机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从数据中学习，并随着时间的推移提高性能，而无需显式编程。它通过使用算法来识别数据中的模式，允许计算机根据这些信息进行预测和决策。由于其灵活性和平台独立性，Java是一种用于构建ML模型的流行编程语言。用Java构建ML模型，一般步骤如下:

第一步是收集和预处理数据。然后，将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。一旦准备好数据，开发人员就可以使用Java的机器学习库和框架来建立模型。Nota bene：Java提供了广泛的机器学习库和框架，这些库和框架提供了预构建的算法和各种功能，帮助开发人员构建和定制他们的ML模型。它们还提供了诸如数据可视化、特征选择和模型评估等特性，使得开发和微调ML模型变得容易。

在2023年及以后值得关注的最佳Java ML库和工具中，我们可以强调：

l Deeplearning4j是一个基于Java的库，提供全面的深度学习功能，包括GPU加速、分布式计算和各种神经网络架构。它拥有用于超参数调整的基于GUI的用户界面。

l H2O是一个开源的机器学习平台，专为大数据分析而设计。它提供了自动机器学习(AutoML)功能、网格搜索、超参数调整、图形模型选择工具、自动化特征工程工具等等。

l 亚马逊Sagemaker是由Amazon Web Services提供的托管服务，它简化了将ML应用程序部署到生产环境中的过程。它支持许多不同的框架，包括TensorFlow、Keras和通过其SDK用Java编写的自定义算法。

l Matplotlib是一个开源绘图库，主要由使用Python的数据科学家使用。然而，它可以很容易地适应Java程序，使用户能够通过直接从他们的Java应用程序创建散点图或直方图等自定义图来可视化他们的结果。

l JavaML库在传统的数值计算库和流行的ML库之间提供了一个API层，使用户能够简化复杂的计算，并快速有效地在大型数据集上进行实验。

l MOA Java ML是面向Java开发人员的领先ML库，允许他们使用强大的算法和工具来创建和应用机器学习模型。它还包括帮助开发人员分析数据、构建模型并将其部署到生产环境中的工具。

l Weka是一个全面的Java ML库，允许用户执行各种任务，如数据预处理、分类、聚类、回归和特性选择。它包含多种高级算法，如贝叶斯网络、朴素贝叶斯分类器和支持向量机(SVMs)。此外，它还提供了一个图形用户界面(GUI ),用于数据集及其附带结果的简单数据可视化。

l Stanford CoreNLP是一个强大的Java ML库，用于自然语言处理和文本挖掘。它具有各种组件，如情感分析、机器翻译、共指消解和词性标注。它是为可伸缩性而设计的，允许用户轻松处理复杂的应用程序，开发定制的NLP模型和应用程序，与任何其他Java库一起工作。

l Accord.NET是一个更强大的库，提供线性代数、机器学习算法和其他工具来开发机器学习应用程序。它还包含各种各样的组件，包括支持向量机、神经网络和决策树算法。

l Apache Mahout提供了一个可扩展的ML库，它利用了MapReduce范式，最适合于分类、协作过滤和聚类。Mahout使用Apache Hadoop处理多个并行任务，并提供协同过滤等推荐算法，促进快速构建模型的可伸缩性。

l Mallet(语言机器学习工具包)是用于自然语言处理任务的特殊工具，如文档分类、聚类、主题建模和命名实体识别。

一旦构建了模型，就可以使用Java的平台无关特性来部署它。Java能够在不同的操作系统和硬件架构上运行，这使得跨多种设备和平台部署ML模型变得很容易。

用Java构建一个ML解决方案需要多长时间？

这取决于项目的复杂性和开发人员对编程语言的熟练程度。简单的任务可能需要几周时间才能完成，而更复杂的项目可能需要几个月时间。此外，使用预先存在的库和框架以及预先构建的模型可以大大加快开发过程。因此，估计使用Java构建一个或另一个ML解决方案所需的精确时间框架是非常具有挑战性的。