人工智能(AI)正在通過讓機器執行通常不需要人工干預的任務來實現工業現代化；諸如解決問題、自然語言理解和圖像處理的任務。對于AI相關的軟件開發，Python經常被使用。然而，Java也是一個強大的選項，由于它的健壯性和可伸縮性，許多組織都在企業應用程序中使用它。在本文中，我們將探討Java編程語言如何用于人工智能開發，以及支持的庫和工具。

 

Java提供了幾個特性，使得Java適合于AI相關的任務開發:

 

1.平臺獨立性

“一次編寫，隨處運行”的Java編程語言哲學允許開發人員創建無需更改即可在各種平臺上運行的AI系統。這個特性使得Java具有高度的可伸縮性。

2.強健的生態系統

Java有許多支持AI和機器學習，更容易實現復雜的算法。

 

3.內存管理

垃圾收集特性是Java的關鍵特性之一。Java自動管理對象的內存分配和釋放，內存管理有助于有效地管理資源。當人工智能處理大型數據集時，處理內存管理非常重要。Java內存管理在人工智能系統中至關重要。

4.可量測性

人工智能應用程序處理需要大量計算的大型數據集和大量數據。Java具有高度的可擴展性，有助于開發AI應用。

5.多線程

神經網絡訓練、大規模數據處理和其他人工智能相關任務需要并行處理來處理大量數據。Java支持允許并行處理的多線程。

 

有許多庫可以用來構建人工智能系統。下面是幾個Java的AI庫:

 

1.Weka

Weka是一個流行的庫，用于數據挖掘和機器學習。Weka提供了一組用于分類、回歸、聚類和特征選擇的算法。Weka還有一個圖形界面，使數據的可視化和預處理變得更加容易。

Weka主要特性

l 大量的ML算法集合

l 可視化和數據預處理支持

l 支持與Java應用程序集成

 

2.深度學習4j (DL4J)

深度學習4j是專門為商業環境創建的，以促進基于Java的深度學習任務。這些庫與Apache Spark和Hadoop等分布式計算框架兼容，非常適合處理大規模數據處理。DL4J提供了用于構建神經網絡、開發深度學習模型和創建自然語言處理(NLP)應用程序的工具。

特征

l Apache Spark和Hadoop集成

l GPU支持

l 深度神經網絡和強化學習(RL)工具

 

3.MOA

MOA適合流式ML和大數據分析。MOA提供了一個從海量數據中學習的框架，這是實時人工智能應用程序(如欺詐檢測、網絡入侵檢測和推薦系統)的關鍵步驟。

特征

l 實時數據算法

l 聚類、回歸、分類

l Weka集成

 

4.Java-ML

Java-ML是一個用于機器學習的庫。它有聚類、分類和特征選擇的算法。對于需要在應用程序中實現人工智能算法的開發人員來說，它很容易使用。

特征

l 許多機器學習算法

l 重量輕，易于嵌入

l 數據處理和可視化支持

 

5.Apache Mahout

Apache Mahout是一個開源項目，用于開發ML算法和另一個流行的可擴展的機器學習庫，用于處理大數據。它側重于數學運算，如線性代數、協同過濾、聚類和分類。它與Apache Hadoop等分布式計算框架一起工作，因此非常適合大數據應用程序。

關鍵特征

l 用于聚類、分類和協作過濾的可擴展算法

l 面向大數據的Hadoop集成

l 用戶定義的引擎

 

結論

Java用于企業和大型應用程序，但它也是構建AI應用程序的最佳語言。Java具有支持AI系統執行復雜任務的可伸縮性、健壯性和性能等特性。Java有許多庫，如Weka、Deeplearning4j和Apache Mahout，它們有助于處理復雜的人工智能任務，如機器學習和深度學習。