Java и машинное обучение: что изменилось к 2025 году

Несмотря на то что Python остаётся лидером в сфере искусственного интеллекта, Java не теряет актуальности. В 2025 году язык активно используется для создания AI-систем, особенно когда важны надёжность, масштабируемость и производительность. С выходом Java 18 разработчикам стали доступны новые возможности, которые улучшили работу с данными и алгоритмами машинного обучения.

Java 18 принесла с собой ряд улучшений, особенно в области работы с потоками, шаблонами данных и эффективной обработки информации. Это дало толчок развитию AI-проектов на языке, который раньше редко ассоциировался с машинным обучением. Новые функции позволяют писать более лаконичный и понятный код, это особенно актуально при работе с алгоритмами и обработкой больших массивов данных.

Одним из главных инструментов для работы с нейросетями в экосистеме Java остаётся Deeplearning4j. Эта библиотека предоставляет разработчикам всё необходимое для создания и обучения нейросетей прямо в JVM-среде. В 2025 году она поддерживает интеграцию с GPU, импорт моделей из Keras и другие возможности.

Deeplearning4j особенно популярен в корпоративной среде, где ценятся стабильность, безопасность и возможность масштабирования решений. Библиотека легко встраивается в существующие Java-проекты и совместима с такими инструментами, как Apache Spark и Kubernetes.

Если проекту требуется реализация классических алгоритмов машинного обучения — например, классификация, регрессия или кластеризация — то библиотека Weka (которая так же написана на Java) всё так же актуальна. Она удобна в использовании и позволяет быстро тестировать гипотезы без необходимости писать сложный код. А также, предоставляет надежный API Java, который особенно полезен для бесшовной интеграции пользовательских алгоритмов в более крупные приложения или рабочие процессы на основе Java.

Weka позволяет бесшовно интегрировать твой пользовательский код Java. Это означает, что если ты уже разработал пользовательский алгоритм получения данных на Java, ты можешь легко включить его в Weka и использовать другие его функции для предварительной обработки, оценки и визуализации данных. Java 18 отлично сочетается с Weka, позволяя внедрять интеллектуальные алгоритмы даже в десктопные или веб-приложения.

Современные Java-проекты не ограничиваются одним языком. Разработчики всё чаще комбинируют Java с Go, Clojure, Python, вызывая внешние модели через API или используя GraalVM для запуска скриптов. Таким образом, можно применять самые продвинутые модели машинного обучения, не отказываясь от преимуществ Java-платформы.

Кроме того, Java хорошо сочетается с такими инструментами, как Apache Kafka и Flink, что позволяет создавать надёжные системы для обработки данных в реальном времени с использованием ИИ.

Если ты хочешь стать Java-разработчиком в 2025 году, приглашаем тебя на обучение с гарантией трудоустройства. Курс по Java длится всего 9–11 месяцев, в конце которого ты выйдешь на работу по новой специальности. Средний доход выпускников курса на старте — 204 000 рублей. У нас есть два варианта оплаты обучения: предоплата и гибридный формат с основной оплатой после трудоустройства.

Курс подойдет как начинающим, так и опытным специалистам, которые уже знакомы с разработкой, но хотят достичь профессионального уровня и начать карьеру. Программа включает подготовку к собеседованиям, поиск работы, поддержку личного наставника и HR-консультанта. Узнайте подробности на сайте.