Java e IA. Por que Google, Netflix e IMB usam Java para aprendizado de máquina?

A Inteligência Artificial (IA) está mudando rapidamente a maneira como interagimos com as máquinas e facilitando nossas vidas de várias maneiras. No entanto, por trás de cada aplicação de IA bem-sucedida existe uma poderosa linguagem de programação que permite às máquinas aprender e fazer previsões. Embora Python seja atualmente a linguagem de programação mais usada para aprendizado de máquina (ML), que permite aos desenvolvedores criar aplicativos rapidamente, Java não fica atrás. Pode ser a melhor escolha para a criação de sistemas de alto desempenho em grande escala, graças ao seu excelente desempenho e escalabilidade. Neste artigo, focaremos no impacto do Java no ML e seus benefícios para aplicativos de IA, bem como falaremos sobre gigantes da tecnologia que preferem Java a outras linguagens de programação.

Por que Java é a escolha ideal para o campo de IA?

O aprendizado de máquina emergiu como um componente crucial do cenário tecnológico atual, permitindo que os computadores aprendam com os dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo. Com a explosão do big data e a crescente procura de automação, a aprendizagem automática tornou-se uma ferramenta indispensável em muitos setores, incluindo finanças, saúde, comércio eletrónico e muitos mais. Java desempenha um papel vital no desenvolvimento de aplicativos de IA devido aos seus recursos exclusivos que o tornam uma escolha popular para o desenvolvimento de modelos de ML. Os principais benefícios que tornam o Java uma escolha popular para IA incluem:

• Capacidade de resolver tarefas complexas. Java é uma linguagem orientada a objetos, o que significa que pode representar entidades e processos complexos do mundo real de uma forma natural e intuitiva.
• Segurança melhorada. A linguagem oferece recursos avançados de segurança, como sandbox, controle de acesso e assinatura de código, tornando-a uma escolha segura para o desenvolvimento de aplicativos que lidam com dados confidenciais.
• Fácil manutenção. Aplicativos Java devidamente documentados são mais fáceis de manter devido aos recursos de programação precisos.
• Coleta de lixo embutida. Como o Java pode excluir automaticamente dados inúteis, é a escolha perfeita quando se trata de desenvolver projetos de grande escala.
• Portabilidade perfeita. Java é independente de plataforma, o que facilita a execução do mesmo código em diferentes sistemas operacionais e arquiteturas de hardware. Esse recurso é especialmente importante para aplicações de IA que exigem escalabilidade e desempenho em vários dispositivos e plataformas.

Além disso, Java oferece recursos como fácil codificação de algoritmos, depuração sem esforço, representação de dados em gráficos e boa interação com o usuário.

Java e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subcampo da IA ​​que permite que as máquinas aprendam com os dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo, sem serem explicitamente programadas. Funciona usando algoritmos para identificar padrões nos dados, permitindo que os computadores façam previsões e tomem decisões com base nessas informações. Java é uma linguagem de programação popular usada para construir modelos de ML devido à sua flexibilidade e independência de plataforma. Para construir um modelo de ML com Java, geralmente, as etapas são as seguintes: A primeira etapa é coletar e pré-processar os dados. Em seguida, os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste, sendo o conjunto de treinamento utilizado para treinar o modelo e o conjunto de teste utilizado para avaliar seu desempenho. Depois que os dados estiverem preparados, os desenvolvedores podem usar as bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina Java para construir um modelo. Observação: Java fornece uma ampla variedade de bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina que oferecem algoritmos pré-construídos e várias funções, ajudando os desenvolvedores a construir e personalizar seus modelos de ML. Eles também fornecem recursos como visualização de dados, seleção de recursos e avaliação de modelos, facilitando o desenvolvimento e o ajuste fino de modelos de ML. Entre as melhores bibliotecas e ferramentas Java ML a serem observadas em 2023 e além, podemos destacar:

• Deeplearning4j é uma biblioteca baseada em Java que fornece funcionalidades abrangentes de aprendizado profundo, incluindo aceleração de GPU, computação distribuída e várias arquiteturas de redes neurais. Possui uma interface de usuário baseada em GUI para ajuste de hiperparâmetros.
• H2O é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto projetada especificamente para análise de big data. Ele oferece recursos de aprendizado de máquina automático (AutoML), pesquisa de grade, ajuste de hiperparâmetros, ferramentas de seleção de modelo gráfico, ferramentas automatizadas de engenharia de recursos e muito mais.
• Amazon Sagemaker é um serviço gerenciado oferecido pela Amazon Web Services que simplifica o processo de implantação de aplicativos de ML em ambientes de produção. Ele oferece suporte a muitas estruturas diferentes, incluindo TensorFlow, Keras e algoritmos personalizados escritos em Java por meio de seus SDKs.
• Matplotlib é uma biblioteca de plotagem de código aberto usada principalmente por cientistas de dados que trabalham com Python. No entanto, ele pode ser facilmente adaptado a programas Java, permitindo que os usuários visualizem seus resultados criando gráficos personalizados, como gráficos de dispersão ou histogramas, diretamente de seus aplicativos Java.
• A biblioteca JavaML fornece uma camada de API entre bibliotecas de computação numérica tradicionais e bibliotecas de ML populares, permitindo aos usuários simplificar cálculos complexos e experimentar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente.
• MOA Java ML é uma biblioteca líder de ML para desenvolvedores Java, permitindo-lhes usar algoritmos e ferramentas poderosas para criar e aplicar modelos de aprendizado de máquina. Também inclui ferramentas que ajudam os desenvolvedores a analisar dados, construir modelos e implantá-los em produção.
• Weka é uma biblioteca Java ML abrangente que permite aos usuários realizar várias tarefas, como pré-processamento de dados, classificação, clustering, regressão e seleção de recursos. Ele contém vários algoritmos avançados, como redes Bayesianas, classificadores Bayes ingênuos e máquinas de vetores de suporte (SVMs). Além disso, ele fornece uma interface gráfica de usuário (GUI) para fácil visualização de conjuntos de dados e os resultados que os acompanham.
• Stanford CoreNLP é uma poderosa biblioteca Java ML usada para processamento de linguagem natural e mineração de texto. Ele apresenta vários componentes, como análise de sentimento, tradução automática, resolução de correferência e marcação de classe gramatical. Ele foi projetado para ser escalonável, permitindo que os usuários processem facilmente aplicativos complexos e desenvolvam modelos e aplicativos de PNL personalizados que funcionam com qualquer outra biblioteca Java.
• Accord.NET é mais uma biblioteca poderosa que fornece álgebra linear, algoritmos de aprendizado de máquina e outras ferramentas para desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina. Ele também contém uma ampla variedade de componentes, incluindo máquinas de vetores de suporte, redes neurais e algoritmos de árvore de decisão.
• Apache Mahout oferece uma biblioteca de ML escalonável que utiliza o paradigma MapReduce e é melhor para classificação, filtragem colaborativa e clustering. Mahout usa Apache Hadoop para processar múltiplas tarefas paralelas e fornece algoritmos de recomendação, como filtragem colaborativa, facilitando a escalabilidade de construção rápida de seu modelo.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) é uma ferramenta especial para tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de documentos, clustering, modelagem de tópicos e reconhecimento de entidade nomeada.

Assim que o modelo for construído, ele poderá ser implementado usando recursos independentes de plataforma Java. A capacidade do Java de ser executado em diferentes sistemas operacionais e arquiteturas de hardware facilita a implantação de modelos de ML em vários dispositivos e plataformas.

Quanto tempo leva para construir uma solução de ML usando Java?

Depende da complexidade do projeto e da proficiência do desenvolvedor com a linguagem de programação. Tarefas simples podem levar algumas semanas para serem concluídas, enquanto projetos mais complexos podem levar vários meses. Além disso, o uso de bibliotecas e estruturas pré-existentes com modelos pré-construídos pode acelerar substancialmente o processo de desenvolvimento. Portanto, é bastante desafiador estimar o prazo preciso necessário para construir uma ou outra solução de ML usando Java.

Como os aplicativos de IA se beneficiam do Java?

É seguro dizer que Java está revolucionando o cenário da IA ​​ao permitir o desenvolvimento de modelos de ML mais eficientes e escaláveis. O que o torna tão especial?

• Java permite que os desenvolvedores criem algoritmos complexos e personalizáveis, facilitando o manuseio de grandes conjuntos de dados e cálculos complexos.
• A independência de plataforma do Java permite a implantação de modelos de aprendizado de máquina em vários dispositivos e plataformas, tornando-o mais acessível e escalável.
• A robustez e os recursos de segurança do Java garantem que os aplicativos de IA sejam confiáveis ​​e livres de erros.
• O rico ecossistema de bibliotecas e estruturas de ML Java fornece aos desenvolvedores algoritmos e funções pré-construídos que podem ser facilmente personalizados e integrados em seus aplicativos de IA. Isso economiza muito tempo e esforço, permitindo que se concentrem na construção dos principais recursos de seus aplicativos de IA.

Principais empresas que usam Java para ML

Como você pode ver, Java é a escolha ideal para projetos de ML. E para provar isso ainda mais, apresentamos casos reais de uso de Java para ML por empresas famosas.

Google

Embora o Google esteja desenvolvendo há muito tempo suas próprias estruturas de ML, como TensorFlow em Python, a empresa recentemente começou a usar Java. Ou seja, o Google Cloud Platform inclui muitos algoritmos avançados de ML que podem ser usados ​​por meio da API Java nativa. Outros projetos do Google, reconhecimento de imagem com APIs Cloud Vision e processamento de linguagem natural com Cloud Speech-to-Text, também são desenvolvidos com código Java.

Netflix

A Netflix aproveita extensivamente o poder do ML, dependendo fortemente do Java. A Netflix emprega uma variedade de modelos de ML para fornecer recomendações personalizadas com base nos hábitos de visualização anteriores dos clientes. E para lidar com as enormes quantidades de dados de streaming em tempo real, a estrutura de ML da Netflix utiliza uma combinação de Apache Spark, Kafka Streams e Java 8. Os próprios algoritmos de ML consistem em código Java puro e são implantados em uma plataforma baseada em nuvem para permitir um treinamento mais rápido.

LinkedIn

LinkedIn é outra empresa conhecida que usa algoritmos de ML baseados principalmente em Java. O LinkedIn utiliza modelos de ML para sugerir aos funcionários em potencial as melhores vagas de carreira que se adequam a eles de acordo com seu conjunto de habilidades com base na experiência profissional anterior. Os desenvolvedores do LinkedIn usam principalmente a biblioteca de ML de código aberto Apache Mahout, permitindo-lhes implementar rapidamente algoritmos de ML escritos em código Java com esforço mínimo.

IBM

Por último, mas não menos importante, está a empresa IBM (falamos sobre sua contribuição para a computação em nuvem no artigo anterior ). Sua conhecida plataforma Watson AI usa algoritmos de ML alimentados por código Java, permitindo que os desenvolvedores criem modelos de ML de ponta com maior precisão do que qualquer outra tecnologia de ML existente disponível atualmente. Em última análise, está claro por que muitos gigantes da tecnologia dependem de Java para tarefas relacionadas a ML. À medida que o campo da IA ​​continua a expandir-se e a evoluir, o Java está a emergir como uma ferramenta crucial para a construção e implementação de modelos de aprendizagem automática. Com sua versatilidade, independência de plataforma e bibliotecas extensas, Java abre as portas para soluções de ML mais eficientes e escaláveis, confiáveis, seguras e facilmente integradas a outras tecnologias.

Resumo

Ao olharmos para o futuro da IA, fica claro que Java continuará a desempenhar um papel vital no desenvolvimento de modelos de ML e na construção de aplicativos avançados de IA. Portanto, seja você um novato ou um desenvolvedor que deseja expandir suas habilidades, Java é um excelente lugar para começar.