Java可以用于机器学习和数据科学吗？ - kdnuggets

机器学习，数据科学和人工智能是近年来最受关注的技术，理所当然的。科技领域的这些进步已将自动化和业务流程提升到了一个新水平。各种规模的组织都在研究和人员上投入数百万美元，以构建这些功能强大的数据驱动应用程序。
有许多不同的编程语言可用于开发机器学习和数据科学应用程序。尽管Python和R已成为构建这些程序的最爱，但许多组织都转向Java应用程序开发来满足他们的需求。从企业级业务解决方案和导航系统到移动电话和应用程序，Java几乎适用于每个技术领域。
 
Java是每天使用的许多设备和应用程序背后的隐形力量，并为日常生活提供动力。不仅可以将Java用于机器学习和数据科学应用程序开发，而且由于许多原因，它也是许多开发人员的首选选项，其中包括：

• Java是用于企业开发的最古老的语言之一。通常，在一般的开发和技术世界中，旧方法已经过时。然而，这种情况并非如此。Java的时代已经到来，许多公司可能已经在使用大量的编程语言，甚至根本不了解它。公司技术的基础结构，软件，应用程序和许多其他工作部件可能已经基于Java构建，这可以帮助简化集成并最大程度地减少兼容性问题。

• 数据科学与大数据并驾齐驱。大数据使用的大多数流行框架和工具通常都是用Java编写的。这包括Fink，Hadoop，Hive和Spark。

• Java可用于数据科学领域以及整个数据分析中的许多过程，包括清理数据，数据导入和导出，统计分析，深度学习，自然语言处理（NLP）和数据可视化。

• 开发人员认为Java虚拟机是机器学习和数据科学的最佳平台之一，因为它使开发人员能够编写跨多个平台相同的代码。它还允许他们以更快的速度创建自定义工具，并具有大量的IDE，有助于提高整体生产率。

• Java 8的发行版引入了Lambdas。Lambda表达式使开发人员能够管理Java语言的强大功能。对于开发人员来说，这大大简化了大数据科学或企业项目的开发。

• 作为一种强类型的编程语言，Java确保程序员对于所处理的变量和数据类型是明确的和特定的。有时将强类型与静态类型混淆，强类型使管理大型数据应用程序更容易，同时也简化了代码库的维护。它还可以帮助开发人员避免编写单元测试的需要。

• 可伸缩性是开发人员在开始项目之前必须考虑的编程语言的重要方面。Java使应用程序扩展成为数据科学家和程序员一样容易的过程。这使其成为构建更大或更复杂的人工智能和机器学习应用程序的绝佳选择，尤其是在从头开始构建时。

• 当今用于数据科学和机器学习的许多其他广泛使用的编程语言并不是最快的选择。Java快速执行，非常适合这些对速度要求严格的项目。当今，许多最受欢迎的网站和社交应用程序都依靠Java来满足其数据工程需求，包括LinkedIn，Facebook和Twitter。

• 生产代码库通常用Java编写。了解Java可以帮助开发人员弄清楚如何生成数据，将合并请求提交到生产代码库，以及将Machine Learning解决方案部署到生产中。

• Java有许多可用于数据科学和机器学习的库和工具。例如，Weka 3是一个完全基于Java的工作台，广泛用于机器学习，数据挖掘，数据分析和预测建模中的算法。Massive Online Analysis是专门用于实时在数据流上进行数据挖掘的开源软件。