Deep Learning e Java

Si parla tanto di Python, di R nell’ambito del machine learning, del Deep Learning e in generale dell’AI ma troppo poco tempo si spende a parlare del linguaggio Java applicato all’AI e in particolar modo al Deep Learning.

In realtà ci sono buone motivazioni, parlando delle soluzioni nell’abito del machine learning, per includere tutti quei linguaggi basati su JVM, come Scala, Kotlin e Clojure.

Infatti, Java è tra i linguaggi che dalla fine degli anni novanta ad oggi ha avuto la maggiore crescita e diffusione.

In ogni settore pubblico e privato, e nella stragrande maggioranza delle aziende e organizazioni dotate di un sistema informativo di una certa dimensione esistono enormi quantità di programmi scritti in Java e soprattutto piattaforme, enormi infrastrutture ed ambienti di sviluppo che girano attorno alla JVM.

infrastruttura

Non solo. Gran parte delle librerie open-source e degli stacks infrastrutturali addottati per la gestione dei big-data sono scritti per la Java Virtual Machine.
Parlo ad esempio di Apache Hadoop, Spark, Kafks, ElastiSearch,Lucene per fare un po’ di nomi.

Quindi, se parliamo di AI allora l’accesso veloce ai dati è un prerequisito fondamentale per creare soluzioni di machine learning e il linguaggio utilizzato, il framework deve integrarsi velocemente e facilmente con le tecnologie esistenti.

Quel che certo è che gli algoritmi così detti di intelligenza artificiale partono tutti dalla fase di raccolta dei dati.
Quindi, è ovvio che la scelta degli strumenti, dei linguaggi, del framework è di cruciale importanza.

Lo strumento ben scelto risolve un bel po’ di problemi di integrazione che possono mettere in difficoltà, e molto spesso fino al fallimento totale, i progetti di data science che magari sono appena alla fase di prototipazione.
Tutto a causa della complessità di integrazione tra nuove tecnologie e lo stack di produzione.

Lo strumento ben scelto quindi puè far superare questo gap di incompatibilità e accelerare la trasformazione dal punto di vista digitale di una enorme quantità di business nel mondo.

Scegliere il giusto framework di machine learning ti permette di produrre molte più previsioni accurate su i tuoi dati rispetto alle tecnologie esistenti e quindi permetterà di prendere migliori decisioni per il tuo business.

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