جاوا اور اے آئی۔ گوگل، نیٹ فلکس، اور آئی ایم بی مشین لرننگ کے لیے جاوا کیوں استعمال کرتے ہیں؟

مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے مشینوں کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے کو بدل رہی ہے اور ہماری زندگی کو کئی طریقوں سے آسان بنا رہی ہے۔ تاہم، ہر کامیاب AI ایپلی کیشن کے پیچھے ایک طاقتور پروگرامنگ لینگویج ہوتی ہے جو مشینوں کو سیکھنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے قابل بناتی ہے۔ جبکہ Python اس وقت مشین لرننگ (ML) کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والی پروگرامنگ زبان ہے جو ڈویلپرز کو تیزی سے ایپس بنانے کے قابل بناتی ہے، جاوا پیچھے نہیں ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر، اعلی کارکردگی والے نظام بنانے کے لیے بہتر انتخاب ہو سکتا ہے جس کی بدولت اس کی عمدہ کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی ہے۔ اس آرٹیکل میں، ہم ایم ایل پر جاوا کے اثرات اور AI ایپس کے لیے اس کے فوائد پر توجہ مرکوز کریں گے، ساتھ ہی ان ٹیک جنات کے بارے میں بھی بتائیں گے جو دیگر پروگرامنگ زبانوں پر جاوا کو ترجیح دیتے ہیں۔

جاوا AI فیلڈ کے لیے ایک مثالی انتخاب کیوں ہے؟

مشین لرننگ آج کے ٹیک لینڈ سکیپ کے ایک اہم جزو کے طور پر ابھری ہے، جس نے کمپیوٹرز کو ڈیٹا سے سیکھنے اور وقت کے ساتھ ساتھ اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بنایا ہے۔ بڑے ڈیٹا کے پھٹنے اور آٹومیشن کی بڑھتی ہوئی مانگ کے ساتھ، مشین لرننگ بہت سی صنعتوں میں ایک ناگزیر ذریعہ بن گیا ہے، بشمول فنانس، ہیلتھ کیئر، ای کامرس، اور بہت ساری۔ Java AI ایپلیکیشنز کو طاقت دینے میں اہم کردار ادا کرتا ہے اس کی منفرد خصوصیات کی وجہ سے جو اسے ML ماڈل تیار کرنے کے لیے ایک مقبول انتخاب بناتی ہے۔ جاوا کو AI کے لیے مقبول انتخاب بنانے والے اہم فوائد میں شامل ہیں:

• پیچیدہ کاموں کو حل کرنے کی صلاحیت۔ جاوا ایک آبجیکٹ پر مبنی زبان ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ قدرتی اور بدیہی طریقے سے پیچیدہ حقیقی دنیا کے اداروں اور عمل کی نمائندگی کر سکتی ہے۔
• بہتر سیکیورٹی۔ یہ زبان اعلی درجے کی حفاظتی خصوصیات مہیا کرتی ہے جیسے سینڈ باکسنگ، رسائی کنٹرول، اور کوڈ پر دستخط کرنا، یہ حساس ڈیٹا سے نمٹنے والی ایپلیکیشنز کو تیار کرنے کے لیے ایک محفوظ انتخاب بناتی ہے۔
• آسان دیکھ بھال۔ درست طریقے سے دستاویزی جاوا ایپلی کیشنز کو درست پروگرامنگ کی صلاحیتوں کی وجہ سے برقرار رکھنا آسان ہے۔
• بلٹ ان کچرا جمع کرنا۔ چونکہ جاوا خود بخود بیکار ڈیٹا کو حذف کر سکتا ہے، اس لیے جب بڑے پیمانے پر پروجیکٹس تیار کرنے کی بات آتی ہے تو یہ ایک بہترین انتخاب ہے۔
• ہموار پورٹیبلٹی۔ جاوا پلیٹ فارم سے آزاد ہے، جو مختلف آپریٹنگ سسٹمز اور ہارڈویئر آرکیٹیکچرز پر ایک ہی کوڈ کو چلانا آسان بناتا ہے۔ یہ خصوصیت خاص طور پر AI ایپلی کیشنز کے لیے اہم ہے جس کے لیے متعدد آلات اور پلیٹ فارمز میں اسکیل ایبلٹی اور کارکردگی کی ضرورت ہوتی ہے۔

مزید برآں، جاوا الگورتھم کی آسان کوڈنگ، آسان ڈیبگنگ، گرافکس میں ڈیٹا کی نمائندگی، اور صارف کے ساتھ اچھی بات چیت جیسی خصوصیات پیش کرتا ہے۔

جاوا اور مشین لرننگ

مشین لرننگ AI کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو مشینوں کو ڈیٹا سے سیکھنے اور واضح طور پر پروگرام کیے بغیر وقت کے ساتھ ساتھ اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔ یہ ڈیٹا میں پیٹرن کی شناخت کے لیے الگورتھم کا استعمال کرکے کام کرتا ہے، جس سے کمپیوٹرز کو اس معلومات کی بنیاد پر پیشین گوئیاں اور فیصلے کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ جاوا ایک مقبول پروگرامنگ زبان ہے جو اس کی لچک اور پلیٹ فارم کی آزادی کی وجہ سے ML ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ جاوا کے ساتھ ایک ML ماڈل بنانے کے لیے، عام طور پر، اقدامات درج ذیل ہیں: پہلا قدم ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پہلے سے پروسیس کرنا ہے۔ اس کے بعد، ڈیٹا کو ٹریننگ اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کیا جاتا ہے، جس میں ٹریننگ سیٹ ماڈل کو ٹریننگ دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے اور ٹیسٹنگ سیٹ اس کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ڈیٹا تیار ہونے کے بعد، ڈویلپر جاوا کی مشین لرننگ لائبریریوں اور فریم ورک کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ نوٹ بینی: جاوا مشین لرننگ لائبریریوں اور فریم ورکس کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے جو پہلے سے بنائے گئے الگورتھم اور مختلف فنکشنز پیش کرتے ہیں، جو ڈیولپرز کو اپنے ML ماڈلز بنانے اور اپنی مرضی کے مطابق کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ وہ ڈیٹا ویژولائزیشن، فیچر سلیکشن، اور ماڈل ایویلیویشن جیسی خصوصیات بھی فراہم کرتے ہیں، جس سے ایم ایل ماڈلز کو تیار کرنا اور ٹھیک کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ 2023 اور اس کے بعد دیکھنے کے لیے بہترین جاوا ایم ایل لائبریریوں اور ٹولز میں سے ، ہم اس پر روشنی ڈال سکتے ہیں:

• Deeplearning4j جاوا پر مبنی ایک لائبریری ہے جو جامع گہری سیکھنے کی خصوصیات فراہم کرتی ہے، بشمول GPU ایکسلریشن، تقسیم شدہ کمپیوٹنگ، اور مختلف نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز۔ یہ ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے لیے GUI پر مبنی صارف انٹرفیس کا حامل ہے۔
• H2O ایک اوپن سورس مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے جو خاص طور پر بڑے ڈیٹا اینالیٹکس کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ آٹومیٹک مشین لرننگ (AutoML) کی صلاحیتیں، گرڈ سرچ، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، گرافیکل ماڈل سلیکشن ٹولز، آٹومیٹڈ فیچر انجینئرنگ ٹولز اور بہت کچھ پیش کرتا ہے۔
• Amazon Sagemaker Amazon Web Services کی طرف سے پیش کردہ ایک منظم سروس ہے جو ML ایپلیکیشنز کو پیداواری ماحول میں تعینات کرنے کے عمل کو آسان بناتی ہے۔ یہ بہت سے مختلف فریم ورکس کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول TensorFlow، Keras، اور اپنی SDKs کے ذریعے جاوا میں لکھے گئے حسب ضرورت الگورتھم۔
• Matplotlib ایک اوپن سورس پلاٹنگ لائبریری ہے جو بنیادی طور پر Python کے ساتھ کام کرنے والے ڈیٹا سائنسدانوں کے ذریعہ استعمال ہوتی ہے۔ اس کے باوجود، اسے آسانی سے جاوا پروگراموں میں ڈھال لیا جا سکتا ہے، جو صارفین کو اپنی جاوا ایپس سے براہ راست اپنی مرضی کے مطابق پلاٹ جیسے سکیٹر پلاٹ یا ہسٹوگرامس بنا کر اپنے نتائج کو دیکھنے کے قابل بناتا ہے۔
• JavaML لائبریری روایتی عددی کمپیوٹیشن لائبریریوں اور مقبول ML لائبریریوں کے درمیان ایک API پرت فراہم کرتی ہے، جس سے صارفین پیچیدہ حسابات کو آسان بنانے اور بڑے ڈیٹا سیٹس پر تیزی اور مؤثر طریقے سے تجربہ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
• MOA Java ML Java ڈویلپرز کے لیے ایک سرکردہ ML لائبریری ہے، جو انہیں مشین لرننگ ماڈل بنانے اور لاگو کرنے کے لیے طاقتور الگورتھم اور ٹولز استعمال کرنے دیتی ہے۔ اس میں ایسے ٹولز بھی شامل ہیں جو ڈویلپرز کو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، ماڈل بنانے اور انہیں پروڈکشن میں تعینات کرنے میں مدد کرتے ہیں۔
• ویکا ایک جامع جاوا ایم ایل لائبریری ہے جو صارفین کو ڈیٹا پری پروسیسنگ، درجہ بندی، کلسٹرنگ، ریگریشن، اور فیچر سلیکشن جیسے مختلف کام انجام دینے کی اجازت دیتی ہے۔ اس میں متعدد جدید الگورتھم شامل ہیں جیسے Bayesian نیٹ ورکس، naïve Bayes classifiers، اور سپورٹ ویکٹر مشین (SVMs)۔ مزید برآں، یہ ڈیٹا سیٹس اور ان کے ساتھ آنے والے نتائج کے آسان ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے گرافیکل یوزر انٹرفیس (GUI) فراہم کرتا ہے۔
• Stanford CoreNLP ایک طاقتور Java ML لائبریری ہے جو قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور ٹیکسٹ مائننگ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ اس میں مختلف اجزاء شامل ہیں جیسے جذبات کا تجزیہ، مشینی ترجمہ، کورفرنس ریزولوشن، اور پارٹ آف اسپیچ ٹیگنگ۔ یہ اسکیل ایبلٹی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے صارفین پیچیدہ ایپلی کیشنز کو آسانی سے پروسیس کر سکتے ہیں اور اپنی مرضی کے مطابق NLP ماڈلز اور ایپلیکیشنز تیار کر سکتے ہیں جو کسی بھی دوسری جاوا لائبریری کے ساتھ کام کرتے ہیں۔
• Accord.NET ایک اور طاقتور لائبریری ہے جو مشین لرننگ ایپلی کیشنز تیار کرنے کے لیے لکیری الجبرا، مشین لرننگ الگورتھم اور دیگر ٹولز فراہم کرتی ہے۔ اس میں مختلف قسم کے اجزاء بھی شامل ہیں، بشمول سپورٹ ویکٹر مشینیں، نیورل نیٹ ورکس، اور فیصلے کے درخت کے الگورتھم۔
• Apache Mahout ایک قابل توسیع ML لائبریری پیش کرتا ہے جو MapReduce پیراڈائم کو استعمال کرتا ہے اور درجہ بندی، تعاونی فلٹرنگ اور کلسٹرنگ کے لیے بہترین ہے۔ مہوت متعدد متوازی کاموں کو پروسیس کرنے کے لیے اپاچی ہڈوپ کا استعمال کرتا ہے اور آپ کے ماڈل کو تیزی سے بنانے کی اسکیل ایبلٹی کو سہولت فراہم کرتے ہوئے، باہمی تعاون کے ساتھ فلٹرنگ جیسے سفارشی الگورتھم فراہم کرتا ہے۔
• Mallet (مشین لرننگ فار لینگویج ٹول کٹ) قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں کے لیے ایک خاص ٹول ہے جیسے کہ دستاویز کی درجہ بندی، کلسٹرنگ، ٹاپک ماڈلنگ، اور نام کی ہستی کی شناخت۔

جیسے ہی ماڈل بنتا ہے، اسے جاوا کے پلیٹ فارم سے آزاد خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے تعینات کیا جا سکتا ہے۔ جاوا کی مختلف آپریٹنگ سسٹمز اور ہارڈویئر آرکیٹیکچرز پر چلنے کی صلاحیت متعدد آلات اور پلیٹ فارمز پر ایم ایل ماڈلز کو تعینات کرنا آسان بناتی ہے۔

جاوا کا استعمال کرتے ہوئے ایم ایل حل بنانے میں کتنا وقت لگتا ہے؟

یہ پروجیکٹ کی پیچیدگی اور پروگرامنگ زبان کے ساتھ ڈویلپر کی مہارت پر منحصر ہے۔ آسان کاموں کو مکمل ہونے میں چند ہفتے لگ سکتے ہیں، جبکہ مزید پیچیدہ منصوبوں میں کئی مہینے لگ سکتے ہیں۔ مزید برآں، پہلے سے موجود لائبریریوں اور فریم ورک کو پہلے سے تیار کردہ ماڈلز کے ساتھ استعمال کرنے سے ترقی کے عمل کو کافی حد تک تیز کیا جا سکتا ہے۔ لہذا، جاوا کا استعمال کرتے ہوئے ایک یا دوسرے ایم ایل حل کی تعمیر کے لیے درکار عین ٹائم فریم کا اندازہ لگانا کافی مشکل ہے۔

AI ایپس جاوا سے کیسے فائدہ اٹھاتی ہیں؟

یہ کہنا محفوظ ہے کہ جاوا زیادہ موثر اور قابل توسیع ML ماڈلز کی ترقی کو قابل بنا کر AI لینڈ سکیپ میں انقلاب برپا کر رہا ہے۔ کیا چیز اسے اتنا خاص بناتی ہے؟

• Java ڈویلپرز کو پیچیدہ اور حسب ضرورت الگورتھم بنانے دیتا ہے، جس سے بڑے ڈیٹا سیٹس اور پیچیدہ کمپیوٹیشن کو سنبھالنا آسان ہو جاتا ہے۔
• جاوا کے پلیٹ فارم کی آزادی متعدد آلات اور پلیٹ فارمز پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کی اجازت دیتی ہے، جس سے یہ زیادہ قابل رسائی اور قابل توسیع ہے۔
• جاوا کی مضبوطی اور حفاظتی خصوصیات اس بات کو یقینی بناتی ہیں کہ AI ایپلیکیشنز قابل اعتماد اور غلطیوں سے پاک ہیں۔
• جاوا کی ML لائبریریوں اور فریم ورکس کا بھرپور ماحولیاتی نظام ڈویلپرز کو پہلے سے بنائے گئے الگورتھم اور فنکشنز فراہم کرتا ہے جنہیں آسانی سے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے اور ان کی AI ایپلی کیشنز میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ اس سے ان کا بہت وقت اور محنت کی بچت ہوتی ہے، جس سے وہ اپنی AI ایپلی کیشنز کی بنیادی خصوصیات کو بنانے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔

ایم ایل کے لیے جاوا استعمال کرنے والی سرفہرست کمپنیاں

جیسا کہ آپ دیکھ رہے ہیں، جاوا ایم ایل پروجیکٹس کے لیے ایک مثالی انتخاب ہے۔ اور اس کو مزید ثابت کرنے کے لیے، ہم مشہور کمپنیوں کی طرف سے جاوا کے لیے ML استعمال کرنے کے حقیقی زندگی کے معاملات لے کر آئے ہیں۔

گوگل

اگرچہ گوگل طویل عرصے سے اپنا ML فریم ورک تیار کر رہا ہے جیسے Python میں TensorFlow، کمپنی نے حال ہی میں Java کا استعمال شروع کیا۔ یعنی گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم میں بہت سے جدید ML الگورتھم شامل ہیں جو مقامی Java API کے ذریعے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ گوگل کے دیگر پروجیکٹس، کلاؤڈ ویژن APIs کے ساتھ امیج ریکگنیشن اور کلاؤڈ اسپیچ ٹو ٹیکسٹ کے ساتھ نیچرل لینگویج پروسیسنگ، بھی جاوا کوڈ سے تقویت یافتہ ہیں۔

نیٹ فلکس

جاوا پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہوئے نیٹ فلکس ایم ایل کی طاقت کو بڑے پیمانے پر استعمال کرتا ہے۔ Netflix صارفین کی ماضی کی دیکھنے کی عادات کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کی سفارشات فراہم کرنے کے لیے ML ماڈلز کی ایک رینج کا استعمال کرتا ہے۔ اور ریئل ٹائم میں اسٹریمنگ ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو سنبھالنے کے لیے، Netflix کا ML فریم ورک Apache Spark، Kafka Streams، اور Java 8 کے امتزاج کو استعمال کرتا ہے۔ تیز تربیت کو فعال کریں۔

LinkedIn

LinkedIn ایک اور معروف کمپنی ہے جو بنیادی طور پر جاوا سے چلنے والے ML الگورتھم استعمال کرتی ہے۔ LinkedIn ممکنہ ملازمین کو کیریئر کے بہترین مواقع کی تجویز دینے کے لیے ML ماڈلز کا استعمال کرتا ہے جو انہیں ماضی کے کام کے تجربے کی بنیاد پر ان کی مہارت کے سیٹ کے مطابق فٹ بیٹھتا ہے۔ LinkedIn کے ڈویلپرز زیادہ تر اوپن سورس ML لائبریری Apache Mahout کا استعمال کرتے ہیں، جس سے وہ کم سے کم کوشش کے ساتھ جاوا کوڈ میں لکھے گئے ML الگورتھم کو تیزی سے نافذ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

آئی بی ایم

آخری لیکن کم از کم IBM کمپنی ہے (ہم نے پہلے مضمون میں کلاؤڈ کمپیوٹنگ میں اس کے تعاون کے بارے میں بات کی تھی )۔ اس کا معروف Watson AI پلیٹ فارم جاوا کوڈ سے چلنے والے ML الگورتھم کا استعمال کرتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو آج دستیاب کسی بھی موجودہ ML ٹیکنالوجی سے زیادہ درستگی کے ساتھ اعلیٰ درجے کے ML ماڈلز بنانے کی اجازت ملتی ہے۔ بالآخر، یہ واضح ہے کہ کیوں بہت سے ٹیک کمپنیاں ML سے متعلقہ کاموں کے لیے Java پر انحصار کرتی ہیں۔ چونکہ AI کے شعبے میں توسیع اور ارتقاء جاری ہے، جاوا مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تعیناتی کے لیے ایک اہم ٹول کے طور پر ابھر رہا ہے۔ اپنی استعداد، پلیٹ فارم کی آزادی، اور وسیع لائبریریوں کے ساتھ، جاوا زیادہ موثر اور قابل توسیع ML حل کے دروازے کھولتا ہے جو قابل اعتماد، محفوظ، اور آسانی سے دوسری ٹیکنالوجیز کے ساتھ مربوط ہیں۔

خلاصہ

جیسا کہ ہم AI کے مستقبل کو دیکھتے ہیں، یہ واضح ہے کہ Java ML ماڈلز کی ترقی اور جدید AI ایپس کی تعمیر میں اہم کردار ادا کرتا رہے گا۔ لہٰذا، چاہے آپ ایک نوزائیدہ ہوں یا ایک ڈویلپر اپنی صلاحیتوں کو بڑھانا چاہتے ہیں، جاوا شروع کرنے کے لیے ایک بہترین جگہ ہے۔