Java是企業(yè)和大規(guī)模環(huán)境中數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)用選擇。 1。 ApacheCommons Math提供自定義算法的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)工具。 2. WEKA提供了一套全面的ML算法和GUI工具，非常適合原型製作。 3。 DL4J可以深入學(xué)習(xí)，並支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)並與Hadoop和Spark集成。 4。使用Java API的Apache Spark支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，MLLIB和實(shí)時(shí)分析。 5。微笑通過(guò)乾淨(jìng)的API和廣泛的功能提供高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)。 6. tablesaw促進(jìn)了類(lèi)似於Python的Pandas的數(shù)據(jù)爭(zhēng)吵和預(yù)處理。 Java在企業(yè)集成，實(shí)時(shí)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)管道和Android/Edge ML中表現(xiàn)出色。儘管社區(qū)較小且尖端的研究支持，但Java的性能，可擴(kuò)展性和JVM兼容性使其成為現(xiàn)有Java生態(tài)系統(tǒng)時(shí)的強(qiáng)大選擇。

當(dāng)人們想到數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，Java並不是想到的一種語(yǔ)言，而Python通常會(huì)主導(dǎo)該空間。但是Java憑藉其性能，可擴(kuò)展性和魯棒的生態(tài)系統(tǒng)是強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)者，尤其是在企業(yè)環(huán)境中。如果您正在使用大型系統(tǒng)，實(shí)時(shí)處理或?qū)?shù)據(jù)管道集成到現(xiàn)有的基於Java的基礎(chǔ)架構(gòu)中，Java很有意義。

這是數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵Java庫(kù)和Java閃耀的常見(jiàn)用例的細(xì)分。

數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵Java庫(kù)

1。 ApacheCommons數(shù)學(xué)

這是Java的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)操作的首選庫(kù)。

• 為線性代數(shù)，概率分佈，回歸，聚類(lèi)等提供工具。
• 非常適合在不依賴外部系統(tǒng)的情況下實(shí)現(xiàn)自定義算法。
• 輕巧並輕鬆整合到任何Java項(xiàng)目中。

示例使用：使用統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)構(gòu)建自定義異常檢測(cè)模型。

2。 Weka

Java中最成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一。

• 提供完整的ML算法套件：分類(lèi)，回歸，聚類(lèi)，關(guān)聯(lián)規(guī)則。
• 包括用於數(shù)據(jù)探索和模型培訓(xùn)的GUI工具。
• 原型和教育目的的理想選擇。

注意： WEKA與內(nèi)存數(shù)據(jù)集最有效，因此它不適合大數(shù)據(jù)，但非常適合中型問(wèn)題。

3。 DL4J（深度學(xué)習(xí)4J）

專(zhuān)為Java和Scala設(shè)計(jì)的強(qiáng)大深度學(xué)習(xí)庫(kù)。

• 支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN，RNN和增強(qiáng)學(xué)習(xí)。
• 與Hadoop和Spark集成進(jìn)行分發(fā)培訓(xùn)。
• 企業(yè)友好：不依賴Python，在JVM上運(yùn)行。

用例：金融服務(wù)應(yīng)用中的自然語(yǔ)言處理，其中模型解釋性和與現(xiàn)有Java後端集成至關(guān)重要。

4。 ApacheSpark（使用Java API）

儘管Scala是Spark的母語(yǔ)，但Java具有可靠的支持。

• 啟用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，ML（通過(guò)MLLIB）和流分析。
• ETL管道，實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)或?qū)?shù)分析的理想選擇。
• 利用速度內(nèi)存計(jì)算。

提示：如果您的團(tuán)隊(duì)比Scala更舒服，則使用Java，儘管API的詳細(xì)性更大。

5。微笑（統(tǒng)計(jì)機(jī)智能和學(xué)習(xí)引擎）

現(xiàn)代的高性能庫(kù)，用於ML和數(shù)據(jù)分析。

• 在許多基準(zhǔn)測(cè)試中，比WEKA快。
• 支持分類(lèi)，回歸，聚類(lèi)，NLP和可視化。
• 清潔API和良好的文檔。

最適合：高性能ML任務(wù)，您想避免Python-JVM橋的開(kāi)銷(xiāo)。

6。表鋸

爪哇對(duì)大熊貓的回答。

• 用於數(shù)據(jù)爭(zhēng)吵：加載，清潔，過(guò)濾和探索數(shù)據(jù)。
• 可以直接讀取CSV，Excel和數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 內(nèi)置的繪圖和描述性統(tǒng)計(jì)。

非常適合：將數(shù)據(jù)饋送到模型或生成快速報(bào)告之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

何時(shí)在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用Java

1。企業(yè)集成

如果您的組織在基於Java的系統(tǒng)（Spring，Hibernate等）上運(yùn)行，則在Java中構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)組件會(huì)避免集成頭痛。

• 模型可以作為微服務(wù)包裝。
• 易於與現(xiàn)有應(yīng)用程序一起部署而無(wú)需容納Python服務(wù)。

2。高性能，低延遲系統(tǒng)

Java的性能和垃圾收集調(diào)整使其非常適合實(shí)時(shí)評(píng)分或流式分析。

• 支付系統(tǒng)中的欺詐檢測(cè)。
• 實(shí)時(shí)推薦引擎。

3。大數(shù)據(jù)管道

使用Hadoop和Spark，Java深深地嵌入了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中。

• 在Java中編寫(xiě)自定義Spark作業(yè)以進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。
• 處理日誌或傳感器數(shù)據(jù)的Terabytes。

4。 android和邊緣ML

想要在Android應(yīng)用程序中的設(shè)備ML嗎？使用DL4J的Java或Kotlin可讓您在不依賴外部Python服務(wù)器的情況下運(yùn)行模型。

要考慮的限制

• 在數(shù)據(jù)科學(xué)中，社區(qū)比Python小- FEWER教程和第三方工具。
• 對(duì)尖端研究的支持較少- 新模型通常首先出現(xiàn)在Python中。
• 冗長(zhǎng)的語(yǔ)法- 與Python相比，要為同一任務(wù)編寫(xiě)的更多代碼。

但是，這些是權(quán)衡的，而不是交易的人，尤其是當(dāng)您重視穩(wěn)定性，性能和集成時(shí)。

底線

Java可能不是數(shù)據(jù)科學(xué)的最華麗選擇，但這在正確的背景下是實(shí)用的。對(duì)於企業(yè)應(yīng)用程序，大規(guī)模數(shù)據(jù)處理或JVM兼容性很重要的系統(tǒng)，Java的生態(tài)系統(tǒng) - weka，dl4j，dl4j，spark，smile，smile，tablesaw-提供了可靠的工具。

您無(wú)需切換語(yǔ)言即可進(jìn)行真正的數(shù)據(jù)科學(xué)工作。如果您已經(jīng)在Java世界中，請(qǐng)利用它。借助正確的庫(kù)，Java可以處理從數(shù)據(jù)清潔到深度學(xué)習(xí)的所有方面，並在大規(guī)模上進(jìn)行。

基本上，如果您的數(shù)據(jù)管道運(yùn)行在說(shuō)Java的服務(wù)器上，那麼您的模型也很有意義。

以上是數(shù)據(jù)科學(xué)的Java：庫(kù)和用例的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！