Java e intelligenza artificiale. Perché Google, Netflix e IMB utilizzano Java per il machine learning?

L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando rapidamente il modo in cui interagiamo con le macchine e semplificando la nostra vita in molti modi. Tuttavia, dietro ogni applicazione di intelligenza artificiale di successo si nasconde un potente linguaggio di programmazione che consente alle macchine di apprendere e fare previsioni. Mentre Python è attualmente il linguaggio di programmazione più comunemente utilizzato per il Machine Learning (ML) che consente agli sviluppatori di creare rapidamente app, Java non resta indietro. Potrebbe essere la scelta migliore per creare sistemi su larga scala e ad alte prestazioni grazie alle sue grandi prestazioni e scalabilità. In questo articolo ci concentreremo sull'impatto di Java sul machine learning e sui suoi vantaggi per le app di intelligenza artificiale, oltre a parlare dei giganti della tecnologia che preferiscono Java ad altri linguaggi di programmazione.

Perché Java è la scelta ideale per il campo dell'intelligenza artificiale?

L’apprendimento automatico è emerso come una componente cruciale del panorama tecnologico odierno, consentendo ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Con l’esplosione dei big data e la crescente domanda di automazione, il machine learning è diventato uno strumento indispensabile in molti settori, tra cui quello finanziario, sanitario, e-commerce e molti altri. Java svolge un ruolo fondamentale nel potenziare le applicazioni di intelligenza artificiale grazie alle sue caratteristiche uniche che lo rendono una scelta popolare per lo sviluppo di modelli ML. I principali vantaggi che rendono Java una scelta popolare per l’intelligenza artificiale includono:

• Capacità di risolvere compiti complessi. Java è un linguaggio orientato agli oggetti, il che significa che può rappresentare entità e processi complessi del mondo reale in modo naturale e intuitivo.
• Maggiore sicurezza. Il linguaggio fornisce funzionalità di sicurezza avanzate come sandboxing, controllo degli accessi e firma del codice, rendendolo una scelta sicura per lo sviluppo di applicazioni che gestiscono dati sensibili.
• Facile manutenibilità. Le applicazioni Java adeguatamente documentate sono più facili da mantenere grazie a precise capacità di programmazione.
• Raccolta dei rifiuti integrata. Poiché Java può eliminare automaticamente i dati inutili, è la scelta perfetta quando si tratta di sviluppare progetti su larga scala.
• Portabilità senza soluzione di continuità. Java è indipendente dalla piattaforma, il che semplifica l'esecuzione dello stesso codice su diversi sistemi operativi e architetture hardware. Questa funzionalità è particolarmente importante per le applicazioni IA che richiedono scalabilità e prestazioni su più dispositivi e piattaforme.

Inoltre, Java offre funzionalità come la facile codifica degli algoritmi, il debug semplice, la rappresentazione dei dati in grafica e una buona interazione con l'utente.

Java e apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere programmate esplicitamente. Funziona utilizzando algoritmi per identificare modelli nei dati, consentendo ai computer di fare previsioni e decisioni basate su tali informazioni. Java è un linguaggio di programmazione popolare utilizzato per la creazione di modelli ML grazie alla sua flessibilità e indipendenza dalla piattaforma. Per creare un modello ML con Java, in genere, i passaggi sono i seguenti: Il primo passaggio consiste nel raccogliere e preelaborare i dati. Quindi, i dati vengono suddivisi in set di training e set di test, con il set di training utilizzato per addestrare il modello e il set di test utilizzato per valutarne le prestazioni. Una volta preparati i dati, gli sviluppatori possono utilizzare le librerie e i framework di machine learning di Java per creare un modello. Nota bene: Java fornisce un'ampia gamma di librerie e framework di machine learning che offrono algoritmi predefiniti e varie funzioni, aiutando gli sviluppatori a creare e personalizzare i propri modelli ML. Forniscono inoltre funzionalità come la visualizzazione dei dati, la selezione delle funzionalità e la valutazione dei modelli, semplificando lo sviluppo e la messa a punto dei modelli ML. Tra le migliori librerie e strumenti Java ML a cui prestare attenzione nel 2023 e oltre, possiamo evidenziare:

• Deeplearning4j è una libreria basata su Java che fornisce funzionalità complete di deep learning, tra cui l'accelerazione GPU, il calcolo distribuito e varie architetture di rete neurale. Vanta un'interfaccia utente basata su GUI per l'ottimizzazione degli iperparametri.
• H2O è una piattaforma di machine learning open source progettata specificamente per l'analisi dei big data. Offre funzionalità di machine learning automatico (AutoML), ricerca su griglia, ottimizzazione degli iperparametri, strumenti di selezione del modello grafico, strumenti di progettazione automatizzata delle funzionalità e altro ancora.
• Amazon Sagemaker è un servizio gestito offerto da Amazon Web Services che semplifica il processo di distribuzione delle applicazioni ML negli ambienti di produzione. Supporta molti framework diversi, tra cui TensorFlow, Keras e algoritmi personalizzati scritti in Java tramite i suoi SDK.
• Matplotlib è una libreria di grafici open source utilizzata principalmente dai data scientist che lavorano con Python. Tuttavia, può essere facilmente adattato ai programmi Java, consentendo agli utenti di visualizzare i propri risultati creando grafici personalizzati come grafici a dispersione o istogrammi direttamente dalle loro app Java.
• La libreria JavaML fornisce un livello API tra le tradizionali librerie di calcolo numerico e le popolari librerie ML, consentendo agli utenti di semplificare calcoli complessi e sperimentare su set di dati di grandi dimensioni in modo rapido ed efficiente.
• MOA Java ML è una libreria ML leader per gli sviluppatori Java, che consente loro di utilizzare potenti algoritmi e strumenti per creare e applicare modelli di machine learning. Include inoltre strumenti che aiutano gli sviluppatori ad analizzare i dati, creare modelli e distribuirli in produzione.
• Weka è una libreria Java ML completa che consente agli utenti di eseguire varie attività come la preelaborazione dei dati, la classificazione, il clustering, la regressione e la selezione delle funzionalità. Contiene più algoritmi avanzati come reti bayesiane, classificatori bayesiani ingenui e macchine vettoriali di supporto (SVM). Inoltre, fornisce un'interfaccia utente grafica (GUI) per una facile visualizzazione dei dati dei set di dati e dei relativi risultati.
• Stanford CoreNLP è una potente libreria Java ML utilizzata per l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining. Presenta vari componenti come l'analisi del sentiment, la traduzione automatica, la risoluzione della coreferenza e il tagging di parti del discorso. È progettato per la scalabilità, consentendo agli utenti di elaborare facilmente applicazioni complesse e di sviluppare modelli e applicazioni NLP personalizzati che funzionano con qualsiasi altra libreria Java.
• Accord.NET è un'altra libreria potente che fornisce algebra lineare, algoritmi di apprendimento automatico e altri strumenti per sviluppare applicazioni di apprendimento automatico. Contiene inoltre un'ampia varietà di componenti, tra cui macchine a vettori di supporto, reti neurali e algoritmi di alberi decisionali.
• Apache Mahout offre una libreria ML scalabile che utilizza il paradigma MapReduce ed è la soluzione migliore per la classificazione, il filtraggio collaborativo e il clustering. Mahout utilizza Apache Hadoop per elaborare più attività parallele e fornisce algoritmi di raccomandazione come il filtraggio collaborativo, facilitando la scalabilità della creazione rapida del modello.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) è uno strumento speciale per attività di elaborazione del linguaggio naturale come classificazione di documenti, clustering, modellazione di argomenti e riconoscimento di entità denominate.

Non appena il modello viene creato, può essere distribuito utilizzando le funzionalità indipendenti dalla piattaforma di Java. La capacità di Java di funzionare su diversi sistemi operativi e architetture hardware semplifica la distribuzione di modelli ML su più dispositivi e piattaforme.

Quanto tempo è necessario per creare una soluzione ML utilizzando Java?

Dipende dalla complessità del progetto e dalla competenza dello sviluppatore con il linguaggio di programmazione. Il completamento di attività semplici potrebbe richiedere alcune settimane, mentre i progetti più complessi potrebbero richiedere diversi mesi. Inoltre, l’utilizzo di librerie e framework preesistenti con modelli precostruiti può accelerare sostanzialmente il processo di sviluppo. Pertanto, è piuttosto difficile stimare il periodo di tempo preciso richiesto per costruire l'una o l'altra soluzione ML utilizzando Java.

In che modo le app AI traggono vantaggio da Java?

Si può affermare con certezza che Java sta rivoluzionando il panorama dell'intelligenza artificiale consentendo lo sviluppo di modelli ML più efficienti e scalabili. Cosa lo rende così speciale?

• Java consente agli sviluppatori di creare algoritmi complessi e personalizzabili, semplificando la gestione di set di dati di grandi dimensioni e calcoli complessi.
• L'indipendenza dalla piattaforma di Java consente l'implementazione di modelli di machine learning su più dispositivi e piattaforme, rendendoli più accessibili e scalabili.
• La robustezza e le funzionalità di sicurezza di Java garantiscono che le applicazioni AI siano affidabili e prive di errori.
• Il ricco ecosistema di librerie e framework ML di Java fornisce agli sviluppatori algoritmi e funzioni predefiniti che possono essere facilmente personalizzati e integrati nelle loro applicazioni AI. Ciò consente loro di risparmiare molto tempo e fatica, consentendo loro di concentrarsi sulla creazione delle funzionalità principali delle loro applicazioni IA.

Le migliori aziende che utilizzano Java per il machine learning

Come vedi, Java è la scelta ideale per i progetti ML. E per dimostrarlo ulteriormente, abbiamo presentato casi reali di utilizzo di Java per il machine learning da parte di aziende famose.

Google

Sebbene Google abbia sviluppato a lungo i propri framework ML come TensorFlow in Python, la società ha recentemente iniziato a utilizzare Java. Vale a dire, Google Cloud Platform include molti algoritmi ML avanzati che possono essere utilizzati tramite l'API Java nativa. Anche altri progetti Google, il riconoscimento delle immagini con le API Cloud Vision e l'elaborazione del linguaggio naturale con Cloud Speech-to-Text, sono basati su codice Java.

Netflix

Netflix sfrutta ampiamente la potenza del machine learning, facendo molto affidamento su Java. Netflix utilizza una gamma di modelli ML per fornire consigli personalizzati basati sulle abitudini di visualizzazione passate dei clienti. E per gestire le enormi quantità di dati in streaming in tempo reale, il framework ML di Netflix utilizza una combinazione di Apache Spark, Kafka Streams e Java 8. Gli stessi algoritmi ML sono costituiti da puro codice Java e vengono distribuiti su una piattaforma basata su cloud per consentire una formazione più rapida.

LinkedIn

LinkedIn è un'altra nota azienda che utilizza principalmente algoritmi ML basati su Java. LinkedIn utilizza modelli ML per suggerire ai potenziali dipendenti le migliori opportunità di carriera adatte a loro in base alle loro competenze in base all'esperienza lavorativa passata. Gli sviluppatori di LinkedIn utilizzano principalmente la libreria ML open source Apache Mahout, che consente loro di implementare rapidamente algoritmi ML scritti in codice Java con il minimo sforzo.

IBM

Ultima ma non meno importante è la società IBM (abbiamo parlato del suo contributo al cloud computing nell'articolo precedente ). La sua nota piattaforma Watson AI utilizza algoritmi ML basati su codice Java, consentendo agli sviluppatori di creare modelli ML di fascia alta con maggiore precisione rispetto a qualsiasi altra tecnologia ML esistente oggi disponibile. In definitiva, è chiaro il motivo per cui molti giganti della tecnologia si affidano a Java per attività legate al machine learning. Poiché il campo dell’intelligenza artificiale continua ad espandersi ed evolversi, Java sta emergendo come uno strumento cruciale per la creazione e l’implementazione di modelli di machine learning. Grazie alla sua versatilità, indipendenza dalla piattaforma e librerie estese, Java apre le porte a soluzioni ML più efficienti e scalabili, affidabili, sicure e facilmente integrabili con altre tecnologie.

Riepilogo

Guardando al futuro dell'intelligenza artificiale, è chiaro che Java continuerà a svolgere un ruolo fondamentale nello sviluppo di modelli ML e nella creazione di app AI avanzate. Quindi, che tu sia un principiante o uno sviluppatore che desidera espandere le proprie competenze, Java è un ottimo punto di partenza.