Las 7 mejores bibliotecas de aprendizaje automático de Java

El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), es la capacidad de una máquina o programa para imitar el comportamiento humano y realizar tareas complejas que imitan nuestra capacidad para resolver problemas. Java es uno de los principales lenguajes de programación para ML.

Aquí veremos las mejores bibliotecas de Java disponibles para ayudarlo a crear soluciones de aprendizaje automático.

Un aspecto importante del aprendizaje automático son los cuatro enfoques básicos, que son:

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje sin supervisión
• Aprendizaje semisupervisado
• Aprendizaje reforzado

Además de seleccionar el enfoque correcto, también necesitará saber el tipo de datos que desea predecir. Luego puede seleccionar el tipo de algoritmo a utilizar.

En otras palabras, hay muchas "partes móviles" en ML, todas las cuales se basan en la selección de las herramientas adecuadas.

Afortunadamente, dado que Java es un lenguaje ampliamente aceptado para ML, existen muchos marcos de Java que pueden ayudar a facilitar considerablemente la tarea.

Pero ¿qué es una biblioteca? En pocas palabras, una biblioteca es una colección de códigos preescritos que los desarrolladores pueden usar y reutilizar para hacer que el proceso de desarrollo sea más eficiente y confiable. Casi todos los lenguajes de programación tienen bibliotecas, muchas de las cuales son de código abierto y de uso gratuito. Si quieres que tus equipos trabajen de la manera más eficiente posible, las bibliotecas son la mejor opción. De esta manera, tus desarrolladores no tendrán que reinventar la rueda cada vez que inician un nuevo proyecto.

Hay muchas bibliotecas Java para ML. Debido a que es un lenguaje de programación tan importante, no tendrá problemas para encontrar una empresa de desarrollo de Java que le ayude a desarrollar sus proyectos de aprendizaje automático.

Por qué es importante elegir las bibliotecas de aprendizaje automático Java adecuadas

Las bibliotecas hacen que el desarrollo de aplicaciones sea considerablemente más eficiente y confiable. En lugar de escribir código nuevo para cada función o característica, los desarrolladores de Java pueden utilizar varias bibliotecas preescritas que ya han sido verificadas y probadas. También hay menos posibilidades de introducir errores.

El uso de bibliotecas ahorra tiempo y dinero: los desarrolladores no tienen que resolver todos los problemas que enfrentan.

Cosas a considerar al elegir una biblioteca

Cada proyecto, desarrollador y empresa tendrá necesidades diferentes. Aquí hay algunos factores a considerar:

• Tipo de aprendizaje automático : ¿sus equipos utilizarán la biblioteca o el marco para el aprendizaje profundo o un algoritmo clásico de aprendizaje automático?
• Tipo de idioma : aquí estamos viendo las bibliotecas de Java. Sin embargo, el proyecto también puede requerir otros lenguajes de programación. Por lo tanto, puede elegir una biblioteca que pueda usarse con otros lenguajes y/o bibliotecas.
• Escalado : ¿Usarás este programa en un centro de datos interno o lo desarrollarás para la nube? ¿A qué escala será necesario escalar el proyecto?
• Tipos de datos : también necesita saber con qué tipos de datos trabajará. ¿Sus bases de datos son SQL o NoSQL? ¿Datos estructurados o no estructurados?
• Redes neuronales: ¿Necesitas una biblioteca que incluya herramientas para crear redes neuronales?
• API: ¿Necesita bibliotecas que incluyan API o que puedan interactuar con otras API?
• Código abierto: ¿Necesita utilizar una biblioteca publicada con una licencia de código abierto o no?
• GPU: si el rendimiento es una prioridad, deberá seleccionar una biblioteca que pueda funcionar con GPU.

Habiendo considerado lo anterior, ¿cuáles son las mejores bibliotecas disponibles? Vamos a ver.

Las 7 principales bibliotecas de Java ML

Dado que Java es tan popular y funciona bien con ML, como habrás adivinado, hay muchas bibliotecas disponibles. Pero no crea que está limitado a una biblioteca. Es posible que tenga un proyecto más grande que requiera varias bibliotecas.

Weka

Si busca una biblioteca que tenga como objetivo simplificar tareas como la minería de datos, Weka es una excelente opción. Weka significa Entorno Waikato para el Análisis del Conocimiento y contiene herramientas para diversas tareas como clasificación de datos, penetración, regresión, minería de reglas de asociación y agrupación.

Weka ayuda a almacenar, procesar y gestionar datos de forma continua y sostenible y puede utilizarse en cualquier lugar. Puede transformar silos de datos estancados en canales de transmisión de datos con la simplicidad de la nube nativa y el rendimiento de un clúster de centro de datos interno. Si su prioridad es el alto rendimiento en la nube, Weka es una excelente opción.

Weka se utiliza a través de la API de Java, aplicaciones de terminal estándar o incluso mediante una GUI. Los casos de uso de Weka incluyen lo siguiente:

• Almacenamiento de datos en la nube
• Gestión de datos HPC
• Plataforma de datos para aprendizaje automático e inteligencia artificial
• Acelerar cargas de trabajo en contenedores

Weka es de código abierto y de uso gratuito.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• Weka puede preprocesar datos.
• Weka puede asignar clases o categorías a elementos de datos.
• Weka puede agruparse fácilmente.
• Weka incluye soporte para enlace de datos.
• Weka incluye varios atributos seleccionados.
• Weka puede visualizar datos.

Aprendizaje profundo4j

DeepLearning4j fue creado por Eclipse e incluye una colección de herramientas Java enfocadas en Machine Learning. Uno de los aspectos más destacados de DeepLearning4j es que es uno de los pocos marcos que le permite entrenar modelos Java mientras interopera con Python (que es uno de los lenguajes de programación más populares para modelos de aprendizaje automático).

Los módulos de DeepLearnign4j incluyen lo siguiente:

• Nd4j: una combinación de operaciones TensorFlow, PyTorch y NumPy
• Samediff: un marco de bajo nivel para ejecutar gráficos complejos
• Python4j: un marco que le permite implementar scripts de Python en un entorno de producción
• Libnd4j: una biblioteca C++ para ejecutar código matemático
• Datavec: una biblioteca utilizada para la transformación de datos para convertir datos en tensores que luego pueden usarse para ejecutar redes neuronales.
• Integración de Apache Spark: permite ejecutar canales de aprendizaje profundo en Apache Spark

Los casos de uso de DeepLearning4j incluyen la importación, el reentrenamiento y la implementación de modelos en entornos de microservicios JVM, móviles, IoT y Apache Spark. Esta biblioteca es una de las mejores herramientas para integrar modelos creados en Python.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• Importante para Python AI/ML
• API de Java, Scala y Python.
• Entrenamiento paralelo mediante reducción iterativa.
• Escalable con Hadoop
• Soporte distribuido para CPU y GPU

mahout apache

Apache Mahout es un proyecto de código abierto que se utiliza para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y proporciona Java y Scala. Esta biblioteca se centra principalmente en operaciones matemáticas comunes (específicamente, álgebra lineal) y colecciones primitivas de Java. Apache Mahout está diseñado para implementar algoritmos de aprendizaje automático muy rápidamente.

Apache Mahout trabaja junto con Apache Hadoop para que sus equipos puedan aplicar ML a la informática distribuida. Los algoritmos centrales incluidos en Apache Mahout giran en torno a la agrupación, minería y clasificación de datos.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• Agnóstico del backend: Apache Mahout abstrae el lenguaje específico del dominio del motor donde se procesa el código. Esto significa que los usuarios pueden implementar cualquier mecanismo necesario.
• Aceleradores GPU/CPU: Apache Mahout mejora la velocidad de la máquina virtual Java mediante el uso de "solucionadores nativos" que mueven el núcleo para descargarlo a una memoria fuera del montón o GPU para un cálculo más rápido.
• Recomendadores: Apache Mahout incluye implementaciones de mínimos cuadrados alternativos, coocurrencia y coocurrencia correlacionada para ampliar la coocurrencia de modo que pueda usarse en múltiples dimensiones de datos .

ADAMÁN

ADAMÃS significa Sistema avanzado de minería de datos y aprendizaje automático y es una biblioteca de aprendizaje profundo específicamente para Java. Esta biblioteca se utiliza para ayudar a facilitar la creación de flujos de trabajo reactivos y basados ​​en datos y ofrece una gama considerable de operaciones y actores.

ADAMS es una excelente opción para la extracción de datos, el procesamiento de recuperación y la visualización de datos. Lanzado bajo GPLv3, ADAMS facilita la integración del aprendizaje automático en los procesos comerciales y sigue estrictamente la filosofía: menos es más . Por ello, ADAMS es fácil y eficiente de usar.

ADAMS utiliza una estructura en forma de árbol, en combinación con actores de control, para definir cómo fluyen los datos sin la necesidad de conexiones explícitas.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

Si bien es posible que ADAMS no sea la biblioteca más flexible que haya utilizado, tiene varias características importantes, como las siguientes:

• Incluye cuatro tipos de actores: autónomo (sin entrada, sin salida), fuente (solo salida), transformador (entrada y salida) y sumidero (solo entrada).
• Utiliza actores de control que determinan el flujo de datos o la ejecución del flujo.
• Los actores pueden conectarse implícitamente en una estructura de árbol en lugar de ser colocados en una pantalla.

JavaML

JavaML es una colección de algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático que incluye interfaces comunes para cada uno. Esta biblioteca es extensible y ofrece una API tanto para científicos investigadores como para desarrolladores de software.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• Incluye muchos algoritmos de aprendizaje automático.
• Proporciona interfaces comunes para cada algoritmo admitido.
• Aunque no hay GUI, los desarrolladores encontrarán interfaces claramente definidas y fáciles de usar.
• Las implementaciones de algoritmos están claramente descritas en la literatura científica.

JSAT

JSAT es una biblioteca de Java que facilita la resolución de problemas de aprendizaje automático. Todo el código JSAT es independiente, sin dependencias externas. JSAT es Java puro y es una solución sólida para problemas pequeños y medianos. Gracias al soporte para la ejecución paralela, JSAT es relativamente rápido.

Actualmente, JSAT se está refactorizando para que funcione con Java 8. Debido a que JSAT lo desarrolla una sola persona, el proceso es un poco más lento de lo que sería con un equipo. Dado que recién estamos migrando a Java 8, es posible que haya algunos problemas que puedan solucionarse.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• JSAT tiene una de las colecciones de algoritmos más grandes de cualquier marco.
• JSAT es más rápido que bibliotecas comparables.
• JSAT es gratuito y de código abierto.

Apache OpenNLP

Apache OpenNLP es una biblioteca Java de código abierto dirigida específicamente al procesamiento del lenguaje natural. Esta biblioteca consta de componentes que incluyen un detector de frases, un tokenizador, un buscador de nombres, un categorizador de documentos, un etiquetador de partes del discurso, un fragmentador y un analizador.

Con Apache OpenNLP, los desarrolladores pueden crear canales completos de PNL para todas las tareas comunes de PNL, como segmentación de oraciones, etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, tokenización, detección de lenguaje natural, fragmentación, análisis y resolución de correferencias.

Características clave // ​​Aspectos destacados del producto

• Reconocimiento de entidades nombradas (NER): Apache OpenNLP es compatible con NER, lo que permite extraer nombres de lugares, personas y cosas.
• Resumir: la función de resumen le permite resumir párrafos, artículos, documentos e incluso colecciones.

Conclusión

Java sigue siendo uno de los lenguajes de programación más utilizados. Y dado el uso generalizado de la inteligencia artificial y los avances en el aprendizaje automático, puede apostar que estas tecnologías seguirán yendo de la mano en el futuro. Con las bibliotecas de aprendizaje automático Java adecuadas, el cielo es el límite para lo que pueden hacer sus equipos de desarrollo internos o subcontratados. Y siempre que sigan las mejores prácticas de Java, los programas que desarrollen pueden hacer maravillas para su empresa.

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