機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，它使機(jī)器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移提高性能，而無需顯式編程。它通過使用算法來識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，允許計(jì)算機(jī)根據(jù)這些信息進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。由于其靈活性和平臺(tái)獨(dú)立性，Java是一種用于構(gòu)建ML模型的流行編程語言。用Java構(gòu)建ML模型，一般步驟如下:
第一步是收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)。然后，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測(cè)試集用于評(píng)估模型的性能。一旦準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，開發(fā)人員就可以使用Java的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和框架來建立模型。Nota bene：Java提供了廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和框架，這些庫和框架提供了預(yù)構(gòu)建的算法和各種功能，幫助開發(fā)人員構(gòu)建和定制他們的ML模型。它們還提供了諸如數(shù)據(jù)可視化、特征選擇和模型評(píng)估等特性，使得開發(fā)和微調(diào)ML模型變得容易。
在2023年及以后值得關(guān)注的最佳Java ML庫和工具中，我們可以強(qiáng)調(diào)：
l Deeplearning4j是一個(gè)基于Java的庫，提供全面的深度學(xué)習(xí)功能，包括GPU加速、分布式計(jì)算和各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它擁有用于超參數(shù)調(diào)整的基于GUI的用戶界面。
l H2O是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，專為大數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)。它提供了自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)功能、網(wǎng)格搜索、超參數(shù)調(diào)整、圖形模型選擇工具、自動(dòng)化特征工程工具等等。
l 亞馬遜Sagemaker是由Amazon Web Services提供的托管服務(wù)，它簡(jiǎn)化了將ML應(yīng)用程序部署到生產(chǎn)環(huán)境中的過程。它支持許多不同的框架，包括TensorFlow、Keras和通過其SDK用Java編寫的自定義算法。
l Matplotlib是一個(gè)開源繪圖庫，主要由使用Python的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用。然而，它可以很容易地適應(yīng)Java程序，使用戶能夠通過直接從他們的Java應(yīng)用程序創(chuàng)建散點(diǎn)圖或直方圖等自定義圖來可視化他們的結(jié)果。
l JavaML庫在傳統(tǒng)的數(shù)值計(jì)算庫和流行的ML庫之間提供了一個(gè)API層，使用戶能夠簡(jiǎn)化復(fù)雜的計(jì)算，并快速有效地在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
l MOA Java ML是面向Java開發(fā)人員的領(lǐng)先ML庫，允許他們使用強(qiáng)大的算法和工具來創(chuàng)建和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它還包括幫助開發(fā)人員分析數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型并將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中的工具。
l Weka是一個(gè)全面的Java ML庫，允許用戶執(zhí)行各種任務(wù)，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、聚類、回歸和特性選擇。它包含多種高級(jí)算法，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯分類器和支持向量機(jī)(SVMs)。此外，它還提供了一個(gè)圖形用戶界面(GUI ),用于數(shù)據(jù)集及其附帶結(jié)果的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)可視化。
l Stanford CoreNLP是一個(gè)強(qiáng)大的Java ML庫，用于自然語言處理和文本挖掘。它具有各種組件，如情感分析、機(jī)器翻譯、共指消解和詞性標(biāo)注。它是為可伸縮性而設(shè)計(jì)的，允許用戶輕松處理復(fù)雜的應(yīng)用程序，開發(fā)定制的NLP模型和應(yīng)用程序，與任何其他Java庫一起工作。
l Accord.NET是一個(gè)更強(qiáng)大的庫，提供線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和其他工具來開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。它還包含各種各樣的組件，包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法。
l Apache Mahout提供了一個(gè)可擴(kuò)展的ML庫，它利用了MapReduce范式，最適合于分類、協(xié)作過濾和聚類。Mahout使用Apache Hadoop處理多個(gè)并行任務(wù)，并提供協(xié)同過濾等推薦算法，促進(jìn)快速構(gòu)建模型的可伸縮性。
l Mallet(語言機(jī)器學(xué)習(xí)工具包)是用于自然語言處理任務(wù)的特殊工具，如文檔分類、聚類、主題建模和命名實(shí)體識(shí)別。
一旦構(gòu)建了模型，就可以使用Java的平臺(tái)無關(guān)特性來部署它。Java能夠在不同的操作系統(tǒng)和硬件架構(gòu)上運(yùn)行，這使得跨多種設(shè)備和平臺(tái)部署ML模型變得很容易。
用Java構(gòu)建一個(gè)ML解決方案需要多長(zhǎng)時(shí)間？
這取決于項(xiàng)目的復(fù)雜性和開發(fā)人員對(duì)編程語言的熟練程度。簡(jiǎn)單的任務(wù)可能需要幾周時(shí)間才能完成，而更復(fù)雜的項(xiàng)目可能需要幾個(gè)月時(shí)間。此外，使用預(yù)先存在的庫和框架以及預(yù)先構(gòu)建的模型可以大大加快開發(fā)過程。因此，估計(jì)使用Java構(gòu)建一個(gè)或另一個(gè)ML解決方案所需的精確時(shí)間框架是非常具有挑戰(zhàn)性的。