Java适合开发企业级机器学习应用吗?

来源：呼和浩特IT培训学院时间：2020/10/15 17:49:30

　　Java 是一种非常适合数据科学和机器学习应用的编程语言。我这有一个不错的例子，可以很好地解释这一点：机器学习和数据科学软件平台 RapidMiner 正是用 Java 实现的。RapidMiner 开源项目始于 2000 年，当时使用 Java，直到今天仍然使用 Java。

　　根据近一次 KDnuggets 机器学习工具 年度调查，RapidMiner 是第流行的机器学习工具。RapidMiner 在 150 多个 / 地区拥有 超过 65 万注册用户。

　　所有主要行业的许多公司都将 RapidMiner 用于各种机器学习应用程序。

　　因此，Java 显然非常适合开发复杂的企业级机器学习应用程序，并进行部署，将他们通入生产并维护它们(包括模型运维，即 ModelOps 或 MLOps)。

　　总而言之，Java 早在 20 年前就已经是构建机器学习工具和应用程序的一个很好的选择，并且多年来，随着越来越多可用的基于 Java 的机器学习库和工具的出现，Java 已经成为实现企业级机器学习解决方案的更好选择。

　　但是，如果你不想重新发明轮子，也不想重复实现他人早已实现的东西，你可能也会想知道，你是否要在一开始就用一种编程语言来编写解决方案。相反，你可能会考虑使用像 RapidMiner Studio 这样的可视化机器学习流程设计环境(通过拖放进行可视化编程，并带有内置的智能自动推荐系统，用于机器学习过程设计中的下一个步骤，还带有像 AutoModel 这样的智能助手，用于自动找到机器学习任务的算法和参数化)，这极大地加快了从想法到解决方案再到部署的过程，并且使维护变得更加容易：可视化的数据处理流程显然比很多页的源码更容易掌握和维护。

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