Java at AI. Bakit ginagamit ng Google, Netflix, at IMB ang Java para sa Machine Learning?

Ang Artificial Intelligence (AI) ay mabilis na nagbabago sa paraan ng ating pakikipag-ugnayan sa mga makina at ginagawang mas madali ang ating buhay sa maraming paraan. Gayunpaman, sa likod ng bawat matagumpay na AI application ay mayroong isang malakas na programming language na nagbibigay-daan sa mga makina na matuto at gumawa ng mga hula. Samantalang ang Python ang kasalukuyang pinakakaraniwang ginagamit na programming language para sa Machine Learning (ML) na nagbibigay-daan sa mga developer na mabilis na makabuo ng mga app, ang Java ay hindi sumusunod. Maaaring ito ang mas mahusay na pagpipilian para sa paglikha ng malakihan, mataas na pagganap ng mga system salamat sa mahusay na pagganap at scalability nito. Sa artikulong ito, tututuon namin ang epekto ng Java sa ML at ang mga benepisyo nito para sa mga AI app, pati na rin ang tungkol sa mga tech giant na mas gusto ang Java kaysa sa iba pang mga programming language.

Bakit Ang Java ay Isang Mainam na Pagpipilian para sa AI Field?

Ang machine learning ay lumitaw bilang isang mahalagang bahagi ng tech landscape ngayon, na nagbibigay-daan sa mga computer na matuto mula sa data at mapabuti ang kanilang performance sa paglipas ng panahon. Sa pagsabog ng malaking data at pagtaas ng pangangailangan para sa automation, ang machine learning ay naging isang kailangang-kailangan na tool sa maraming industriya, kabilang ang pananalapi, pangangalaga sa kalusugan, e-commerce, at marami pa. Ang Java ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagpapagana ng mga aplikasyon ng AI dahil sa mga natatanging tampok nito na ginagawa itong isang popular na pagpipilian para sa pagbuo ng mga modelo ng ML. Ang mga pangunahing benepisyo na ginagawang popular ang Java para sa AI ay kinabibilangan ng:

• Kakayahang malutas ang mga kumplikadong gawain. Ang Java ay isang object-oriented na wika, na nangangahulugang maaari itong kumatawan sa mga kumplikadong real-world na entity at proseso sa natural at intuitive na paraan.
• Pinahusay na seguridad. Nagbibigay ang wika ng mga advanced na feature ng seguridad tulad ng sandboxing, access control, at code signing, na ginagawa itong isang secure na pagpipilian para sa pagbuo ng mga application na nakikitungo sa sensitibong data.
• Madaling pagpapanatili. Ang wastong dokumentado na mga Java application ay mas madaling mapanatili dahil sa tumpak na mga kakayahan sa programming.
• Built-in na koleksyon ng basura. Dahil ang Java ay maaaring awtomatikong magtanggal ng walang kwentang data, ito ay isang perpektong pagpipilian pagdating sa pagbuo ng mga malalaking proyekto.
• Seamless na portable. Ang Java ay platform-independent, na ginagawang madali upang patakbuhin ang parehong code sa iba't ibang mga operating system at arkitektura ng hardware. Ang feature na ito ay lalong mahalaga para sa mga AI application na nangangailangan ng scalability at performance sa maraming device at platform.

Bukod pa rito, nag-aalok ang Java ng mga feature tulad ng madaling pag-coding ng mga algorithm, walang hirap na pag-debug, representasyon ng data sa mga graphics, at mahusay na pakikipag-ugnayan sa user.

Java at Machine Learning

Ang machine learning ay isang subfield ng AI na nagbibigay-daan sa mga machine na matuto mula sa data at pagbutihin ang kanilang performance sa paglipas ng panahon nang hindi tahasang nakaprograma. Gumagana ito sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm upang matukoy ang mga pattern sa data, na nagpapahintulot sa mga computer na gumawa ng mga hula at desisyon batay sa impormasyong iyon. Ang Java ay isang sikat na programming language na ginagamit para sa pagbuo ng mga modelo ng ML dahil sa kakayahang umangkop at pagsasarili ng platform nito. Upang bumuo ng isang modelo ng ML gamit ang Java, sa pangkalahatan, ang mga hakbang ay ang mga sumusunod: Ang unang hakbang ay upang mangolekta at mag-preprocess ng data. Pagkatapos, ang data ay nahahati sa mga set ng pagsasanay at pagsubok, kasama ang set ng pagsasanay na ginamit upang sanayin ang modelo at ang set ng pagsubok na ginamit upang suriin ang pagganap nito. Kapag naihanda na ang data, magagamit ng mga developer ang mga library at framework ng machine learning ng Java upang bumuo ng isang modelo. Nota bene: Nagbibigay ang Java ng malawak na hanay ng mga library at framework ng machine learning na nag-aalok ng mga pre-built na algorithm at iba't ibang function, na tumutulong sa mga developer na buuin at i-customize ang kanilang mga modelo ng ML. Nagbibigay din sila ng mga feature gaya ng visualization ng data, pagpili ng feature, at pagsusuri ng modelo, na ginagawang madali ang pagbuo at pag-fine-tune ng mga modelo ng ML. Kabilang sa mga pinakamahusay na library at tool ng Java ML na dapat abangan sa 2023 at higit pa, maaari naming i-highlight ang:

• Ang Deeplearning4j ay isang Java-based na library na nagbibigay ng komprehensibong deep learning functionality, kabilang ang GPU acceleration, distributed computing, at iba't ibang neural network architecture. Ipinagmamalaki nito ang user interface na nakabatay sa GUI para sa hyperparameter tuning.
• Ang H2O ay isang open-source machine learning platform na partikular na idinisenyo para sa malaking data analytics. Nag-aalok ito ng mga kakayahan ng awtomatikong machine learning (AutoML), paghahanap ng grid, pag-tune ng hyperparameter, mga tool sa pagpili ng graphical na modelo, mga automated na feature na tool sa engineering, at higit pa.
• Ang Amazon Sagemaker ay isang pinamamahalaang serbisyo na inaalok ng Amazon Web Services na pinapasimple ang proseso ng pag-deploy ng mga ML application sa mga production environment. Sinusuportahan nito ang maraming iba't ibang mga framework, kabilang ang TensorFlow, Keras, at mga custom na algorithm na nakasulat sa Java sa pamamagitan ng mga SDK nito.
• Ang Matplotlib ay isang open-source plotting library na pangunahing ginagamit ng mga data scientist na nagtatrabaho sa Python. Gayunpaman, madali itong maiangkop sa mga Java program, na nagbibigay-daan sa mga user na mailarawan ang kanilang mga resulta sa pamamagitan ng paglikha ng mga custom na plot gaya ng mga scatter plot o histogram nang direkta mula sa kanilang mga Java app.
• Nagbibigay ang JavaML library ng API layer sa pagitan ng tradisyonal na numerical computation library at sikat na ML library, na nagbibigay-daan sa mga user na pasimplehin ang mga kumplikadong kalkulasyon at mag-eksperimento sa malalaking dataset nang mabilis at mahusay.
• Ang MOA Java ML ay isang nangungunang library ng ML para sa mga developer ng Java, na nagpapahintulot sa kanila na gumamit ng mga mahuhusay na algorithm at tool upang gumawa at maglapat ng mga modelo ng machine learning. Kasama rin dito ang mga tool na tumutulong sa mga developer na suriin ang data, bumuo ng mga modelo, at i-deploy ang mga ito sa produksyon.
• Ang Weka ay isang komprehensibong Java ML library na nagbibigay-daan sa mga user na magsagawa ng iba't ibang gawain tulad ng data preprocessing, classification, clustering, regression, at pagpili ng feature. Naglalaman ito ng maraming advanced na algorithm tulad ng mga Bayesian network, naïve Bayes classifier, at support vector machines (SVMs). Bukod pa rito, nagbibigay ito ng graphical user interface (GUI) para sa madaling pag-visualize ng data ng mga dataset at ang mga kasamang resulta ng mga ito.
• Ang Stanford CoreNLP ay isang malakas na library ng Java ML na ginagamit para sa natural na pagpoproseso ng wika at pagmimina ng teksto. Nagtatampok ito ng iba't ibang bahagi tulad ng pagsusuri ng damdamin, pagsasalin ng makina, paglutas ng coreference, at part-of-speech tagging. Dinisenyo ito para sa scalability, na nagbibigay-daan sa mga user na madaling magproseso ng mga kumplikadong application at bumuo ng mga custom na modelo ng NLP at mga application na gumagana sa anumang iba pang library ng Java.
• Ang Accord.NET ay isang mas makapangyarihang library na nagbibigay ng linear algebra, machine learning algorithm, at iba pang tool para bumuo ng mga machine learning application. Naglalaman din ito ng malawak na iba't ibang bahagi, kabilang ang mga support vector machine, neural network, at decision tree algorithm.
• Nag-aalok ang Apache Mahout ng scalable ML library na gumagamit ng paradigm ng MapReduce at pinakamainam para sa pag-uuri, collaborative na pag-filter, at clustering. Gumagamit ang Mahout ng Apache Hadoop upang magproseso ng maraming magkakatulad na gawain at nagbibigay ng mga algorithm ng rekomendasyon tulad ng collaborative na pag-filter, na pinapadali ang scalability ng pagbuo ng iyong modelo nang mabilis.
• Ang Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) ay isang espesyal na tool para sa natural na mga gawain sa pagproseso ng wika tulad ng pag-uuri ng dokumento, clustering, pagmomodelo ng paksa, at pagkilala sa pinangalanang entity.

Sa sandaling mabuo ang modelo, maaari itong i-deploy gamit ang mga tampok na independiyente sa platform ng Java. Ang kakayahan ng Java na tumakbo sa iba't ibang operating system at arkitektura ng hardware ay nagpapadali sa pag-deploy ng mga modelo ng ML sa maraming device at platform.

Gaano katagal bago bumuo ng isang ML solution gamit ang Java?

Depende ito sa pagiging kumplikado ng proyekto at sa kahusayan ng developer sa programming language. Ang mga simpleng gawain ay maaaring tumagal ng ilang linggo upang makumpleto, habang ang mas masalimuot na proyekto ay maaaring tumagal ng ilang buwan. Bukod dito, ang paggamit ng mga dati nang library at framework na may mga pre-built na modelo ay maaaring makabuluhang mapabilis ang proseso ng pagbuo. Samakatuwid, medyo mahirap tantiyahin ang tumpak na timeframe na kinakailangan para sa pagbuo ng isa o isa pang solusyon sa ML gamit ang Java.

Paano Nakikinabang ang AI Apps mula sa Java?

Ligtas na sabihin na binabago ng Java ang AI landscape sa pamamagitan ng pagpapagana sa pagbuo ng mas mahusay at nasusukat na mga modelo ng ML. Ano ang ginagawa nitong napakaespesyal?

• Hinahayaan ng Java ang mga developer na bumuo ng mga kumplikado at nako-customize na algorithm, na ginagawang mas madaling pangasiwaan ang malalaking dataset at kumplikadong pag-compute.
• Ang pagsasarili ng platform ng Java ay nagbibigay-daan para sa pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa maraming device at platform, na ginagawa itong mas naa-access at nasusukat.
• Tinitiyak ng katatagan at mga tampok ng seguridad ng Java na ang mga AI application ay maaasahan at walang mga error.
• Ang rich ecosystem ng ML library at frameworks ng Java ay nagbibigay sa mga developer ng mga pre-built na algorithm at function na madaling ma-customize at maisama sa kanilang mga AI application. Ito ay nakakatipid sa kanila ng maraming oras at pagsisikap, na nagpapahintulot sa kanila na tumuon sa pagbuo ng mga pangunahing tampok ng kanilang mga AI application.

Mga Nangungunang Kumpanya na Gumagamit ng Java para sa ML

Tulad ng nakikita mo, ang Java ay isang perpektong pagpipilian para sa mga proyekto ng ML. At para higit pang patunayan ito, nakabuo kami ng mga totoong kaso ng paggamit ng Java para sa ML ng mga sikat na kumpanya.

Google

Bagama't matagal nang binuo ng Google ang sarili nitong mga ML framework tulad ng TensorFlow sa Python, nagsimula kamakailan ang kumpanya na gumamit ng Java. Ibig sabihin, ang Google Cloud Platform ay may kasamang maraming advanced na ML algorithm na maaaring magamit sa pamamagitan ng native na Java API. Ang iba pang mga proyekto ng Google, Image Recognition na may Cloud Vision API at Natural Language Processing na may Cloud Speech-to-Text, ay pinapagana din ng Java code.

Netflix

Malawakang ginagamit ng Netflix ang kapangyarihan ng ML, na lubos na umaasa sa Java. Gumagamit ang Netflix ng hanay ng mga modelo ng ML para maghatid ng mga personalized na rekomendasyon batay sa mga dating gawi sa panonood ng mga customer. At para mahawakan ang napakalaking dami ng streaming data sa real-time, ang ML framework ng Netflix ay gumagamit ng kumbinasyon ng Apache Spark, Kafka Streams, at Java 8. Ang mga algorithm ng ML mismo ay binubuo ng purong Java code at naka-deploy sa isang cloud-based na platform upang paganahin ang mas mabilis na pagsasanay.

LinkedIn

Ang LinkedIn ay isa pang kilalang kumpanya na gumagamit ng mga ML algorithm na pangunahing pinapagana ng Java. Gumagamit ang LinkedIn ng mga modelo ng ML para sa pagmumungkahi ng mga potensyal na empleyado ng pinakamahusay na mga pagbubukas ng karera na angkop sa kanila ayon sa kanilang hanay ng kasanayan batay sa nakaraang karanasan sa trabaho. Karamihan sa mga developer ng LinkedIn ay gumagamit ng open-source na ML library na Apache Mahout, na nagbibigay-daan sa kanila na mabilis na maipatupad ang mga ML algorithm na nakasulat sa Java code na may kaunting pagsisikap.

IBM

Ang huli ngunit hindi bababa sa ay ang kumpanya ng IBM (napag-usapan namin ang tungkol sa kontribusyon nito sa cloud computing sa artikulo kanina ). Ang kilalang Watson AI platform nito ay gumagamit ng mga ML algorithm na pinapagana ng Java code, na nagpapahintulot sa mga developer na lumikha ng mga high-end na modelo ng ML na may mas tumpak kaysa sa anumang iba pang kasalukuyang teknolohiya ng ML na available ngayon. Sa huli, malinaw kung bakit maraming tech giant ang umaasa sa Java para sa mga gawaing nauugnay sa ML. Dahil ang larangan ng AI ay patuloy na lumalawak at umuunlad, ang Java ay umuusbong bilang isang mahalagang tool para sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Sa kanyang versatility, platform independence, at malawak na library, nagbubukas ang Java ng mga pinto para sa mas mahusay at scalable na mga solusyon sa ML na maaasahan, secure, at madaling isama sa iba pang mga teknolohiya.

Buod

Habang tinitingnan natin ang hinaharap ng AI, malinaw na ang Java ay patuloy na gaganap ng mahalagang papel sa pagbuo ng mga modelo ng ML at pagbuo ng mga advanced na AI app. Kaya, kung ikaw ay isang baguhan o isang developer na naghahanap upang palawakin ang iyong mga kasanayan, ang Java ay isang mahusay na lugar upang magsimula.