Java 和人工智慧。為什麼 Google、Netflix 和 IMB 使用 Java 進行機器學習？

人工智慧 (AI) 正在迅速改變我們與機器互動的方式，並在許多方面讓我們的生活變得更加輕鬆。然而，每個成功的人工智慧應用背後都隱藏著一種強大的程式語言，它使機器能夠學習和做出預測。Python 是目前最常用的機器學習 (ML) 程式語言，使開發人員能夠快速建立應用程序，而 Java 也不甘落後。由於其出色的性能和可擴展性，它可能是創建大規模高性能係統的更好選擇。在本文中，我們將重點關注 Java 對 ML 的影響及其對 AI 應用程式的好處，並介紹相對於其他程式語言更喜歡 Java 的科技巨頭。

為什麼Java是AI領域的理想選擇？

機器學習已成為當今技術領域的重要組成部分，使電腦能夠從數據中學習並隨著時間的推移提高其效能。隨著大數據的爆炸性增長和自動化需求的不斷增加，機器學習已成為許多行業不可或缺的工具，包括金融、醫療保健、電子商務等。Java 在支援 AI 應用程式方面發揮著至關重要的作用，因為它具有獨特的功能，使其成為開發 ML 模型的熱門選擇。Java 成為人工智慧流行選擇的主要優點包括：

• 解決複雜任務的能力。Java是一種物件導向的語言，這意味著它可以以自然直觀的方式表示複雜的現實世界實體和過程。
• 增強安全性。該語言提供沙箱、存取控制和程式碼簽署等高級安全功能，使其成為開發處理敏感資料的應用程式的安全選擇。
• 易於維護。由於精確的程式設計能力，正確記錄的 Java 應用程式更容易維護。
• 內建垃圾收集。由於Java可以自動刪除無用數據，因此在開發大型專案時它是一個完美的選擇。
• 無縫便攜。Java 是平台無關的，這使得相同的程式碼可以輕鬆地在不同的作業系統和硬體架構上運行。此功能對於需要跨多個裝置和平台的可擴展性和效能的人工智慧應用程式尤其重要。

此外，Java 還提供了一些功能，例如簡單的演算法編碼、輕鬆的調試、以圖形方式表示資料以及與使用者之間的良好互動。

Java 和機器學習

機器學習是人工智慧的一個子領域，它使機器能夠從數據中學習並隨著時間的推移提高其性能，而無需明確編程。它的工作原理是使用演算法來識別資料模式，使電腦能夠根據該資訊做出預測和決策。 Java 因其靈活性和平台獨立性而成為用於建立機器學習模型的流行程式語言。使用Java建立ML模型，一般步驟如下： 第一步是收集和預處理資料。然後，將資料分為訓練集和測試集，訓練集用於訓練模型，測試集用於評估其性能。一旦資料準備好，開發人員就可以使用Java的機器學習庫和框架來建立模型。 注意： Java 提供了廣泛的機器學習庫和框架，提供預先建立的演算法和各種函數，幫助開發人員建立和自訂他們的 ML 模型。它們還提供資料視覺化、特徵選擇和模型評估等功能，使開發和微調 ML 模型變得輕鬆。在 2023 年及以後值得關注的最佳 Java ML 函式庫和工具中，我們可以強調：

• Deeplearning4j是一個基於Java的函式庫，提供全面的深度學習功能，包括GPU加速、分散式運算和各種神經網路架構。它擁有一個基於 GUI 的使用者介面，用於超參數調整。
• H2O是一個專為大數據分析而設計的開源機器學習平台。它提供自動機器學習 (AutoML) 功能、網格搜尋、超參數調整、圖形模型選擇工具、自動化特徵工程工具等。
• Amazon Sagemaker是 Amazon Web Services 提供的一項託管服務，可簡化將 ML 應用程式部署到生產環境中的流程。它支援許多不同的框架，包括 TensorFlow、Keras 以及透過其 SDK 用 Jva 編寫的自訂演算法。
• Matplotlib是一個開源繪圖函式庫，主要供使用 Python 的資料科學家使用。然而，它可以輕鬆地適應 Java 程序，使用戶能夠透過直接從 Java 應用程式建立散點圖或直方圖等自訂繪圖來視覺化結果。
• JavaML庫在傳統數值計算庫和流行的 ML 庫之間提供了 API 層，使用戶能夠快速有效地簡化複雜的計算並在大型數據集上進行實驗。
• MOA Java ML是 Java 開發人員的領先 ML 程式庫，使他們能夠使用強大的演算法和工具來建立和應用機器學習模型。它還包括幫助開發人員分析數據、建立模型並將其部署到生產中的工具。
• Weka是一個綜合性的 Java ML 庫，允許使用者執行各種任務，例如資料預處理、分類、聚類、回歸和特徵選擇。它包含多種高級演算法，例如貝葉斯網路、樸素貝葉斯分類器和支援向量機 (SVM)。此外，它還提供圖形使用者介面 (GUI)，可輕鬆實現資料集及其附帶結果的資料視覺化。
• 史丹佛 CoreNLP是一個強大的 Java ML 庫，用於自然語言處理和文字挖掘。它具有各種組件，例如情緒分析、機器翻譯、共指解析和詞性標記。它專為可擴展性而設計，允許用戶輕鬆處理複雜的應用程式並開發可與任何其他 Java 庫配合使用的自訂 NLP 模型和應用程式。
• Accord.NET是一個更強大的函式庫，它提供線性代數、機器學習演算法和其他用於開發機器學習應用程式的工具。它還包含各種組件，包括支援向量機、神經網路和決策樹演算法。
• Apache Mahout提供了一個可擴充的 ML 函式庫，利用 MapReduce 範例，最適合分類、協作過濾和叢集。Mahout 使用 Apache Hadoop 處理多個平行任務，並提供協同過濾等推薦演算法，促進快速建構模型的可擴展性。
• Mallet（機器學習語言工具包）是用於文件分類、聚類、主題建模和命名實體識別等自然語言處理任務的專用工具。

一旦模型建置完成，就可以使用 Java 的平台無關特性進行部署。Java 能夠在不同的作業系統和硬體架構上運行，因此可以輕鬆跨多個裝置和平台部署 ML 模型。

使用 Java 建立 ML 解決方案需要多長時間？

這取決於專案的複雜程度和開發人員對程式語言的熟練程度。簡單的任務可能需要幾週才能完成，而更複雜的專案可能需要幾個月的時間。此外，使用預先存在的庫和框架以及預先建立的模型可以大大加快開發過程。因此，估計使用 Java 建立一個或另一個 ML 解決方案所需的精確時間範圍是相當具有挑戰性的。

AI 應用程式如何從 Java 中受益？

可以肯定地說，Java 正在透過支援開發更有效率、可擴展的 ML 模型來徹底改變 AI 領域。是什麼讓它如此特別？

• Java 讓開發人員可以建立複雜且可自訂的演算法，從而更輕鬆地處理大型資料集和複雜計算。
• Java 的平台獨立性允許跨多個裝置和平台部署機器學習模型，使其更易於存取和擴展。
• Java 的穩健性和安全性特性可確保 AI 應用程式可靠且無錯誤。
• Java ML 程式庫和框架的豐富生態系統為開發人員提供了預先建立的演算法和功能，可以輕鬆自訂並整合到他們的 AI 應用程式中。這節省了他們大量的時間和精力，使他們能夠專注於建立人工智慧應用程式的核心功能。

使用 Java 進行機器學習的頂尖公司

如您所見，Java 是 ML 專案的理想選擇。為了進一步證明這一點，我們提供了著名公司使用 Java 進行機器學習的真實案例。

Google

儘管 Google 長期以來一直在用 Python 開發自己的 ML 框架（例如 TensorFlow），但該公司最近開始使用 Java。也就是說，Google Cloud Platform 包含許多可以透過原生 Java API 使用的高階 ML 演算法。其他 Google 項目，例如使用 Cloud Vision API 的圖像識別和使用雲端語音到文字的自然語言處理，也由 Java 程式碼提供支援。

Netflix

Netflix 廣泛利用 ML 的力量，嚴重依賴 Java。Netflix 採用一系列機器學習模型，根據客戶過去的觀看習慣提供個人化推薦。為了即時處理大量串流數據，Netflix 的 ML 框架結合了 Apache Spark、Kafka Streams 和 Java 8。ML 演算法本身由純 Java 程式碼組成，並部署到基於雲端的平台上實現更快的培訓。

領英

LinkedIn 是另一家使用主要由 Java 驅動的機器學習演算法的知名公司。LinkedIn 利用機器學習模型，根據潛在員工過去工作經驗的技能組合，向他們建議最適合他們的職缺。LinkedIn 的開發人員主要使用開源 ML 程式庫 Apache Mahout，使他們能夠以最少的工作快速實作 Java 程式碼編寫的 ML 演算法。

國際商業機器公司

最後但並非最不重要的是IBM公司（我們在前面的文章中 談到了它對雲端運算的貢獻）。其著名的 Watson AI 平台使用 Java 程式碼支援的 ML 演算法，使開發人員能夠創建比當今任何其他現有 ML 技術更準確的高階 ML 模型。 最終，許多科技巨頭依賴 Java 來完成機器學習相關任務的原因已經很清楚了。隨著人工智慧領域的不斷擴展和發展，Java 正在成為建構和部署機器學習模型的重要工具。憑藉其多功能性、平台獨立性和廣泛的程式庫，Java 為更有效率、可擴展的 ML 解決方案打開了大門，這些解決方案可靠、安全且易於與其他技術整合。

概括

當我們展望 AI 的未來時，很明顯 Java 將繼續在 ML 模型的開發和建立高級 AI 應用程式中發揮至關重要的作用。因此，無論您是新手還是想要擴展技能的開發人員，Java 都是一個很好的起點。