Las 5 mejores bibliotecas de aprendizaje automático para Java

Las empresas compiten por programadores que puedan escribir código para aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Si está interesado en estos temas, ¿quizás debería echar un vistazo a las mejores bibliotecas Java para el aprendizaje automático de la actualidad?

Mini glosario

El aprendizaje automático es un enfoque en el que la inteligencia artificial inicialmente no sabe cómo resolver un problema específico, pero aprende este proceso resolviendo problemas similares. Se utilizan varios métodos matemáticos para construir relaciones. El aprendizaje profundo o profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza con mayor frecuencia redes neuronales que imitan la toma de decisiones humana. El aprendizaje profundo suele requerir enormes cantidades de datos de entrenamiento. Por ejemplo, si necesita configurar un algoritmo para reconocer un saxofón, el programa tendrá que alimentar no sólo imágenes de saxofones, sino también de otros instrumentos de metal similares, para que el algoritmo no los confunda en el futuro.

¿Es esto prometedor?

El largo invierno del desarrollo de la inteligencia artificial ha terminado. El aprendizaje automático es ahora una de las habilidades tecnológicas más populares y los expertos que entienden el tema tienen una gran demanda. Hasta ahora ningún lenguaje se ha convertido en líder absoluto en el campo del aprendizaje automático, pero Java está claramente entre los favoritos. Entonces, si está interesado en la ciencia y desea investigar en lugar de simplemente codificar, le sugerimos que eche un vistazo a las cinco bibliotecas Java principales para la programación de aprendizaje automático.

Weka

Enlace de la biblioteca: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html Weka es nuestro favorito absoluto y no es de extrañar. Este producto fue concebido como un entorno moderno para desarrollar métodos de aprendizaje automático y aplicarlos a datos reales, un entorno que hará que los métodos de aprendizaje automático estén disponibles para un uso generalizado. Con Weka, un científico de aplicaciones puede utilizar técnicas de aprendizaje automático para extraer conocimientos útiles directamente de datos posiblemente muy grandes. Weka 3 es un software gratuito escrito en Java. El producto se integra bien con otros códigos, ya que proporciona acceso directo a la biblioteca de algoritmos implementados en él. Es decir, podrás utilizar algoritmos ya escritos de otros sistemas implementados en Java. Además, Weka tiene su propia interfaz de usuario Explorer, la interfaz del componente Knowledge Flow, pero también puedes utilizar la línea de comandos. Además, se ha desarrollado una aplicación Experimenter para que Weka compare la capacidad predictiva de los algoritmos de aprendizaje automático en un conjunto determinado de problemas. “El punto fuerte de Weka reside en la clasificación. Por lo que es ideal para aplicaciones que requieren clasificación automática de datos. Weka también realiza tareas de agrupación, predicción, selección de características y detección de anomalías”, afirma Eibe Frank, profesor de informática en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda. El conjunto de algoritmos de aprendizaje automático de Weka se puede aplicar directamente a una base de datos o llamarse desde su propio código Java. Admite varias tareas estándar de minería de datos, incluido el preprocesamiento de datos, clasificación, agrupación, visualización, análisis de regresión y selección de características. Ejemplo de uso de Weka con código Java: https://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code

Análisis masivo en línea (MOA)

Enlace de la biblioteca: https://moa.cms.waikato.ac.nz/ MOA (Análisis masivo en línea) es un marco para desarrollar flujos de datos. Incluye herramientas de evaluación y un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que ahorran tiempo y memoria. Esta biblioteca de código abierto se utiliza directamente para el aprendizaje automático y la recopilación de información de flujos de datos en tiempo real. MOA está escrito en Java, por lo que se puede utilizar fácilmente junto con Weka para resolver problemas complejos y a gran escala. El conjunto de algoritmos de aprendizaje automático y motores de puntuación de MOA es útil para análisis de regresión, clasificación, detección de valores atípicos, agrupación y sistemas de recomendación. MOA también puede ser útil para cambiar conjuntos y flujos de datos, así como datos producidos por dispositivos de Internet de las cosas (IoT). El flujo de trabajo en MOA sigue un esquema simple: primero, se selecciona y configura un flujo de datos (canal, generador), luego se selecciona un algoritmo (por ejemplo, un clasificador) y se configuran sus parámetros. En el tercer paso se selecciona un método o medida de evaluación, tras lo cual se obtendrá el resultado. Para ejecutar un experimento usando MOA, el usuario puede elegir entre una interfaz gráfica de usuario (GUI) o la línea de comando.

Aprendizaje profundo4

Enlace de la biblioteca: https://deeplearning4j.org/ Deeplearning4j es uno de los contribuyentes innovadores que está aportando una innovación significativa al ecosistema Java. Esta es una biblioteca de muy alta calidad, un proyecto de código abierto en Java y Scala, que nos ofrecen los excelentes chicos (¡y robots semiinteligentes!) Skymind. La idea detrás de Deep;earning4j es combinar redes neuronales profundas y aprendizaje profundo para el entorno empresarial. Deeplearning4j es una excelente herramienta de bricolaje para programadores de Java, Scala y Clojure que trabajan con Hadoop, un marco para desarrollar y ejecutar programas distribuidos que se ejecutan en clústeres con miles de nodos. Hadoop tiene una enorme potencia informática y la capacidad de manejar un número prácticamente ilimitado de tareas paralelas. Las redes neuronales profundas y el aprendizaje por refuerzo profundo son capaces de reconocer patrones y aprender automáticamente. Esto significa que Deeplearning4j es muy útil para identificar patrones y sentimientos en voz, audio y texto. Además, la biblioteca se puede utilizar para detectar anomalías en datos de series temporales, como transacciones financieras.

MAZO

Enlace a la biblioteca: http://mallet.cs.umass.edu/ MALLET es un conjunto de herramientas Java de código abierto creado por Andrew McCallum y estudiantes de UMASS y UPenn. Esta biblioteca está diseñada principalmente para el procesamiento de texto mediante aprendizaje automático. Explicación del nombre de la biblioteca - MAchine Learning for LanguagE Toolkit. Este paquete de software admite el procesamiento estadístico del lenguaje natural, la agrupación en clústeres, la clasificación de documentos, la recuperación de información, el modelado y otras aplicaciones de aprendizaje avanzado. La principal fortaleza de MALLET son las herramientas modernas para la clasificación de documentos, como los procedimientos estándar eficientes para la transformación de texto. Admite una amplia gama de algoritmos, incluidos Naive Bayes, árboles de decisión, árboles de decisión máxima y entropía máxima, así como código de análisis del rendimiento del clasificador.

ELKI

Enlace de la biblioteca: https://elki-project.github.io/ ELKI significa Entorno para el desarrollo de aplicaciones KDD respaldadas por estructuras de índice, que puede traducirse como "un entorno para desarrollar aplicaciones KDD respaldadas por estructuras de índice". A su vez, KDD (Descubrimiento de conocimiento en bases de datos) es una abreviatura que oculta la posibilidad de extracción de conocimiento a gran escala a partir de datos. El enfoque de ELKI está en la investigación algorítmica con énfasis en métodos no supervisados ​​en análisis de conglomerados y detección de valores atípicos. Para lograr un alto rendimiento y escalabilidad, ELKI ofrece estructuras de índice de datos como árboles R* (tales estructuras de datos se utilizan para indexar información espacial), que pueden proporcionar ganancias de rendimiento significativas. ELKI es fácilmente extensible y tiene como objetivo proporcionar un gran conjunto de algoritmos altamente parametrizables para permitir una evaluación fácil y justa de los algoritmos. Esto significa que ELKI es extremadamente útil en el campo de la ciencia de datos. Esta herramienta se utilizó para estudiar los sonidos de los cachalotes, los vuelos espaciales y la previsión del tráfico. ¿Quizás conozca otra biblioteca de aprendizaje automático de Java que no se haya cubierto? Compártelo con nosotros en tus comentarios, ¡es interesante saber qué es posible que nos hayamos perdido! Basado en materiales de jaxenter.