人工智能(AI)正在通過讓機(jī)器執(zhí)行通常不需要人工干預(yù)的任務(wù)來實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)代化；諸如解決問題、自然語言理解和圖像處理的任務(wù)。對于AI相關(guān)的軟件開發(fā)，Python經(jīng)常被使用。然而，Java也是一個(gè)強(qiáng)大的選項(xiàng)，由于它的健壯性和可伸縮性，許多組織都在企業(yè)應(yīng)用程序中使用它。在本文中，我們將探討Java編程語言如何用于人工智能開發(fā)，以及支持的庫和工具。
Java提供了幾個(gè)特性，使得Java適合于AI相關(guān)的任務(wù)開發(fā):
1.平臺獨(dú)立性
“一次編寫，隨處運(yùn)行”的Java編程語言哲學(xué)允許開發(fā)人員創(chuàng)建無需更改即可在各種平臺上運(yùn)行的AI系統(tǒng)。這個(gè)特性使得Java具有高度的可伸縮性。
2.強(qiáng)健的生態(tài)系統(tǒng)
Java有許多支持AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，更容易實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法。
3.內(nèi)存管理
垃圾收集特性是Java的關(guān)鍵特性之一。Java自動管理對象的內(nèi)存分配和釋放，內(nèi)存管理有助于有效地管理資源。當(dāng)人工智能處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，處理內(nèi)存管理非常重要。Java內(nèi)存管理在人工智能系統(tǒng)中至關(guān)重要。
4.可量測性
人工智能應(yīng)用程序處理需要大量計(jì)算的大型數(shù)據(jù)集和大量數(shù)據(jù)。Java具有高度的可擴(kuò)展性，有助于開發(fā)AI應(yīng)用。
5.多線程
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和其他人工智能相關(guān)任務(wù)需要并行處理來處理大量數(shù)據(jù)。Java支持允許并行處理的多線程。
有許多庫可以用來構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。下面是幾個(gè)Java的AI庫:
1.Weka
Weka是一個(gè)流行的庫，用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。Weka提供了一組用于分類、回歸、聚類和特征選擇的算法。Weka還有一個(gè)圖形界面，使數(shù)據(jù)的可視化和預(yù)處理變得更加容易。
Weka主要特性
l 大量的ML算法集合
l 可視化和數(shù)據(jù)預(yù)處理支持
l 支持與Java應(yīng)用程序集成
2.深度學(xué)習(xí)4j (DL4J)
深度學(xué)習(xí)4j是專門為商業(yè)環(huán)境創(chuàng)建的，以促進(jìn)基于Java的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。這些庫與Apache Spark和Hadoop等分布式計(jì)算框架兼容，非常適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。DL4J提供了用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型和創(chuàng)建自然語言處理(NLP)應(yīng)用程序的工具。
特征
l Apache Spark和Hadoop集成
l GPU支持
l 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)工具
3.MOA
MOA適合流式ML和大數(shù)據(jù)分析。MOA提供了一個(gè)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的框架，這是實(shí)時(shí)人工智能應(yīng)用程序(如欺詐檢測、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測和推薦系統(tǒng))的關(guān)鍵步驟。
特征
l 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)算法
l 聚類、回歸、分類
l Weka集成
4.Java-ML
Java-ML是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫。它有聚類、分類和特征選擇的算法。對于需要在應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)人工智能算法的開發(fā)人員來說，它很容易使用。
特征
l 許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法
l 重量輕，易于嵌入
l 數(shù)據(jù)處理和可視化支持
5.Apache Mahout
Apache Mahout是一個(gè)開源項(xiàng)目，用于開發(fā)ML算法和另一個(gè)流行的可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，用于處理大數(shù)據(jù)。它側(cè)重于數(shù)學(xué)運(yùn)算，如線性代數(shù)、協(xié)同過濾、聚類和分類。它與Apache Hadoop等分布式計(jì)算框架一起工作，因此非常適合大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。
關(guān)鍵特征
l 用于聚類、分類和協(xié)作過濾的可擴(kuò)展算法
l 面向大數(shù)據(jù)的Hadoop集成
l 用戶定義的引擎
結(jié)論
Java用于企業(yè)和大型應(yīng)用程序，但它也是構(gòu)建AI應(yīng)用程序的最佳語言。Java具有支持AI系統(tǒng)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的可伸縮性、健壯性和性能等特性。Java有許多庫，如Weka、Deeplearning4j和Apache Mahout，它們有助于處理復(fù)雜的人工智能任務(wù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。