Python e R sono sicuramente tra i linguaggi più popolari per il machine learning, ma non bisogna sottovalutare l’uso di Java in questo campo. Negli ultimi anni, Java sta lentamente guadagnando terreno e sta diventando una scelta sempre più interessante per gli sviluppatori di machine learning.
Nel 2020, LinkedIn e Oracle hanno lanciato rispettivamente i framework Dagli e Tribuo, contribuendo al mondo della Java Machine Learning Library (JavaML). Questa libreria offre una vasta gamma di strumenti di machine learning, oltre a wrapper e API che consentono di integrare diversi framework in Java.
Ma come viene effettivamente utilizzato Java nel machine learning? Java è un’opzione versatile che consente agli utenti di creare algoritmi, sviluppare modelli e implementare facilmente applicazioni in questo ambito. Una delle caratteristiche più vantaggiose di Java è la sua flessibilità: può gestire tutto, dalla preparazione dei dati alla creazione dei modelli.
Evelyn Miller, responsabile della scienza dei dati presso la Magnimind Academy, ha sottolineato: “Java offre un supporto completo per lo sviluppo in qualsiasi campo, e la scienza dei dati non fa eccezione”.
Gli sviluppatori possono utilizzare Java per far comunicare agevolmente diverse parti delle loro applicazioni con funzionalità di machine learning. Sfruttando librerie e framework open source di terze parti, è possibile sfruttare Java per realizzare tutto ciò che è possibile con altri linguaggi. Ad esempio, la libreria open source TensorFlowJava può essere eseguita su qualsiasi Java Virtual Machine (JVM) per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning.
Java semplifica anche il processo di sviluppo e implementazione delle applicazioni di machine learning, grazie a librerie che offrono strumenti specifici per diverse attività. Weka, un famoso toolkit di machine learning in Java sviluppato dall’Università di Waikato, è uno strumento consolidato e la sua popolarità cresce costantemente grazie alla sua flessibilità nel data mining.
Grandi aziende tecnologiche come Google, Amazon e Microsoft stanno sfruttando Java per il machine learning. Ad esempio, l’intera suite Google è principalmente basata su codice Java, dimostrando l’ampia adozione del linguaggio nel settore.
Oltre a Weka, Apache Mahout è un altro framework ampiamente utilizzato da aziende come Facebook, LinkedIn, Twitter e Yahoo, principalmente per la sua scalabilità e la gestione di strutture dati complesse che potrebbero risultare problematiche in Python.
Java può essere utilizzato in vari modi grazie a diversi framework, come l’algebra lineare distribuita di Mahout o la struttura ad albero di ADAMS (Advanced Data Mining And Machine Learning System).
Con 8-10 milioni di sviluppatori Java in tutto il mondo, c’è un crescente interesse per l’uso di Java nel machine learning. Frank Greco, consulente senior di Google, ha dichiarato: “Tutte le grandi aziende tecnologiche sono interessate a esplorare l’uso di Java nel machine learning”. Lui e il suo team stanno lavorando per promuovere il linguaggio in questo settore, collaborando con attori importanti come Twitter, Oracle, IBM e Amazon.
L’entusiasmo per l’utilizzo di Java nel machine learning è condiviso tra le aziende leader del settore. L’obiettivo è comprendere appieno il potenziale di Java nel campo del machine learning, senza necessariamente sostituire Python, ma piuttosto esplorare come i due linguaggi possano coesistere e integrarsi.
Greco ha contribuito a creare JSR 381, un’API Java-friendly per il riconoscimento visivo e un’API ML generica che può essere utilizzata con diversi framework ML. L’obiettivo è rendere il riconoscimento visivo e il machine learning accessibili anche a chi non è un esperto. Amazon ha già implementato questa API, e con il feedback della comunità, si prospetta un futuro luminoso per l’uso di Java nel machine learning.