Java và AI. Tại sao Google, Netflix và IMB sử dụng Java cho Machine Learning?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thay đổi cách chúng ta tương tác với máy móc và giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn về nhiều mặt. Tuy nhiên, đằng sau mỗi ứng dụng AI thành công đều có một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ cho phép máy móc học hỏi và đưa ra dự đoán. Trong khi Python hiện là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất cho Machine Learning (ML) cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng ứng dụng thì Java lại không bị tụt lại phía sau. Nó có thể là lựa chọn tốt hơn để tạo ra các hệ thống quy mô lớn, hiệu suất cao nhờ hiệu suất và khả năng mở rộng tuyệt vời. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào tác động của Java đối với ML và lợi ích của nó đối với các ứng dụng AI, cũng như kể về những gã khổng lồ công nghệ thích Java hơn các ngôn ngữ lập trình khác.

Tại sao Java là lựa chọn lý tưởng cho lĩnh vực AI?

Học máy đã nổi lên như một thành phần quan trọng trong bối cảnh công nghệ ngày nay, cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Với sự bùng nổ của dữ liệu lớn và nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng, học máy đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều ngành, bao gồm tài chính, y tế, thương mại điện tử, v.v. Java đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các ứng dụng AI do các tính năng độc đáo của nó khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến để phát triển các mô hình ML. Những lợi ích chính khiến Java trở thành lựa chọn phổ biến cho AI bao gồm:

• Khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Java là ngôn ngữ hướng đối tượng, có nghĩa là nó có thể biểu diễn các thực thể và quy trình phức tạp trong thế giới thực một cách tự nhiên và trực quan.
• Bảo mật nâng cao. Ngôn ngữ này cung cấp các tính năng bảo mật nâng cao như hộp cát, kiểm soát truy cập và ký mã, khiến nó trở thành lựa chọn an toàn để phát triển các ứng dụng xử lý dữ liệu nhạy cảm.
• Khả năng bảo trì dễ dàng. Các ứng dụng Java được ghi chép đúng cách sẽ dễ bảo trì hơn nhờ khả năng lập trình chính xác.
• Bộ thu gom rác tích hợp. Vì Java có thể tự động xóa những dữ liệu vô dụng nên đây là một lựa chọn hoàn hảo khi phát triển các dự án quy mô lớn.
• Tính di động liền mạch. Java độc lập với nền tảng, giúp dễ dàng chạy cùng một mã trên các hệ điều hành và kiến ​​trúc phần cứng khác nhau. Tính năng này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng AI yêu cầu khả năng mở rộng và hiệu suất trên nhiều thiết bị và nền tảng.

Ngoài ra, Java còn cung cấp các tính năng như mã hóa thuật toán dễ dàng, gỡ lỗi dễ dàng, biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa và tương tác tốt với người dùng.

Java và học máy

Học máy là một trường con của AI cho phép máy học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. Nó hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu trong dữ liệu, cho phép máy tính đưa ra dự đoán và quyết định dựa trên thông tin đó. Java là ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng để xây dựng các mô hình ML do tính linh hoạt và độc lập với nền tảng của nó. Để xây dựng một mô hình ML bằng Java, nhìn chung, các bước như sau: Bước đầu tiên là thu thập và xử lý trước dữ liệu. Sau đó, dữ liệu được chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra, trong đó tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình và tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, các nhà phát triển có thể sử dụng các khung và thư viện máy học của Java để xây dựng mô hình. Lợi ích: Java cung cấp nhiều thư viện và khung máy học cung cấp các thuật toán dựng sẵn và nhiều chức năng khác nhau, giúp các nhà phát triển xây dựng và tùy chỉnh các mô hình ML của họ. Chúng cũng cung cấp các tính năng như trực quan hóa dữ liệu, lựa chọn tính năng và đánh giá mô hình, giúp dễ dàng phát triển và tinh chỉnh các mô hình ML. Trong số các thư viện và công cụ Java ML tốt nhất cần chú ý trong năm 2023 trở đi, chúng tôi có thể nêu bật:

• Deeplearning4j là một thư viện dựa trên Java cung cấp các chức năng học sâu toàn diện, bao gồm tăng tốc GPU, tính toán phân tán và các kiến ​​trúc mạng thần kinh khác nhau. Nó tự hào có giao diện người dùng dựa trên GUI để điều chỉnh siêu tham số.
• H2O là một nền tảng máy học nguồn mở được thiết kế dành riêng cho phân tích dữ liệu lớn. Nó cung cấp khả năng học máy tự động (AutoML), tìm kiếm lưới, điều chỉnh siêu tham số, công cụ chọn mô hình đồ họa, công cụ kỹ thuật tính năng tự động, v.v.
• Amazon Sagemaker là một dịch vụ được quản lý do Amazon Web Services cung cấp nhằm đơn giản hóa quá trình triển khai ứng dụng ML vào môi trường sản xuất. Nó hỗ trợ nhiều khung công tác khác nhau, bao gồm TensorFlow, Keras và các thuật toán tùy chỉnh được viết bằng Java thông qua SDK của nó.
• Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị mã nguồn mở chủ yếu được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu làm việc với Python. Tuy nhiên, nó có thể dễ dàng thích ứng với các chương trình Java, cho phép người dùng trực quan hóa kết quả của họ bằng cách tạo các biểu đồ tùy chỉnh như biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ trực tiếp từ ứng dụng Java của họ.
• Thư viện JavaML cung cấp lớp API giữa các thư viện tính toán số truyền thống và thư viện ML phổ biến, cho phép người dùng đơn giản hóa các phép tính phức tạp và thử nghiệm trên các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• MOA Java ML là thư viện ML hàng đầu dành cho các nhà phát triển Java, cho phép họ sử dụng các thuật toán và công cụ mạnh mẽ để tạo và áp dụng các mô hình học máy. Nó cũng bao gồm các công cụ giúp nhà phát triển phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và triển khai chúng vào sản xuất.
• Weka là thư viện Java ML toàn diện cho phép người dùng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, phân loại, phân cụm, hồi quy và lựa chọn tính năng. Nó chứa nhiều thuật toán nâng cao như mạng Bayesian, bộ phân loại Bayes ngây thơ và máy vectơ hỗ trợ (SVM). Ngoài ra, nó còn cung cấp giao diện đồ họa người dùng (GUI) để dễ dàng trực quan hóa dữ liệu của các bộ dữ liệu và kết quả đi kèm của chúng.
• Stanford CoreNLP là thư viện Java ML mạnh mẽ được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản. Nó có nhiều thành phần khác nhau như phân tích tình cảm, dịch máy, độ phân giải cốt lõi và gắn thẻ từng phần của giọng nói. Nó được thiết kế để có khả năng mở rộng, cho phép người dùng xử lý các ứng dụng phức tạp một cách dễ dàng và phát triển các mô hình và ứng dụng NLP tùy chỉnh hoạt động với bất kỳ thư viện Java nào khác.
• Accord.NET là một thư viện mạnh mẽ hơn cung cấp đại số tuyến tính, thuật toán học máy và các công cụ khác để phát triển các ứng dụng học máy. Nó cũng chứa nhiều thành phần khác nhau, bao gồm máy vectơ hỗ trợ, mạng lưới thần kinh và thuật toán cây quyết định.
• Apache Mahout cung cấp thư viện ML có thể mở rộng, sử dụng mô hình MapReduce và là thư viện tốt nhất để phân loại, lọc cộng tác và phân cụm. Mahout sử dụng Apache Hadoop để xử lý nhiều tác vụ song song và cung cấp các thuật toán đề xuất như lọc cộng tác, hỗ trợ khả năng mở rộng xây dựng mô hình của bạn một cách nhanh chóng.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) là một công cụ đặc biệt cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân loại tài liệu, phân cụm, mô hình hóa chủ đề và nhận dạng thực thể được đặt tên.

Ngay khi mô hình được xây dựng, nó có thể được triển khai bằng các tính năng độc lập với nền tảng của Java. Khả năng chạy trên các hệ điều hành và kiến ​​trúc phần cứng khác nhau của Java giúp dễ dàng triển khai các mô hình ML trên nhiều thiết bị và nền tảng.

Mất bao lâu để xây dựng một giải pháp ML bằng Java?

Nó phụ thuộc vào mức độ phức tạp của dự án và trình độ thông thạo ngôn ngữ lập trình của nhà phát triển. Những nhiệm vụ đơn giản có thể mất vài tuần để hoàn thành, trong khi những dự án phức tạp hơn có thể mất vài tháng. Hơn nữa, việc sử dụng các thư viện và khung công tác có sẵn với các mô hình dựng sẵn có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển. Do đó, việc ước tính khung thời gian chính xác cần thiết để xây dựng một hoặc một giải pháp ML khác bằng Java là khá khó khăn.

Ứng dụng AI được hưởng lợi từ Java như thế nào?

Có thể nói rằng Java đang cách mạng hóa bối cảnh AI bằng cách cho phép phát triển các mô hình ML hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng hơn. Điều gì làm cho nó trở nên đặc biệt?

• Java cho phép các nhà phát triển xây dựng các thuật toán phức tạp và có thể tùy chỉnh, giúp xử lý các tập dữ liệu lớn và các phép tính phức tạp dễ dàng hơn.
• Tính độc lập với nền tảng của Java cho phép triển khai các mô hình học máy trên nhiều thiết bị và nền tảng, giúp nó dễ tiếp cận và có khả năng mở rộng hơn.
• Các tính năng bảo mật và mạnh mẽ của Java đảm bảo rằng các ứng dụng AI đáng tin cậy và không có lỗi.
• Hệ sinh thái phong phú gồm các thư viện và khung ML của Java cung cấp cho các nhà phát triển các thuật toán và chức năng dựng sẵn có thể dễ dàng tùy chỉnh và tích hợp vào các ứng dụng AI của họ. Điều này giúp họ tiết kiệm nhiều thời gian và công sức, cho phép họ tập trung vào việc xây dựng các tính năng cốt lõi cho ứng dụng AI của mình.

Các công ty hàng đầu sử dụng Java cho ML

Như bạn thấy, Java là một lựa chọn lý tưởng cho các dự án ML. Và để chứng minh thêm điều này, chúng tôi đã đưa ra các trường hợp thực tế về việc sử dụng Java cho ML của các công ty nổi tiếng.

Google

Mặc dù Google từ lâu đã phát triển các khung ML của riêng mình như TensorFlow trong Python nhưng công ty gần đây đã bắt đầu sử dụng Java. Điều đó có nghĩa là, Google Cloud Platform bao gồm nhiều thuật toán ML nâng cao có thể được sử dụng thông qua API Java gốc. Các dự án khác của Google, Nhận dạng hình ảnh với API Cloud Vision và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với tính năng Chuyển giọng nói thành văn bản trên đám mây, cũng được hỗ trợ bởi mã Java.

Netflix

Netflix khai thác sức mạnh của ML một cách rộng rãi, chủ yếu dựa vào Java. Netflix sử dụng nhiều mô hình ML để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên thói quen xem trước đây của khách hàng. Và để xử lý số lượng lớn dữ liệu phát trực tuyến trong thời gian thực, khung ML của Netflix sử dụng kết hợp Apache Spark, Kafka Streams và Java 8. Bản thân các thuật toán ML bao gồm mã Java thuần túy và được triển khai trên nền tảng dựa trên đám mây để cho phép đào tạo nhanh hơn.

LinkedIn

LinkedIn là một công ty nổi tiếng khác sử dụng thuật toán ML chủ yếu do Java cung cấp. LinkedIn sử dụng các mô hình ML để gợi ý cho nhân viên tiềm năng những cơ hội nghề nghiệp tốt nhất phù hợp với họ dựa trên kỹ năng của họ dựa trên kinh nghiệm làm việc trong quá khứ. Các nhà phát triển của LinkedIn chủ yếu sử dụng thư viện ML mã nguồn mở Apache Mahout, cho phép họ triển khai nhanh chóng các thuật toán ML được viết bằng mã Java mà không tốn nhiều công sức.

IBM

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là công ty IBM (chúng ta đã nói về sự đóng góp của nó cho điện toán đám mây trong bài viết trước đó ). Nền tảng Watson AI nổi tiếng của nó sử dụng thuật toán ML được cung cấp bởi mã Java, cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình ML cao cấp với độ chính xác cao hơn bất kỳ công nghệ ML hiện có nào khác hiện nay. Cuối cùng, rõ ràng là tại sao nhiều gã khổng lồ công nghệ lại dựa vào Java cho các nhiệm vụ liên quan đến ML. Do lĩnh vực AI tiếp tục mở rộng và phát triển, Java đang nổi lên như một công cụ quan trọng để xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Với tính linh hoạt, nền tảng độc lập và thư viện mở rộng, Java mở ra cánh cửa cho các giải pháp ML hiệu quả và có thể mở rộng hơn, đáng tin cậy, an toàn và dễ dàng tích hợp với các công nghệ khác.

Bản tóm tắt

Khi chúng ta nhìn về tương lai của AI, rõ ràng là Java sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình ML và xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Vì vậy, cho dù bạn là người mới hay nhà phát triển đang muốn mở rộng kỹ năng của mình, Java là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.