จาวาและเอไอ เหตุใด Google, Netflix และ IMB จึงใช้ Java สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเครื่องจักรอย่างรวดเร็ว และทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้นในหลายๆ ด้าน อย่างไรก็ตาม เบื้องหลังแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จทุกรายการนั้นเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และคาดการณ์ได้ ในขณะที่ Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปได้อย่างรวดเร็ว แต่ Java ก็ไม่ได้ตามหลัง อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการสร้างระบบขนาดใหญ่และมีประสิทธิภาพสูง เนื่องจากประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยม ในบทความนี้ เราจะเน้นไปที่ผลกระทบของ Java ที่มีต่อ ML และคุณประโยชน์ของแอป AI ตลอดจนบอกเล่าเกี่ยวกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่ชื่นชอบ Java มากกว่าภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ

เหตุใด Java จึงเป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับสาขา AI

การเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของภูมิทัศน์เทคโนโลยีในปัจจุบัน ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยการขยายตัวของข้อมูลขนาดใหญ่และความต้องการระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้น การเรียนรู้ของเครื่องจึงกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ และอื่นๆ อีกมากมาย Java มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI เนื่องจากคุณสมบัติเฉพาะที่ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการพัฒนาโมเดล ML ประโยชน์หลักที่ทำให้ Java เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับ AI ได้แก่:

• ความสามารถในการแก้ไขงานที่ซับซ้อน Java เป็นภาษาเชิงวัตถุ ซึ่งหมายความว่าสามารถเป็นตัวแทนของเอนทิตีและกระบวนการในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อนในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่าย
• การรักษาความปลอดภัยขั้นสูง ภาษานี้มีคุณสมบัติความปลอดภัยขั้นสูง เช่น แซนด์บ็อกซ์ การควบคุมการเข้าถึง และการลงนามโค้ด ทำให้เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• บำรุงรักษาง่าย แอปพลิเคชัน Java ที่ได้รับการจัดทำเอกสารอย่างเหมาะสมจะดูแลรักษาได้ง่ายกว่าเนื่องจากความสามารถในการเขียนโปรแกรมที่แม่นยำ
• ที่เก็บขยะในตัว เนื่องจาก Java สามารถลบข้อมูลที่ไร้ประโยชน์ได้โดยอัตโนมัติ จึงเป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบในการพัฒนาโครงการขนาดใหญ่
• การพกพาที่ไร้รอยต่อ Java ไม่ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม ซึ่งทำให้ง่ายต่อการรันโค้ดเดียวกันบนระบบปฏิบัติการและสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน คุณสมบัตินี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพในอุปกรณ์และแพลตฟอร์มที่หลากหลาย

นอกจากนี้ Java ยังมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การเข้ารหัสอัลกอริธึมที่ง่ายดาย การดีบักที่ง่ายดาย การแสดงข้อมูลในกราฟิก และการโต้ตอบที่ดีกับผู้ใช้

Java และการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของ AI ที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ทำงานโดยใช้อัลกอริธึมเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูล ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถคาดการณ์และตัดสินใจตามข้อมูลนั้นได้ Java เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมที่ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลอง ML เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและความเป็นอิสระของแพลตฟอร์ม โดยทั่วไปแล้วในการสร้างโมเดล ML ด้วย Java ขั้นตอนมีดังนี้: ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า จากนั้น ข้อมูลจะแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและการทดสอบ โดยชุดการฝึกใช้เพื่อฝึกโมเดลและชุดการทดสอบใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพ เมื่อเตรียมข้อมูลแล้ว นักพัฒนาสามารถใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงของ Java เพื่อสร้างโมเดลได้ ข้อดี: Java มีไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายซึ่งมีอัลกอริธึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าและฟังก์ชันต่างๆ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งโมเดล ML ของตนได้ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การแสดงข้อมูล การเลือกฟีเจอร์ และการประเมินโมเดล ทำให้ง่ายต่อการพัฒนาและปรับแต่งโมเดล ML ในบรรดาไลบรารีและเครื่องมือ Java ML ที่ดีที่สุดที่ควรระวังในปี 2023 และต่อๆ ไป เราสามารถเน้นย้ำได้:

• Deeplearning4jเป็นไลบรารีบน Java ที่ให้ฟังก์ชันการเรียนรู้เชิงลึกที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงการเร่งความเร็วของ GPU การประมวลผลแบบกระจาย และสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมต่างๆ มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบ GUI สำหรับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
• H2Oเป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะ โดยนำเสนอความสามารถการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) การค้นหาตาราง การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เครื่องมือการเลือกโมเดลกราฟิก เครื่องมือวิศวกรรมฟีเจอร์อัตโนมัติ และอื่นๆ อีกมากมาย
• Amazon Sagemakerเป็นบริการที่ได้รับการจัดการที่นำเสนอโดย Amazon Web Services ซึ่งช่วยให้กระบวนการปรับใช้แอปพลิเคชัน ML ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงง่ายขึ้น รองรับเฟรมเวิร์กที่แตกต่างกันมากมาย รวมถึง TensorFlow, Keras และอัลกอริธึมแบบกำหนดเองที่เขียนด้วยภาษา Java ผ่าน SDK
• Matplotlibเป็นไลบรารีการวางแผนแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับ Python เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม สามารถปรับให้เข้ากับโปรแกรม Java ได้อย่างง่ายดาย โดยช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพผลลัพธ์โดยการสร้างพล็อตแบบกำหนดเอง เช่น แผนภูมิกระจายหรือฮิสโตแกรมได้โดยตรงจากแอป Java
• ไลบรารี JavaMLมอบเลเยอร์ API ระหว่างไลบรารีการคำนวณเชิงตัวเลขแบบดั้งเดิมและไลบรารี ML ยอดนิยม ทำให้ผู้ใช้สามารถลดความซับซ้อนในการคำนวณที่ซับซ้อนและทดลองชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
• MOA Java MLเป็นไลบรารี ML ชั้นนำสำหรับนักพัฒนา Java ช่วยให้พวกเขาใช้อัลกอริธึมและเครื่องมืออันทรงพลังเพื่อสร้างและใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาวิเคราะห์ข้อมูล สร้างโมเดล และปรับใช้กับการใช้งานจริง
• Wekaเป็นไลบรารี Java ML ที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานต่างๆ ได้ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การจัดประเภท การจัดกลุ่ม การถดถอย และการเลือกคุณสมบัติ ประกอบด้วยอัลกอริธึมขั้นสูงหลายตัว เช่น เครือข่ายแบบเบย์เซียน ตัวแยกประเภทแบบเบย์แบบ naïve และรองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM) นอกจากนี้ ยังมีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) เพื่อให้แสดงชุดข้อมูลเป็นภาพและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องได้อย่างง่ายดาย
• Stanford CoreNLPเป็นไลบรารี Java ML อันทรงพลังที่ใช้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการขุดข้อความ โดยมีส่วนประกอบต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ความละเอียดของการอ้างอิงหลัก และการแท็กส่วนของคำพูด ได้รับการออกแบบมาเพื่อความสามารถในการขยายขนาด ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย และพัฒนาโมเดล NLP และแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองที่ทำงานร่วมกับไลบรารี Java อื่นๆ ได้
• Accord.NETเป็นอีกหนึ่งไลบรารีที่ทรงพลังซึ่งมีพีชคณิตเชิงเส้น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และเครื่องมืออื่นๆ เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ยังมีส่วนประกอบที่หลากหลาย รวมถึงเครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ โครงข่ายประสาทเทียม และอัลกอริธึมแผนผังการตัดสินใจ
• Apache Mahoutนำเสนอไลบรารี ML ที่ปรับขนาดได้ซึ่งใช้กระบวนทัศน์ MapReduce และเหมาะที่สุดสำหรับการจัดหมวดหมู่ การกรองการทำงานร่วมกัน และการจัดกลุ่ม ควาญช้างใช้ Apache Hadoop เพื่อประมวลผลงานหลายงานพร้อมกันและให้อัลกอริธึมการแนะนำ เช่น การกรองการทำงานร่วมกัน ซึ่งอำนวยความสะดวกในการขยายขนาดในการสร้างโมเดลของคุณได้อย่างรวดเร็ว
• Mallet (การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับชุดเครื่องมือภาษา)เป็นเครื่องมือพิเศษสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การจำแนกเอกสาร การจัดกลุ่ม การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ

ทันทีที่โมเดลถูกสร้างขึ้น ก็สามารถปรับใช้ได้โดยใช้คุณสมบัติที่ไม่ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มของ Java ความสามารถของ Java ในการทำงานบนระบบปฏิบัติการและสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้โมเดล ML บนอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่างๆ

การสร้างโซลูชัน ML โดยใช้ Java ใช้เวลานานเท่าใด

ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโครงการและความสามารถของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม งานง่ายๆ อาจใช้เวลาสองสามสัปดาห์จึงจะเสร็จสมบูรณ์ ในขณะที่โครงการที่ซับซ้อนมากขึ้นอาจใช้เวลาหลายเดือน นอกจากนี้ การใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่แล้วกับโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสามารถเร่งกระบวนการพัฒนาได้อย่างมาก ดังนั้นจึงค่อนข้างท้าทายในการประมาณกรอบเวลาที่แม่นยำซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างโซลูชัน ML โซลูชันหนึ่งหรือโซลูชันอื่นโดยใช้ Java

แอพ AI ได้รับประโยชน์จาก Java อย่างไร

พูดได้อย่างปลอดภัยว่า Java กำลังปฏิวัติภูมิทัศน์ของ AI โดยทำให้สามารถพัฒนาโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้มากขึ้น อะไรทำให้ที่นี่พิเศษมาก?

• Java ช่วยให้นักพัฒนาสร้างอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและปรับแต่งได้ ทำให้ง่ายต่อการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการคำนวณที่ซับซ้อน
• ความเป็นอิสระของแพลตฟอร์มของ Java ช่วยให้สามารถติดตั้งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่างๆ ได้ ทำให้เข้าถึงและปรับขนาดได้มากขึ้น
• คุณสมบัติด้านความแข็งแกร่งและความปลอดภัยของ Java ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชัน AI มีความน่าเชื่อถือและปราศจากข้อผิดพลาด
• ระบบนิเวศที่สมบูรณ์ของไลบรารีและเฟรมเวิร์ก ML ของ Java ช่วยให้นักพัฒนามีอัลกอริธึมและฟังก์ชันที่สร้างไว้ล่วงหน้า ซึ่งสามารถปรับแต่งและรวมเข้ากับแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามได้มาก ทำให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่การสร้างฟีเจอร์หลักของแอปพลิเคชัน AI ของตนได้

บริษัทชั้นนำที่ใช้ Java สำหรับ ML

อย่างที่คุณเห็น Java เป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับโปรเจ็กต์ ML และเพื่อพิสูจน์สิ่งนี้เพิ่มเติม เราได้เสนอกรณีการใช้งาน Java สำหรับ ML ของบริษัทที่มีชื่อเสียงในชีวิตจริง

Google

แม้ว่า Google จะพัฒนาเฟรมเวิร์ก ML ของตัวเองมาเป็นเวลานาน เช่น TensorFlow ใน Python แต่บริษัทเพิ่งเริ่มใช้ Java กล่าวคือ Google Cloud Platform มีอัลกอริธึม ML ขั้นสูงมากมายที่สามารถใช้ผ่าน Java API ดั้งเดิมได้ โปรเจ็กต์อื่นๆ ของ Google เช่น Image Recognition with Cloud Vision API และ Natural Language Processing with Cloud Speech-to-Text ก็ขับเคลื่อนโดยโค้ด Java เช่นกัน

เน็ตฟลิกซ์

Netflix ควบคุมพลังของ ML อย่างกว้างขวาง โดยอาศัย Java เป็นอย่างมาก Netflix ใช้โมเดล ML หลากหลายรูปแบบเพื่อนำเสนอคำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยอิงจากพฤติกรรมการรับชมในอดีตของลูกค้า และเพื่อจัดการกับข้อมูลสตรีมมิ่งจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ เฟรมเวิร์ก ML ของ Netflix ใช้การผสมผสานระหว่าง Apache Spark, Kafka Streams และ Java 8 ตัวอัลกอริธึม ML เองประกอบด้วยโค้ด Java ล้วนๆ และปรับใช้บนแพลตฟอร์มระบบคลาวด์เพื่อ ช่วยให้การฝึกอบรมเร็วขึ้น

ลิงค์อิน

LinkedIn เป็นอีกหนึ่งบริษัทที่มีชื่อเสียงซึ่งใช้อัลกอริธึม ML ที่ขับเคลื่อนโดย Java เป็นหลัก LinkedIn ใช้โมเดล ML เพื่อแนะนำตำแหน่งงานว่างที่ดีที่สุดให้กับพนักงานที่มีศักยภาพ ซึ่งเหมาะสมกับพวกเขาตามชุดทักษะของพวกเขาโดยพิจารณาจากประสบการณ์งานที่ผ่านมา นักพัฒนาของ LinkedIn ส่วนใหญ่ใช้ไลบรารี ML แบบโอเพ่นซอร์ส Apache Mahout ช่วยให้พวกเขาใช้อัลกอริทึม ML ที่เขียนด้วยโค้ด Java ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย

ไอบีเอ็ม

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุดคือบริษัท IBM (เราได้พูดถึงการมีส่วนร่วมในการประมวลผลแบบคลาวด์ในบทความก่อนหน้านี้ ) แพลตฟอร์ม Watson AI ที่รู้จักกันดีใช้อัลกอริธึม ML ที่ขับเคลื่อนโดยโค้ด Java ช่วยให้นักพัฒนาสร้างโมเดล ML ระดับไฮเอนด์ด้วยความแม่นยำมากกว่าเทคโนโลยี ML อื่นๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ท้ายที่สุดแล้ว เป็นที่ชัดเจนว่าเหตุใดบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีจำนวนมากจึงใช้ Java สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับ ML เนื่องจากสาขา AI ยังคงขยายและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง Java จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยความคล่องตัว ความเป็นอิสระของแพลตฟอร์ม และไลบรารีที่กว้างขวาง Java เปิดประตูสู่โซลูชัน ML ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้มากขึ้น เชื่อถือได้ ปลอดภัย และผสานรวมกับเทคโนโลยีอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย

สรุป

เมื่อเรามองไปสู่อนาคตของ AI เป็นที่ชัดเจนว่า Java จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาโมเดล ML และการสร้างแอป AI ขั้นสูง ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือนักพัฒนาที่ต้องการขยายทักษะของคุณ Java ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยม