Java可以用於機器學習和資料科學嗎？ - kdnuggets

banq發表於2020-11-02
Java機器學習資料科學

機器學習，資料科學和人工智慧是近年來最受關注的技術，理所當然的。科技領域的這些進步已將自動化和業務流程提升到了一個新水平。各種規模的組織都在研究和人員上投入數百萬美元，以構建這些功能強大的資料驅動應用程式。
有許多不同的程式語言可用於開發機器學習和資料科學應用程式。儘管Python和R已成為構建這些程式的最愛，但許多組織都轉向Java應用程式開發來滿足他們的需求。從企業級業務解決方案和導航系統到行動電話和應用程式，Java幾乎適用於每個技術領域。
 
Java是每天使用的許多裝置和應用程式背後的隱形力量，併為日常生活提供動力。不僅可以將Java用於機器學習和資料科學應用程式開發，而且由於許多原因，它也是許多開發人員的首選選項，其中包括：
  • Java是用於企業開發的最古老的語言之一。通常，在一般的開發和技術世界中，舊方法已經過時。然而，這種情況並非如此。Java的時代已經到來，許多公司可能已經在使用大量的程式語言，甚至根本不瞭解它。公司技術的基礎結構，軟體，應用程式和許多其他工作部件可能已經基於Java構建，這可以幫助簡化整合並最大程度地減少相容性問題。

  • 資料科學與大資料並駕齊驅。大資料使用的大多數流行框架和工具通常都是用Java編寫的。這包括Fink，Hadoop，Hive和Spark。

  • Java可用於資料科學領域以及整個資料分析中的許多過程，包括清理資料，資料匯入和匯出，統計分析，深度學習，自然語言處理（NLP）和資料視覺化。

  • 開發人員認為Java虛擬機器是機器學習和資料科學的最佳平臺之一，因為它使開發人員能夠編寫跨多個平臺相同的程式碼。它還允許他們以更快的速度建立自定義工具，並具有大量的IDE，有助於提高整體生產率。

  • Java 8的發行版引入了Lambdas。Lambda表示式使開發人員能夠管理Java語言的強大功能。對於開發人員來說，這大大簡化了大資料科學或企業專案的開發。

  • 作為一種強型別的程式語言，Java確保程式設計師對於所處理的變數和資料型別是明確的和特定的。有時將強型別與靜態型別混淆，強型別使管理大型資料應用程式更容易，同時也簡化了程式碼庫的維護。它還可以幫助開發人員避免編寫單元測試的需要。

  • 可伸縮性是開發人員在開始專案之前必須考慮的程式語言的重要方面。Java使應用程式擴充套件成為資料科學家和程式設計師一樣容易的過程。這使其成為構建更大或更復雜的人工智慧和機器學習應用程式的絕佳選擇，尤其是在從頭開始構建時。

  • 當今用於資料科學和機器學習的許多其他廣泛使用的程式語言並不是最快的選擇。Java快速執行，非常適合這些對速度要求嚴格的專案。當今，許多最受歡迎的網站和社交應用程式都依靠Java來滿足其資料工程需求，包括LinkedIn，Facebook和Twitter。

  • 生產程式碼庫通常用Java編寫。瞭解Java可以幫助開發人員弄清楚如何生成資料，將合併請求提交到生產程式碼庫，以及將Machine Learning解決方案部署到生產中。

  • Java有許多可用於資料科學和機器學習的庫和工具。例如，Weka 3是一個完全基於Java的工作臺，廣泛用於機器學習，資料探勘，資料分析和預測建模中的演算法。Massive Online Analysis是專門用於實時在資料流上進行資料探勘的開源軟體。

Java是一種非常有用，快速且可靠的程式語言，可幫助開發團隊構建大量專案。從資料探勘和資料分析到機器學習應用程式的構建，Java不僅適用於資料科學領域。它是完成這些任務的首選語言之一，並且有很多原因。如果您要處理機器學習專案，請考慮使用它。您會驚訝於您能從中得到多少。

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