwanych jednostek.

Gdy tylko model zostanie zbudowany, można go wdrożyć przy użyciu funkcji Java niezależnych od platformy. Możliwość działania języka Java w różnych systemach operacyjnych i architekturach sprzętowych ułatwia wdrażanie modeli uczenia maszynowego na wielu urządzeniach i platformach.

Ile czasu zajmuje zbudowanie rozwiązania ML przy użyciu języka Java?

Zależy to od złożoności projektu i znajomości języka programowania przez programistę. Wykonanie prostych zadań może zająć kilka tygodni, natomiast bardziej skomplikowanych projektów może zająć kilka miesięcy. Co więcej, wykorzystanie istniejących bibliotek i frameworków z gotowymi modelami może znacznie przyspieszyć proces programowania. Dlatego dość trudne jest oszacowanie dokładnych ram czasowych wymaganych do zbudowania tego czy innego rozwiązania ML przy użyciu języka Java.

W jaki sposób aplikacje AI korzystają z Java?

Można śmiało powiedzieć, że Java rewolucjonizuje krajobraz sztucznej inteligencji, umożliwiając rozwój bardziej wydajnych i skalowalnych modeli uczenia maszynowego. Co czyni go tak wyjątkowym?

• Java umożliwia programistom tworzenie złożonych i dostosowywalnych algorytmów, co ułatwia obsługę dużych zbiorów danych i skomplikowanych obliczeń.
• Niezależność platformy Java pozwala na wdrażanie modeli uczenia maszynowego na wielu urządzeniach i platformach, dzięki czemu jest ona bardziej dostępna i skalowalna.
• Solidność i funkcje bezpieczeństwa Java zapewniają, że aplikacje AI są niezawodne i wolne od błędów.
• Bogaty ekosystem bibliotek i struktur ML języka Java zapewnia programistom gotowe algorytmy i funkcje, które można łatwo dostosować i zintegrować z aplikacjami AI. Oszczędza to dużo czasu i wysiłku, pozwalając im skupić się na tworzeniu podstawowych funkcji aplikacji AI.

Najlepsze firmy korzystające z języka Java w procesie uczenia maszynowego

Jak widać, Java jest idealnym wyborem dla projektów ML. Aby to jeszcze bardziej udowodnić, przedstawiliśmy rzeczywiste przypadki użycia języka Java w procesie uczenia maszynowego przez znane firmy.

Google

Chociaż Google od dawna opracowuje własne frameworki ML, takie jak TensorFlow w Pythonie, firma niedawno zaczęła używać języka Java. Oznacza to, że Google Cloud Platform zawiera wiele zaawansowanych algorytmów ML, których można używać za pośrednictwem natywnego interfejsu API języka Java. Inne projekty Google, rozpoznawanie obrazu za pomocą interfejsów API Cloud Vision i przetwarzanie języka naturalnego za pomocą funkcji zamiany mowy na tekst w chmurze, również korzystają z kodu Java.

Netflixa

Netflix w szerokim zakresie wykorzystuje możliwości uczenia maszynowego, w dużym stopniu opierając się na Javie. Netflix wykorzystuje szereg modeli uczenia maszynowego, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje na podstawie wcześniejszych nawyków klientów związanych z oglądaniem. Aby obsługiwać ogromne ilości danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym, platforma ML firmy Netflix wykorzystuje kombinację Apache Spark, Kafka Streams i Java 8. Same algorytmy ML składają się z czystego kodu Java i są wdrażane na platformie opartej na chmurze, aby umożliwiają szybsze szkolenie.

LinkedIn

LinkedIn to kolejna znana firma, która wykorzystuje algorytmy ML oparte głównie na Javie. LinkedIn wykorzystuje modele uczenia maszynowego do sugerowania potencjalnym pracownikom najlepszych ofert pracy, które odpowiadają im zgodnie z ich umiejętnościami w oparciu o wcześniejsze doświadczenie zawodowe. Programiści LinkedIn najczęściej korzystają z biblioteki ML Apache Mahout typu open source, która umożliwia im szybkie wdrażanie algorytmów ML napisanych w kodzie Java przy minimalnym wysiłku.

IBM-a

Ostatnią rzeczą jest firma IBM (o jej wkładzie w chmurę obliczeniową mówiliśmy już w artykule wcześniej ). Dobrze znana platforma Watson AI wykorzystuje algorytmy ML oparte na kodzie Java, umożliwiając programistom tworzenie wysokiej klasy modeli ML z większą dokładnością niż jakakolwiek inna istniejąca obecnie technologia ML. Ostatecznie staje się jasne, dlaczego wielu gigantów technologicznych wykorzystuje Javę do zadań związanych z uczeniem maszynowym. Ponieważ dziedzina sztucznej inteligencji stale się rozwija i ewoluuje, Java staje się kluczowym narzędziem do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Dzięki swojej wszechstronności, niezależności od platformy i rozbudowanym bibliotekom Java otwiera drzwi dla bardziej wydajnych i skalowalnych rozwiązań ML, które są niezawodne, bezpieczne i łatwo integrują się z innymi technologiami.

Streszczenie

Patrząc w przyszłość sztucznej inteligencji, jasne jest, że Java będzie nadal odgrywać kluczową rolę w rozwoju modeli uczenia maszynowego i tworzeniu zaawansowanych aplikacji AI. Niezależnie od tego, czy jesteś nowicjuszem, czy programistą chcącym poszerzyć swoje umiejętności, Java jest doskonałym miejscem na rozpoczęcie.