جاوا ۽ AI. ڇو گوگل، Netflix، ۽ IMB مشين لرننگ لاءِ جاوا استعمال ڪن ٿا؟

مصنوعي ذهانت (AI) تيزي سان تبديل ٿي رهي آهي جنهن طريقي سان اسان مشينن سان لهه وچڙ ۾ آهيون ۽ ڪيترن ئي طريقن سان اسان جي زندگين کي آسان بڻائي رهيا آهيون. بهرحال، هر ڪامياب AI ايپليڪيشن جي پويان هڪ طاقتور پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا مشينن کي سکڻ ۽ اڳڪٿيون ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿي. جڏهن ته Python هن وقت مشين لرننگ (ML) لاءِ سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيندڙ پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا ڊولپرز کي جلدي ايپس ٺاهڻ جي قابل بڻائي ٿي، جاوا پوئتي نه هٽي. اهو ٿي سگهي ٿو بهتر انتخاب ٺاهڻ لاءِ وڏي پيماني تي، اعليٰ ڪارڪردگي وارو نظام ان جي عظيم ڪارڪردگي ۽ اسڪاليبلٽي جي مهرباني. هن آرٽيڪل ۾، اسان ايم ايل تي جاوا جي اثر ۽ AI ايپس لاءِ ان جي فائدن تي ڌيان ڏينداسين، انهي سان گڏ ٽيڪ ديو جي باري ۾ ٻڌائينداسين جيڪي جاوا کي ٻين پروگرامنگ ٻولين تي ترجيح ڏين ٿا.

ڇو جاوا AI فيلڊ لاءِ هڪ مثالي انتخاب آهي؟

مشين لرننگ اڄ جي ٽيڪنيڪي منظرنامي جي هڪ اهم جزو طور اڀري آئي آهي، ڪمپيوٽرن کي ڊيٽا مان سکڻ ۽ وقت سان گڏ انهن جي ڪارڪردگي بهتر ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿي. وڏي ڊيٽا جي ڌماڪي ۽ آٽوميشن جي وڌندڙ گهرج سان، مشين سکيا ڪيترن ئي صنعتن ۾ هڪ لازمي اوزار بڻجي چڪو آهي، بشمول فنانس، صحت جي سار سنڀار، اي ڪامرس، ۽ ٻيا ڪيترائي. جاوا AI ايپليڪيشنن کي طاقت ڏيڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو ان جي منفرد خاصيتن جي ڪري جيڪا ان کي ML ماڊلز جي ترقي لاءِ هڪ مشهور انتخاب بڻائي ٿي. مکيه فائدن جيڪي جاوا کي AI لاءِ مشهور پسند ڪن ٿا انهن ۾ شامل آهن:

• پيچيده ڪمن کي حل ڪرڻ جي صلاحيت. جاوا هڪ آبجیکٹ تي مبني ٻولي آهي، جنهن جو مطلب آهي ته اها پيچيده حقيقي دنيا جي ادارن ۽ عملن کي قدرتي ۽ وجداني انداز ۾ نمائندگي ڪري سگهي ٿي.
• وڌايو ويو سيڪيورٽي. ٻولي ترقي يافته حفاظتي خاصيتون مهيا ڪري ٿي جهڙوڪ سينڊ باڪسنگ، رسائي ڪنٽرول، ۽ ڪوڊ سائننگ، ان کي ترقي يافته ايپليڪيشنن لاءِ محفوظ انتخاب بڻائي ٿي جيڪي حساس ڊيٽا سان ڊيل ڪن ٿيون.
• آسان سار سنڀال. صحيح طور تي دستاويز ٿيل جاوا ايپليڪيشنن کي برقرار رکڻ لاء آسان آهي صحيح پروگرامنگ صلاحيتن جي ڪري.
• تعمير ٿيل ڪچرو گڏ ڪرڻ. جيئن ته جاوا خودڪار طريقي سان بيڪار ڊيٽا کي ختم ڪري سگهي ٿو، اهو هڪ بهترين انتخاب آهي جڏهن اهو وڏي پيماني تي منصوبن کي ترقي ڪرڻ لاء اچي ٿو.
• بيحد پورٽبلٽي. جاوا پليٽ فارم-آزاد آهي، جيڪو مختلف آپريٽنگ سسٽم ۽ هارڊويئر آرڪيٽيڪچرز تي ساڳيو ڪوڊ هلائڻ آسان بڻائي ٿو. ھي خصوصيت خاص طور تي AI ايپليڪيشنن لاءِ اھم آھي جن کي گھڻن ڊوائيسز ۽ پليٽ فارمن تي اسڪيلبلٽي ۽ ڪارڪردگي جي ضرورت آھي.

اضافي طور تي، جاوا خاصيتون پيش ڪري ٿو جهڙوڪ الورورٿمز جي آسان ڪوڊنگ، بي ترتيب ڊيبگنگ، گرافڪس ۾ ڊيٽا جي نمائندگي، ۽ صارف سان سٺو رابطو.

جاوا ۽ مشين لرننگ

مشين لرننگ AI جو ھڪڙو ذيلي فيلڊ آھي جيڪو مشينن کي ڊيٽا مان سکڻ جي قابل بڻائي ٿو ۽ واضح طور تي پروگرام ڪرڻ کان سواءِ وقت سان گڏ پنھنجي ڪارڪردگي کي بھتر بڻائي ٿو. اهو ڪم ڪري ٿو الگورتھم استعمال ڪندي ڊيٽا ۾ نمونن کي سڃاڻڻ لاءِ، ڪمپيوٽرن کي ان معلومات جي بنياد تي اڳڪٿيون ۽ فيصلا ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. جاوا هڪ مشهور پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا ايم ايل ماڊل ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪئي وئي آهي ان جي لچڪ ۽ پليٽ فارم جي آزادي جي ڪري. جاوا سان ايم ايل ماڊل ٺاھڻ لاء، عام طور تي، ھيٺ ڏنل قدم آھن: پھريون قدم ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ اڳڀرائي ڪرڻ آھي. ان کان پوء، ڊيٽا کي ٽريننگ ۽ ٽيسٽ سيٽ ۾ ورهايو ويو آهي، ٽريننگ سيٽ سان ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاء استعمال ڪيو ويو ۽ ٽيسٽ سيٽ ان جي ڪارڪردگي جو جائزو وٺڻ لاء استعمال ڪيو ويو. هڪ دفعو ڊيٽا تيار ٿي ويندي آهي، ڊولپر استعمال ڪري سگھن ٿا جاوا جي مشين لرننگ لائبريرين ۽ فريم ورڪ کي ماڊل ٺاهڻ لاءِ. نوٽ بين: جاوا مشين لرننگ لئبرريءَ ۽ فريم ورڪ جي وسيع رينج مهيا ڪري ٿي جيڪي اڳ ۾ ٺهيل الگورٿمز ۽ مختلف ڪمن کي پيش ڪن ٿيون، ڊولپرز کي سندن ML ماڊل ٺاهڻ ۽ ترتيب ڏيڻ ۾ مدد ڪن ٿيون. اهي خاصيتون پڻ مهيا ڪن ٿيون جهڙوڪ ڊيٽا بصري، خصوصيت جي چونڊ، ۽ ماڊل جي تشخيص، انهي کي آسان بڻائي ٿي ۽ ايم ايل ماڊل کي بهتر ڪرڻ. 2023 ۽ ان کان پوءِ ڏسڻ لاءِ بهترين جاوا ايم ايل لائبريرين ۽ اوزارن مان ، اسان نمايان ڪري سگھون ٿا:

• Deeplearning4j هڪ جاوا جي بنياد تي لائبريري آهي جيڪا جامع ڊيپ لرننگ ڪارڪردگي مهيا ڪري ٿي، بشمول GPU تيز رفتار، تقسيم ڪيل ڪمپيوٽنگ، ۽ مختلف نيورل نيٽورڪ آرڪيٽيڪچرز. اهو هڪ GUI تي ٻڌل يوزر انٽرفيس کي هائپرپيراميٽر ٽيوننگ لاءِ پيش ڪري ٿو.
• H2O هڪ اوپن سورس مشين لرننگ پليٽ فارم آهي خاص طور تي وڏي ڊيٽا اينالائيٽڪس لاءِ ٺهيل آهي. اهو پيش ڪري ٿو خودڪار مشين لرننگ (AutoML) صلاحيتون، گرڊ سرچ، هائپر پيراميٽر ٽيوننگ، گرافڪ ماڊل چونڊ جا اوزار، خودڪار فيچر انجنيئرنگ اوزار، ۽ وڌيڪ.
• Amazon Sagemaker Amazon ويب سروسز پاران پيش ڪيل هڪ منظم خدمت آهي جيڪا پيداوار جي ماحول ۾ ML ايپليڪيشنن کي ترتيب ڏيڻ جي عمل کي آسان بڻائي ٿي. اهو ڪيترن ئي مختلف فريم ورڪ کي سپورٽ ڪري ٿو، بشمول TensorFlow، Keras، ۽ جاوا ۾ لکيل ڪسٽم الگورتھم ان جي SDKs ذريعي.
• Matplotlib هڪ اوپن سورس پلاٽنگ لائبريري آهي جيڪا بنيادي طور تي استعمال ڪئي ويندي آهي ڊيٽا سائنسدانن پاران ڪم ڪندڙ Python سان. اڃان تائين، اهو آساني سان جاوا پروگرامن سان ٺهڪندڙ ٿي سگهي ٿو، صارفين کي انهن جي نتيجن کي ڏسڻ جي قابل بڻائي ڪسٽم پلاٽ جهڙوڪ اسڪرٽر پلاٽ يا هسٽگرامس سڌو سنئون انهن جي جاوا ايپس مان.
• JavaML لائبريري روايتي عددي حسابن جي لائبريرين ۽ مشهور ML لائبريرين جي وچ ۾ هڪ API پرت مهيا ڪري ٿي، صارفين کي پيچيده حسابن کي آسان ڪرڻ ۽ وڏي ڊيٽا سيٽن تي جلدي ۽ موثر طريقي سان تجربو ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿي.
• MOA Java ML جاوا ڊولپرز لاءِ هڪ معروف ML لائبريري آهي، انهن کي مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ لاءِ طاقتور الگورتھم ۽ اوزار استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. اهو پڻ شامل آهي اوزار جيڪي ڊولپرز کي ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ، ماڊل ٺاهڻ، ۽ انهن کي پيداوار تي ترتيب ڏيڻ ۾ مدد ڪن ٿيون.
• ويڪا هڪ جامع جاوا ايم ايل لائبريري آهي جيڪا صارفين کي مختلف ڪمن کي انجام ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي جهڙوڪ ڊيٽا پري پروسيسنگ، درجه بندي، ڪلسترنگ، ريگريشن، ۽ فيچر جي چونڊ. اهو ڪيترن ئي ترقي يافته الگورتھم تي مشتمل آهي جهڙوڪ Bayesian نيٽ ورڪ، naïve Bayes classifiers، and support vector machines (SVMs). اضافي طور تي، اهو مهيا ڪري ٿو گرافڪ يوزر انٽرفيس (GUI) ڊيٽا سيٽن جي آسان ڊيٽا بصري ۽ انهن سان گڏ نتيجن لاءِ.
• Stanford CoreNLP هڪ طاقتور Java ML لائبريري آهي جيڪا قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۽ ٽيڪسٽ مائننگ لاءِ استعمال ٿئي ٿي. اهو مختلف جزن تي مشتمل آهي جهڙوڪ جذبي جو تجزيو، مشين جي ترجمي، ڪور ريفرنس ريزوليوشن، ۽ پارٽ آف اسپيچ ٽيگنگ. اهو اسڪيلبلٽي لاءِ ٺاهيو ويو آهي، صارفين کي آساني سان پيچيده ايپليڪيشنن کي پروسيس ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو ۽ ڪسٽم NLP ماڊل ۽ ايپليڪيشنون ٺاهي ٿو جيڪي ڪنهن ٻئي جاوا لائبريري سان ڪم ڪن ٿيون.
• Accord.NET هڪ وڌيڪ طاقتور لائبريري آهي جيڪا لڪير الجبرا، مشين لرننگ الگورٿمس، ۽ ٻيا اوزار مهيا ڪري ٿي مشين لرننگ ايپليڪيشنون تيار ڪرڻ لاءِ. اهو پڻ مختلف قسم جي اجزاء تي مشتمل آهي، بشمول سپورٽ ویکٹر مشين، نيورل نيٽ ورڪ، ۽ فيصلي جي وڻ جي الگورتھم.
• Apache Mahout پيش ڪري ٿو هڪ اسپيبلبل ML لائبريري جيڪا MapReduce paradigm کي استعمال ڪري ٿي ۽ درجه بندي، تعاون واري فلٽرنگ، ۽ ڪلسترنگ لاءِ بهترين آهي. Mahout ڪيترن ئي متوازي ڪمن کي پروسيس ڪرڻ لاءِ Apache Hadoop استعمال ڪري ٿو ۽ سفارش الخوارزمي مهيا ڪري ٿو جيئن ته تعاون واري فلٽرنگ، توهان جي ماڊل کي جلدي تعمير ڪرڻ جي اسڪيبلٽي کي آسان بڻائي.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) ھڪ خاص اوزار آھي قدرتي ٻوليءَ جي پروسيسنگ ڪمن لاءِ جھڙوڪ دستاويز جي درجه بندي، ڪلسترنگ، موضوع جي ماڊلنگ، ۽ نالي واري اداري جي سڃاڻپ.

جيئن ئي ماڊل ٺهيل آهي، اهو جاوا جي پليٽ فارم-آزاد خصوصيتن کي استعمال ڪندي ترتيب ڏئي سگهجي ٿو. جاوا جي مختلف آپريٽنگ سسٽم ۽ هارڊويئر آرڪيٽيڪچرز تي هلڻ جي صلاحيت ڪيترن ئي ڊوائيسز ۽ پليٽ فارمن تي ايم ايل ماڊلز کي ترتيب ڏيڻ آسان بڻائي ٿي.

جاوا استعمال ڪندي ايم ايل حل ٺاهڻ ۾ ڪيترو وقت لڳندو آهي؟

اهو منحصر آهي منصوبي جي پيچيدگي ۽ پروگرامنگ ٻولي سان ڊولپر جي مهارت تي. سادو ڪم مڪمل ٿيڻ ۾ ڪجهه هفتا وٺي سگهن ٿا، جڏهن ته وڌيڪ پيچيده منصوبا ڪيترائي مهينا وٺي سگهن ٿا. ان کان علاوه، اڳ ۾ موجود لائبريريون ۽ فريم ورڪ استعمال ڪندي اڳ ۾ ٺهيل ماڊل سان ترقي جي عمل کي تيز ڪري سگھن ٿا. تنهن ڪري، جاوا استعمال ڪندي هڪ يا ٻيو ML حل ٺاهڻ لاءِ گهربل وقت جي فريم جو اندازو لڳائڻ ڪافي مشڪل آهي.

AI ايپس جاوا مان ڪيئن فائدو وٺن؟

اهو چوڻ لاءِ محفوظ آهي ته جاوا وڌيڪ موثر ۽ اسپيبلبل ايم ايل ماڊلز جي ترقي کي چالو ڪندي AI منظرنامي ۾ انقلاب آڻي رهيو آهي. ڇا ان کي ايترو خاص بڻائي ٿو؟

• جاوا ڊولپرز کي پيچيده ۽ حسب ضرورت الورورٿمز ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿي، وڏي ڊيٽا سيٽ ۽ پيچيده حسابن کي سنڀالڻ آسان بڻائي ٿي.
• جاوا جي پليٽ فارم جي آزادي ڪيترن ئي ڊوائيسز ۽ پليٽ فارمن تي مشين لرننگ ماڊلز کي ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي، ان کي وڌيڪ رسائي ۽ اسپيبلبل بڻائي ٿي.
• جاوا جي مضبوطي ۽ سيڪيورٽي خاصيتون يقيني بڻائين ٿيون ته AI ايپليڪيشنون قابل اعتماد ۽ غلطين کان پاڪ آهن.
• جاوا جي ايم ايل لائبريرين ۽ فريم ورڪ جو امير ماحولي نظام ڊولپرز کي اڳ ۾ ٺهيل الگورتھم ۽ افعال مهيا ڪري ٿو جيڪي آساني سان ترتيب ڏئي سگهجن ٿيون ۽ انهن جي AI ايپليڪيشنن ۾ ضم ٿي سگهن ٿيون. اهو انهن کي گهڻو وقت ۽ ڪوشش بچائي ٿو، انهن کي انهن جي AI ايپليڪيشنن جي بنيادي خاصيتن جي تعمير تي ڌيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي.

مٿيون ڪمپنيون جاوا استعمال ڪندي ML لاءِ

جئين توهان ڏسو، جاوا ML منصوبن لاءِ هڪ مثالي انتخاب آهي. ۽ انهي کي وڌيڪ ثابت ڪرڻ لاء، اسان مشهور ڪمپنين پاران جاوا لاء ML استعمال ڪرڻ جي حقيقي زندگي جي ڪيسن سان گڏ آيا آهيون.

گوگل

جيتوڻيڪ گوگل ڊگهي عرصي کان پنهنجي ايم ايل فريم ورڪ کي ترقي ڪري رهيو آهي جهڙوڪ Python ۾ TensorFlow، ڪمپني تازو ئي جاوا استعمال ڪرڻ شروع ڪيو. اهو چوڻ آهي ته، گوگل ڪلائوڊ پليٽ فارم ۾ ڪيترائي ترقي يافته ML الگورتھم شامل آهن جيڪي استعمال ڪري سگھجن ٿيون اصلي جاوا API ذريعي. گوگل جا ٻيا پراجيڪٽ، Cloud Vision APIs سان تصويري سڃاڻپ ۽ Cloud Speech-to-Text سان قدرتي ٻولي پروسيسنگ، پڻ جاوا ڪوڊ سان هلندڙ آهن.

Netflix

Netflix وڏي پيماني تي ايم ايل جي طاقت کي استعمال ڪري ٿو، جاوا تي تمام گهڻو انحصار ڪندي. Netflix ML ماڊلز جي هڪ حد کي استعمال ڪري ٿو ذاتي تجويزون پهچائڻ لاءِ گراهڪن جي ماضي ڏسڻ جي عادتن جي بنياد تي. ۽ حقيقي وقت ۾ اسٽريمنگ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي سنڀالڻ لاءِ، Netflix جو ML فريم ورڪ Apache Spark، Kafka Streams، ۽ Java 8 جو مجموعو استعمال ڪري ٿو. ML الگورتھم پاڻ ۾ خالص جاوا ڪوڊ تي مشتمل آهن ۽ ڪلائوڊ بيسڊ پليٽ فارم تي ترتيب ڏنل آهن. تيز تربيت کي فعال ڪريو.

LinkedIn

LinkedIn هڪ ٻي مشهور ڪمپني آهي جيڪا استعمال ڪري ٿي ML الگورتھم جاوا طرفان طاقتور. LinkedIn ML ماڊل استعمال ڪري ٿو امڪاني ملازمن کي پيش ڪرڻ لاءِ بھترين ڪيريئر جا موقعا جيڪي انھن کي انھن جي مهارت مطابق مقرر ڪري سگھن ٿا جيڪي ماضي جي ملازمت جي تجربي جي بنياد تي. LinkedIn جا ڊولپر گهڻو ڪري اوپن سورس ML لائبريري Apache Mahout استعمال ڪندا آهن، انهن کي تيزيءَ سان جاوا ڪوڊ ۾ لکيل ML الگورتھم کي گهٽ ۾ گهٽ ڪوشش سان لاڳو ڪرڻ جي قابل بڻائيندا آهن.

آئي بي ايم

آخري نه پر گهٽ ۾ گهٽ IBM ڪمپني آهي (اسان اڳ ۾ آرٽيڪل ۾ ڪلائوڊ ڪمپيوٽنگ ۾ ان جي مدد بابت ڳالهايو ). ان جو سڃاتل Watson AI پليٽ فارم استعمال ڪري ٿو ML الگورتھم جاوا ڪوڊ پاران طاقتور، ڊولپرز کي اجازت ڏئي ٿو ته اعليٰ-آخر ML ماڊلز وڌيڪ درستي سان ٺاھڻ جي ڀيٽ ۾ اڄ تائين موجود موجود ML ٽيڪنالاجي کان وڌيڪ. بالآخر، اهو واضح آهي ته ڪيتريون ئي ٽيڪني ديو جاوا تي ڀروسو ڪن ٿا ML سان لاڳاپيل ڪمن لاءِ. جيئن ته AI جي فيلڊ کي وڌائڻ ۽ ترقي ڪرڻ جاري آهي، جاوا مشين سکيا جي ماڊل جي تعمير ۽ ترتيب ڏيڻ لاء هڪ اهم اوزار طور اڀري رهيو آهي. ان جي استحڪام، پليٽ فارم جي آزادي، ۽ وسيع لائبريرين سان، جاوا وڌيڪ موثر ۽ اسپيبلبل ML حلن لاء دروازا کوليندو آهي جيڪي قابل اعتماد، محفوظ، ۽ آساني سان ٻين ٽيڪنالاجيز سان گڏ آهن.

خلاصو

جيئن ته اسان AI جي مستقبل ڏانهن ڏسندا آهيون، اهو واضح آهي ته جاوا ML ماڊل جي ترقي ۽ ترقي يافته AI ايپس جي تعمير ۾ اهم ڪردار ادا ڪندو. تنهن ڪري، ڇا توهان هڪ نوان آهيو يا هڪ ڊولپر توهان جي صلاحيتن کي وڌائڻ لاء ڳولي رهيا آهيو، جاوا شروع ڪرڻ لاء هڪ بهترين جڳهه آهي.