人工智能(AI)正在通过让机器执行通常不需要人工干预的任务来实现工业现代化；诸如解决问题、自然语言理解和图像处理的任务。对于AI相关的软件开发，Python经常被使用。然而，Java也是一个强大的选项，由于它的健壮性和可伸缩性，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Java编程语言如何用于人工智能开发，以及支持的库和工具。

 

Java提供了几个特性，使得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编程语言哲学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。这个特性使得Java具有高度的可伸缩性。

2.强健的生态系统

Java有许多支持AI和机器学习，更容易实现复杂的算法。

 

3.内存管理

垃圾收集特性是Java的关键特性之一。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。当人工智能处理大型数据集时，处理内存管理非常重要。Java内存管理在人工智能系统中至关重要。

4.可量测性

人工智能应用程序处理需要大量计算的大型数据集和大量数据。Java具有高度的可扩展性，有助于开发AI应用。

5.多线程

神经网络训练、大规模数据处理和其他人工智能相关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。

 

有许多库可以用来构建人工智能系统。下面是几个Java的AI库:

 

1.Weka

Weka是一个流行的库，用于数据挖掘和机器学习。Weka提供了一组用于分类、回归、聚类和特征选择的算法。Weka还有一个图形界面，使数据的可视化和预处理变得更加容易。

Weka主要特性

l 大量的ML算法集合

l 可视化和数据预处理支持

l 支持与Java应用程序集成

 

2.深度学习4j (DL4J)

深度学习4j是专门为商业环境创建的，以促进基于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，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

l Apache Spark和Hadoop集成

l GPU支持

l 深度神经网络和强化学习(RL)工具

 

3.MOA

MOA适合流式ML和大数据分析。MOA提供了一个从海量数据中学习的框架，这是实时人工智能应用程序(如欺诈检测、网络入侵检测和推荐系统)的关键步骤。

特征

l 实时数据算法

l 聚类、回归、分类

l Weka集成

 

4.Java-ML

Java-ML是一个用于机器学习的库。它有聚类、分类和特征选择的算法。对于需要在应用程序中实现人工智能算法的开发人员来说，它很容易使用。

特征

l 许多机器学习算法

l 重量轻，易于嵌入

l 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可扩展的机器学习库，用于处理大数据。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等分布式计算框架一起工作，因此非常适合大数据应用程序。

关键特征

l 用于聚类、分类和协作过滤的可扩展算法

l 面向大数据的Hadoop集成

l 用户定义的引擎

 

结论

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。Java具有支持AI系统执行复杂任务的可伸缩性、健壮性和性能等特性。Java有许多库，如Weka、Deeplearning4j和Apache Mahout，它们有助于处理复杂的人工智能任务，如机器学习和深度学习。