KotlinDL 0.3: поддержка ONNX, Object Detection API, 20+ новых моделей в ModelHub, и много новых слоев

Дело продвигается довольно успешно, с учетом того, что Kotlin - экосистема не является тут первопроходцем. Догоняющее развитие требует меньше ресурсов и позволяет срезать углы, чем мы успешно занимаемся.

Я тоже have a dream, что через несколько лет, многие важные и простые вещи связанные с анализом данных/ML можно будет делать спокойно на своем языке программирования, таком как Kotlin/C#/Go и т.д., этот процесс идет с разной скоростью во всех таких экосистемах.

Вы написали

Однако, официальная библиотека от JetBrains дала бы большой толчок в этом направлении.

KotlinDL - это официальная библиотека от JetBrains, на которой можно эффективно решать задачи классификации/регрессии из классического ML, вот примеры.

Если говорить о других алгоритмах и конструкциях, а-ля деревья, случайный лес, knn, различный числовой препроцессинг - то они в планах на первую половину 2022 и их выход сейчас сильно зависит от темпов развития другой библиотеки, multik - либы для эффективных вычислений над векторами и матрицами (сейчас KotlinDL использует вычислительное ядро TensorFlow, но оно не дает все, что нам нужно)