ИИ, наука о данных, услуги машинного обучения и обработка естественного языка были самыми обсуждаемыми инновациями в последнее время, и это хорошо. Эти достижения в области технологий вывели роботизацию и бизнес-процессы на более высокий уровень. Предприятия всех размеров вкладывают большие средства в исследования и команды для создания этих невообразимо мощных приложений, управляемых данными.

Существует широкий спектр языков программирования, которые можно использовать для развития приложений ИИ и науки о данных. В то время как Python и R стали лучшим выбором для создания этих проектов, многие предприятия обращаются к услугам по разработке программного обеспечения Java для решения своих проблем. От приложений корпоративного уровня и навигационных структур до сотовых телефонов и приложений, разработка Java-приложений актуальна практически для каждой области инноваций.

Помимо решений для машинного обучения, Java поддерживает нейронные сети, поисковые вычисления и платформы с несколькими роботами. Фреймворки и системы Java могут устанавливать связь между ИИ и вычислениями, впоследствии создавая привлекательные проекты и точки подключения.

Java поддерживает ИИ из-за таких функций, как простота исследования, простота вычислений в коде и элитное исполнение, продуманная разработка продукта, производительность и масштабные проекты. Кроме того, байт-код Java является гибким, простым и простым в использовании.

Давайте рассмотрим несколько причин, по которым компании используют разработку программного обеспечения Java для науки о данных и машинного обучения в 2022 году.

Подробнее: Почему разработка Java-приложений популярна в 2022 году?

Зачем использовать Java для науки о данных и машинного обучения

В Java есть такие инструменты и фреймворки, как Spark, Kafka, Hadoop, Hive, Cassandra, Elastic Search и Flink — все они работают на JVM и предлагают потрясающие функциональные возможности для машинного обучения и обработки данных.

Java и другие языки JVM явно полезны для масштабирования ETL, рассредоточенной подготовки и развертывания моделей. Конечно, Java может сделать все или, во всяком случае, сделать эти эквивалентные задачи более простыми для инженеров, работающих на разных языках.

Вот причины, по которым стоит нанять экспертов по Java для разработки решений для машинного обучения:

1. Отличные фреймворки для обработки и анализа данных

  • Есть несколько отличных фреймворков, которые команда Java может использовать для создания решений для машинного обучения. Эти платформы обеспечивают полный доступ к вычислениям, научным возможностям и многому другому.
  • DeepLearning4J — популярный фреймворк в разработке веб-приложений на Java для развертывания нейронных сетей на Java. Его можно легко интегрировать со Spark и Hadoop. Существует Apache Mahout для классификации, кластеризации и рекомендаций. Hadoop хорошо известен тем, что обрабатывает данные и хранит их в распределенной файловой системе.
  • Существуют специальные наборы инструментов для научной обработки, обработки сигналов, линейной алгебры и многого другого. NumPy и MATLAB также легко доступны на Java.

2. Более быстрое выполнение

  • Java — это язык со статической типизацией и встроенный язык, тогда как Python — это язык с динамической типизацией и дешифрованием, который определяет тип переменной информации.
  • Java выполняет проверку типов во время компиляции, а Python — во время выполнения, что увеличивает время выполнения. Отныне время выполнения, требуемое Java, меньше по сравнению с Python. Соответственно, Java превосходит Python по скорости.
  • С точки зрения выпуска Java-решений этот язык программирования имеет преимущество перед другими. Поскольку это экономит много времени, Java-разработчики предпочитают использовать его и для приложений по науке о данных. Технология обеспечивает высокую производительность без ущерба для эффективности.

3. Масштабируемые приложения для машинного обучения

  • Большинство дизайнеров используют Java для создания приложений, которые впоследствии можно масштабировать в соответствии с требованиями бизнеса. Если ваша организация создает приложение с нуля, Java — отличное решение, поскольку оно предлагает увеличить и масштабировать основные функции наряду с вариантами балансировки нагрузки.
  • Как исследователь данных вы заметите, что создавать сложные приложения на Java и масштабировать их очень просто; Например, Apache Spark — это тестовое устройство, которое можно использовать для масштабирования. Его также можно использовать для создания многопоточных приложений.
  • Службы веб-разработки Java имеют более 45 миллиардов виртуальных машин Java (JVM) по всему миру, что упрощает процесс масштабирования.

4. Легкая кривая обучения

  • В Java очень много областей, где нужно больше работать. Ожидание изучения и адаптации для Java и единого языка быстрее и приятнее, чем для разных языков программирования во всей их полноте.
  • Предполагая, что вы понимаете язык лучше и опытнее, Java может быть хорошим примером. Принимая во внимание все обстоятельства, это означает, что вы можете входить в пространство с большей скоростью, чем через любой другой язык, ожидание которого впитывания информации является обычным для Java.
  • А так как доступны сотни ресурсов и поддержка сообщества, разработчики могут легко выучить язык программирования без каких-либо хлопот.

5. Дружественный синтаксис для науки о данных

  • Необыкновенная лингвистическая структура Java в целом известна своей простотой для понимания. Эта структура предложения позволяет разработчикам понимать шоу, потребности в переменной и стратегию кодирования.
  • Java специфичен, т. е. каждый тип данных на данный момент предопределен в конструкции языка, и все факторы должны быть частью определенного типа информации.
  • Большинство крупных организаций придерживаются стандартной грамматики для своего хранилища кода. Это гарантирует, что весь код дизайнера, как показано для создания кодовой базы. Java помогает им естественным образом идти в ногу со своими собственными стандартными представлениями, которых можно придерживаться.

Подробнее: 10 самых популярных примеров приложений Java в реальном мире

Возможности Java для машинного обучения и науки о данных

Мир видит рост ИИ, и он превратился в инновацию следующего поколения, взяв на себя контроль над всеми оставшимися достижениями. Масштабы использования, которые дал нам ИИ, огромны. Среди них наиболее часто используемыми являются Siri, Alexa, Tesla, Netflix, Pandora и Nest, чтобы привести несколько примеров.

Каждый язык уникален сам по себе и имеет свои преимущества и недостатки. В последнее время Python приобрел большую известность из-за своего превосходства в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Как бы то ни было, некоторые разработчики предпочитают Java для программирования и создания приложений ИИ.

В любом случае, по какой причине Java не очень подходит для науки о данных? Java действительно хорош для ИИ; основные недостатки заключаются в том, что другие языки работают лучше. ИИ — это исполнение, а стандартная Java не имеет библиотек повышения скорости инструментов. Кроме того, его сборщик мусора отбрасывает Java назад и предотвращает дальнейшую оптимизацию памяти, чтобы предотвратить ошибки страниц. На самом деле нестандартная Java использует скорость инструментов для увеличения библиотек, таких как BLAS.

Если вы ищете услуги машинного обучения с использованием разработки программного обеспечения Java, свяжитесь с нашими экспертами сегодня.

Мы предоставляем БЕСПЛАТНЫЕ КОНСУЛЬТАЦИИ по всем вопросам Java и Data Science.

Первоначально опубликовано на https://www.botreetechnologies.com 26 апреля 2022 г.