Java 和人工智能。为什么 Google、Netflix 和 IMB 使用 Java 进行机器学习？

人工智能 (AI) 正在迅速改变我们与机器交互的方式，并在很多方面让我们的生活变得更加轻松。然而，每一个成功的人工智能应用背后都隐藏着一种强大的编程语言，它使机器能够学习和做出预测。Python 是目前最常用的机器学习 (ML) 编程语言，使开发人员能够快速构建应用程序，而 Java 也不甘落后。由于其出色的性能和可扩展性，它可能是创建大规模高性能系统的更好选择。在本文中，我们将重点关注 Java 对 ML 的影响及其对 AI 应用程序的好处，并介绍相对于其他编程语言更喜欢 Java 的科技巨头。

为什么Java是AI领域的理想选择？

机器学习已成为当今技术领域的重要组成部分，使计算机能够从数据中学习并随着时间的推移提高其性能。随着大数据的爆炸式增长和自动化需求的不断增加，机器学习已成为许多行业不可或缺的工具，包括金融、医疗保健、电子商务等。Java 在支持 AI 应用程序方面发挥着至关重要的作用，因为它具有独特的功能，使其成为开发 ML 模型的热门选择。Java 成为人工智能流行选择的主要优点包括：

• 解决复杂任务的能力。Java是一种面向对象的语言，这意味着它可以以自然直观的方式表示复杂的现实世界实体和过程。
• 增强安全性。该语言提供沙箱、访问控制和代码签名等高级安全功能，使其成为开发处理敏感数据的应用程序的安全选择。
• 易于维护。由于精确的编程能力，正确记录的 Java 应用程序更容易维护。
• 内置垃圾收集。由于Java可以自动删除无用数据，因此在开发大型项目时它是一个完美的选择。
• 无缝便携。Java 是平台无关的，这使得相同的代码可以很容易地在不同的操作系统和硬件架构上运行。此功能对于需要跨多个设备和平台的可扩展性和性能的人工智能应用程序尤其重要。

此外，Java 还提供了一些功能，例如简单的算法编码、轻松的调试、以图形方式表示数据以及与用户的良好交互。

Java 和机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从数据中学习并随着时间的推移提高其性能，而无需明确编程。它的工作原理是使用算法来识别数据模式，使计算机能够根据该信息做出预测和决策。 Java 因其灵活性和平台独立性而成为一种用于构建机器学习模型的流行编程语言。使用Java构建ML模型，一般步骤如下： 第一步是收集和预处理数据。然后，将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。一旦数据准备好，开发人员就可以使用Java的机器学习库和框架来构建模型。 注意： Java 提供了广泛的机器学习库和框架，提供预构建的算法和各种函数，帮助开发人员构建和定制他们的 ML 模型。它们还提供数据可视化、特征选择和模型评估等功能，使开发和微调 ML 模型变得轻松。在 2023 年及以后值得关注的最佳 Java ML 库和工具中，我们可以强调：

• Deeplearning4j是一个基于Java的库，提供全面的深度学习功能，包括GPU加速、分布式计算和各种神经网络架构。它拥有一个基于 GUI 的用户界面，用于超参数调整。
• H2O是一个专为大数据分析而设计的开源机器学习平台。它提供自动机器学习 (AutoML) 功能、网格搜索、超参数调整、图形模型选择工具、自动化特征工程工具等。
• Amazon Sagemaker是 Amazon Web Services 提供的一项托管服务，可简化将 ML 应用程序部署到生产环境中的过程。它支持许多不同的框架，包括 TensorFlow、Keras 以及通过其 SDK 用 Ja​​va 编写的自定义算法。
• Matplotlib是一个开源绘图库，主要供使用 Python 的数据科学家使用。然而，它可以轻松地适应 Java 程序，使用户能够通过直接从 Java 应用程序创建散点图或直方图等自定义绘图来可视化结果。
• JavaML库在传统数值计算库和流行的 ML 库之间提供了 API 层，使用户能够快速有效地简化复杂的计算并在大型数据集上进行实验。
• MOA Java ML是面向 Java 开发人员的领先 ML 库，使他们能够使用强大的算法和工具来创建和应用机器学习模型。它还包括帮助开发人员分析数据、构建模型并将其部署到生产中的工具。
• Weka是一个综合性的 Java ML 库，允许用户执行各种任务，例如数据预处理、分类、聚类、回归和特征选择。它包含多种高级算法，例如贝叶斯网络、朴素贝叶斯分类器和支持向量机 (SVM)。此外，它还提供图形用户界面 (GUI)，可轻松实现数据集及其附带结果的数据可视化。
• 斯坦福 CoreNLP是一个强大的 Java ML 库，用于自然语言处理和文本挖掘。它具有各种组件，例如情感分析、机器翻译、共指解析和词性标记。它专为可扩展性而设计，允许用户轻松处理复杂的应用程序并开发可与任何其他 Java 库配合使用的自定义 NLP 模型和应用程序。
• Accord.NET是一个更强大的库，它提供线性代数、机器学习算法和其他用于开发机器学习应用程序的工具。它还包含各种组件，包括支持向量机、神经网络和决策树算法。
• Apache Mahout提供了一个可扩展的 ML 库，该库利用 MapReduce 范例，最适合分类、协作过滤和集群。Mahout 使用 Apache Hadoop 处理多个并行任务，并提供协同过滤等推荐算法，促进快速构建模型的可扩展性。
• Mallet（机器学习语言工具包）是用于文档分类、聚类、主题建模和命名实体识别等自然语言处理任务的专用工具。

一旦模型构建完成，就可以使用 Java 的平台无关特性进行部署。Java 能够在不同的操作系统和硬件架构上运行，因此可以轻松跨多个设备和平台部署 ML 模型。

使用 Java 构建 ML 解决方案需要多长时间？

这取决于项目的复杂程度和开发人员对编程语言的熟练程度。简单的任务可能需要几周才能完成，而更复杂的项目可能需要几个月的时间。此外，使用预先存在的库和框架以及预先构建的模型可以大大加快开发过程。因此，估计使用 Java 构建一个或另一个 ML 解决方案所需的精确时间范围是相当具有挑战性的。

AI 应用程序如何从 Java 中受益？

可以肯定地说，Java 正在通过支持开发更高效、可扩展的 ML 模型来彻底改变 AI 领域。是什么让它如此特别？

• Java 允许开发人员构建复杂且可定制的算法，从而更轻松地处理大型数据集和复杂计算。
• Java 的平台独立性允许跨多个设备和平台部署机器学习模型，使其更易于访问和扩展。
• Java 的稳健性和安全特性可确保 AI 应用程序可靠且无错误。
• Java ML 库和框架的丰富生态系统为开发人员提供了预构建的算法和功能，可以轻松定制并集成到他们的 AI 应用程序中。这节省了他们大量的时间和精力，使他们能够专注于构建人工智能应用程序的核心功能。

使用 Java 进行机器学习的顶级公司

如您所见，Java 是 ML 项目的理想选择。为了进一步证明这一点，我们提供了著名公司使用 Java 进行机器学习的真实案例。

谷歌

尽管 Google 长期以来一直在用 Python 开发自己的 ML 框架（例如 TensorFlow），但该公司最近开始使用 Java。也就是说，Google Cloud Platform 包含许多可以通过原生 Java API 使用的高级 ML 算法。其他 Google 项目，例如使用 Cloud Vision API 的图像识别和使用云语音到文本的自然语言处理，也由 Java 代码提供支持。

Netflix

Netflix 广泛利用 ML 的力量，严重依赖 Java。Netflix 采用一系列机器学习模型，根据客户过去的观看习惯提供个性化推荐。为了实时处理大量流数据，Netflix 的 ML 框架结合了 Apache Spark、Kafka Streams 和 Java 8。ML 算法本身由纯 Java 代码组成，并部署到基于云的平台上实现更快的培训。

领英

LinkedIn 是另一家使用主要由 Java 驱动的机器学习算法的知名公司。LinkedIn 利用机器学习模型，根据潜在员工过去工作经验的技能组合，向他们建议最适合他们的职业空缺。LinkedIn 的开发人员主要使用开源 ML 库 Apache Mahout，使他们能够以最少的工作快速实现用 Java 代码编写的 ML 算法。

国际商业机器公司

最后但并非最不重要的是IBM公司（我们在前面的文章中 谈到了它对云计算的贡献）。其著名的 Watson AI 平台使用由 Java 代码支持的 ML 算法，使开发人员能够创建比当今任何其他现有 ML 技术更准确的高端 ML 模型。 最终，许多科技巨头依赖 Java 来完成机器学习相关任务的原因已经很清楚了。随着人工智能领域的不断扩展和发展，Java 正在成为构建和部署机器学习模型的重要工具。凭借其多功能性、平台独立性和广泛的库，Java 为更高效、可扩展的 ML 解决方案打开了大门，这些解决方案可靠、安全且易于与其他技术集成。

概括

当我们展望 AI 的未来时，很明显 Java 将继续在 ML 模型的开发和构建高级 AI 应用程序中发挥至关重要的作用。因此，无论您是新手还是想要扩展技能的开发人员，Java 都是一个很好的起点。