人工智能 （AI） 使机器能够执行通常不需要人工干预的任务，从而实现行业现代化;解决问题、自然语言理解和图像处理等任务。对于与 AI 相关的软件开发，通常使用 Python。然而，Java 也是一个强大的选择，因为由于其稳健性和可扩展性，许多组织都在企业应用程序中使用它。在本文中，我们将探讨如何将 Java 编程语言用于 AI 开发，以及支持的库和工具。
面向 AI 的 Java 编程语言
Java 提供了多项功能，使 Java 适合于 AI 相关的任务开发：
1. 平台独立性
“一次编写，随处运行”的 Java 编程语言理念允许开发人员创建无需更改即可在各种平台上运行的 AI 系统。此功能使 Java 具有高度可扩展性。
2. 强大的生态系统
Java 具有许多支持 AI 和机器学习的内置库和框架，可以更轻松地实现复杂的算法。
3. 内存管理
垃圾回收功能是 Java 的关键功能之一。Java 自动管理对象的内存分配和释放，内存管理有助于有效地管理资源。在 AI 处理大型数据集时，处理内存管理非常重要。Java 内存管理在 AI 系统中至关重要。
4. 可扩展性
AI 应用程序处理更大的数据集和需要大量计算的数据。Java 具有高度可扩展性，有助于开发 AI 应用程序。
5. 多线程
神经网络训练、大规模数据处理和其他与 AI 相关的任务需要并行处理来处理大量数据。Java 支持允许并行处理的多线程。
面向 AI 的 Java 库和框架
有许多库可用于构建 AI 系统。
以下是一些适用于 Java 的 AI 库：
1. Weka
Weka 是一个用于数据挖掘和机器学习的流行库。Weka 提供了一系列用于分类、回归、聚类和特征选择的算法。Weka 还具有图形界面，可以更轻松地可视化和预处理数据。
Weka 主要特点
- 大量的 ML 算法
- 可视化和数据预处理支持
- 支持与 Java 应用程序集成
2. Deeplearning4j （DL4J）
Deeplearning4j 专为商业环境创建，可促进基于 Java 的深度学习任务。这些库与 Apache Spark 和 Hadoop 等分布式计算框架兼容，使其非常适合处理大规模数据处理。DL4J 提供了用于构建神经网络、开发深度学习模型和创建自然语言处理 （NLP） 应用程序的工具。
特征
- Apache Spark 和 Hadoop 集成
- GPU 支持
- 深度神经网络和强化学习 （RL） 工具
3. MOA
MOA 适用于流式 ML 和大数据分析。MOA 提供了一个从海量数据中学习的框架，这是欺诈检测、网络入侵检测和推荐系统等实时 AI 应用程序的关键步骤。
特征
- 实时数据算法
- 聚类、回归、分类
- Weka 集成
4. Java-ML
Java-ML 是一个用于机器学习的库。它具有用于聚类、分类和特征选择的算法。它易于使用，适用于需要在应用程序中实施 AI 算法的开发人员。
特征
- 许多机器学习算法
- 重量轻，易于嵌入
- 数据处理和可视化支持
5.Apache Mahout
Apache Mahout 是一个开源项目，用于开发 ML 算法和另一个流行的机器学习库，该库具有可扩展性和处理大数据功能。它侧重于数学运算，如线性代数、协同过滤、聚类和分类。它与 Apache Hadoop 等分布式计算框架配合使用，因此非常适合大数据应用程序。
主要特点
- 用于聚类、分类和协作筛选的可扩展算法
- 适用于大数据的 Hadoop 集成
- 用户定义的引擎
使用 Java 的 AI 应用程序
- 示例：使用 Weka 库的 Java 中的 ML 模型
第 1 步：设置和安装
- 通过 Maven 添加依赖项下载并安装 Weka 库：
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-stable</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>步骤 2：加载数据集
加载数据集并执行预处理。
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
public class WekaExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Loading dataset
DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
Instances data = source.getDataSet();
// classification
if (data.classIndex() == -1) {
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
}
System.out.println("Dataset loaded successfully!");
}
}第 3 步：构建分类器
将算法用于决策树分类器。J48
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
public class WekaClassifier {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// Build classifier
Classifier classifier = new J48();
classifier.buildClassifier(data);
System.out.println("Classifier built successfully!");
}
}第 4 步：评估模型
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
public class WekaEvaluation {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Load dataset
DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// Build classifier
J48 tree = new J48();
tree.buildClassifier(data);
// Perform 10-fold cross-validation
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(tree, data, 10, new java.util.Random(1));
// Output evaluation results
System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));
}
}要评估模型，您可以使用交叉验证来查看分类器对看不见的数据的性能。
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
public class WekaExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Loading dataset
DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
Instances data = source.getDataSet();
// classification
if (data.classIndex() == -1) {
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
}
System.out.println("Dataset loaded successfully!");
}
}面向 AI 的 Java 与 Python
Python 广泛用于自动化环境，并具有广泛的 AI 库。流行的库是 TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn。Java 为许多应用程序提供了企业环境，并为 AI 集成提供了许多库。以下是 Python 和 Java 之间的比较：
爪哇岛 | 蟒 |
由于编译性质，性能高 | 由于解释性质，与 Java 相比速度较慢 |
目前 Java 库支持的数量有限，但一直在增长 | Python 具有广泛的 AI 和机器学习库。 |
Java 拥有庞大的企业应用程序社区;但是，AI 社区仍在增长。 | Python 拥有更大、更强大的 AI 社区。 |
详细语法 | 更简单、更直观的语法 |
用于大型应用程序（如企业应用程序）的 Java | Python 通常用于研究和原型设计 |
Java 用于企业和大型应用程序，但它也是构建 AI 应用程序的最佳语言。Python 因其简单性和大量库而被用于研究和开发。Java 具有可扩展性、健壮性和性能等功能，支持 AI 系统执行复杂任务。Java 有许多库，例如 Weka、Deeplearning4j 和 Apache Mahout，可帮助处理复杂的 AI 任务，例如机器学习和深度学习。
