尽管R和Python是开发人工智能和数据科学应用程序的主要语言,但事实证明,Java是最有前途的替代语言之一,尤其是在大数据应用程序中。Java可以更好地集成到最流行的流处理工具中。此外,直接用Java进行数据科学的核心能力也在不断发展。
虽然Java在数据科学中的应用并不普遍,但与除Python和R之外的其他语言相比,它更接近数据科学世界。大数据和数据科学结合在一起,所有主要的大数据框架,如Hadoop、Hive和Spark,都是用Java编写的。Java8还引入了Lambdas,简化了数据科学项目的开发。它也是最古老的编程语言之一,在世界各地的企业系统中使用。
Java的优势
使用Java进行数据科学有几个好处,包括易于招聘人才、库的广泛可用性、JVM的强大功能、有前途的路线图,以及易于集成。Java拥有最大的熟练开发人员社区之一,它还拥有最丰富的开发工具和云提供商生态系统之一,所有这些都将teat Java作为一流的平台。
Java还包括应用程序开发的每个可能领域的库和框架。这包括用于数据科学和机器学习的免费和商业库,以及用于简化其他应用程序开发领域的工具。
JVM还包括一个托管的运行时环境,它可以将开发人员从内存管理的负担中解放出来。使用即时编译来生成本机代码可以大大提高对解释语言的性能,比如Python和R或静态遵从的语言,如C或C++。未来的开发,可以让开发者更容易跨GPU和CPU扩展应用程序。
大多数流行的大数据框架,如ApacheSpark和ApacheHadoop,也都是用Java编写的,这使得开始使用和集成这些框架变得更加容易。如果你打算将数据处理与用Java编写的现有企业系统集成,使用同一个堆栈将有助于减少兼容性问题和上下文切换。
为人工智能的未来编程
Java显然在编程人工智能所需的数据管道方面发挥着作用。但它是否会被用于人工智能模型本身的编码,目前还没有定论。
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