7 melhores bibliotecas de aprendizado de máquina Java

O aprendizado de máquina, um subconjunto da inteligência artificial (IA), é a capacidade de uma máquina ou programa de imitar o comportamento humano e realizar tarefas complexas que imitam nossa capacidade de resolver problemas. Java é uma das principais linguagens de programação para ML.

Aqui, veremos as melhores bibliotecas Java disponíveis para ajudá-lo a construir soluções de aprendizado de máquina.

Um aspecto importante do aprendizado de máquina são as quatro abordagens básicas, que são:

• Aprendizagem supervisionada
• Aprendizagem não supervisionada
• Aprendizagem semissupervisionada
• Aprendizagem por reforço

Além de selecionar a abordagem correta, você também precisará saber o tipo de dados que deseja prever. Você pode então selecionar o tipo de algoritmo a ser usado.

Em outras palavras, há muitas “partes móveis” no ML, todas elas baseadas na seleção das ferramentas certas.

Felizmente, como Java é uma linguagem amplamente aceita para ML, existem muitas estruturas Java que podem ajudar a tornar a tarefa consideravelmente mais fácil.

Mas o que é uma biblioteca? Simplificando, uma biblioteca é uma coleção de códigos pré-escritos que os desenvolvedores podem usar e reutilizar para tornar o processo de desenvolvimento mais eficiente e confiável. Quase todas as linguagens de programação possuem bibliotecas, muitas das quais são de código aberto e de uso gratuito. Se você deseja que suas equipes trabalhem da maneira mais eficiente possível, as bibliotecas são a melhor opção. Dessa forma, seus desenvolvedores não precisam reinventar a roda toda vez que iniciam um novo projeto.

Existem muitas bibliotecas Java para ML. Por ser uma linguagem de programação tão importante, você não terá nenhum problema em encontrar uma empresa de desenvolvimento Java para ajudar a construir seus projetos de aprendizado de máquina.

Por que escolher as bibliotecas corretas de aprendizado de máquina Java é importante

As bibliotecas tornam o desenvolvimento de aplicativos consideravelmente mais eficiente e confiável. Em vez de escrever um novo código para cada função ou recurso, os desenvolvedores Java podem fazer uso de várias bibliotecas pré-escritas que já foram verificadas e testadas. Também há uma chance menor de introdução de erros.

Usar bibliotecas economiza tempo e dinheiro – os desenvolvedores não precisam resolver todos os problemas que enfrentam.

Coisas a considerar ao escolher uma biblioteca

Cada projeto, desenvolvedor e empresa terá necessidades diferentes. Aqui estão alguns fatores a serem considerados:

• Tipo de aprendizado de máquina: Suas equipes usarão a biblioteca ou estrutura para aprendizado profundo ou um algoritmo clássico de aprendizado de máquina?
• Tipo de idioma: Aqui, estamos analisando bibliotecas Java. No entanto, o projeto também pode exigir outras linguagens de programação. Portanto, você pode escolher uma biblioteca que possa ser usada com outras linguagens e/ou bibliotecas.
• Dimensionamento: Você usará este programa em um data center interno ou desenvolverá para a nuvem? Até que ponto o projeto precisará ser dimensionado?
• Tipos de dados: você também precisa saber com quais tipos de dados trabalhará. Seus bancos de dados são SQL ou NoSQL? Dados estruturados ou não estruturados?
• Redes neurais: Você precisa de uma biblioteca que inclua ferramentas para criação de redes neurais?
• API: Você precisa de bibliotecas que incluam APIs ou que possam interagir com outras APIs?
• Código aberto: Você precisa usar uma biblioteca lançada com licença de código aberto ou não?
• GPUs: Se o desempenho for uma prioridade, você precisará selecionar uma biblioteca que possa funcionar com GPUs.

Tendo considerado o acima exposto, quais são as melhores bibliotecas disponíveis? Vamos dar uma olhada.

As 7 principais bibliotecas Java ML

Como Java é tão popular e funciona bem com ML, como você deve ter adivinhado, há muitas bibliotecas disponíveis. Mas não pense que você está limitado a uma biblioteca. Você pode ter um projeto maior que exija diversas bibliotecas.

Weka

Se você procura uma biblioteca que visa simplificar tarefas como mineração de dados, Weka é uma ótima opção. Weka significa Waikato Environment for Knowledge Analysis e contém ferramentas para diversas tarefas, como classificação de dados, penetração, regressão, mineração de regras de associação e clustering.

Weka ajuda a armazenar, processar e gerenciar dados de maneira contínua e sustentável e pode ser usado em qualquer lugar. Você pode transformar silos de dados estagnados em pipelines de dados de streaming com a simplicidade do nativo da nuvem e o desempenho de um cluster de data center interno. Se o alto desempenho na nuvem é sua prioridade, o Weka é uma excelente escolha.

Weka é usado por meio da API Java, aplicativos de terminal padrão ou até mesmo por meio de uma GUI. Os casos de uso do Weka incluem o seguinte:

• Armazenamento de dados em nuvem
• Gerenciamento de dados de HPC
• Plataforma de dados para aprendizado de máquina e IA
• Acelerando cargas de trabalho em contêineres

Weka é de código aberto e de uso gratuito.

Principais recursos // Destaques do produto

• Weka pode pré-processar dados.
• Weka pode atribuir classes ou categorias a itens de dados.
• Weka pode agrupar-se facilmente.
• Weka inclui suporte para associação de dados.
• Weka inclui vários atributos selecionados.
• Weka pode visualizar dados.

DeepLearning4j

DeepLearning4j foi criado pela Eclipse e inclui uma coleção de ferramentas Java voltadas para Machine Learning. Um dos destaques do DeepLearning4j é que ele é um dos poucos frameworks que permite treinar modelos Java enquanto interopera com Python (que é uma das linguagens de programação mais populares para o modelo de aprendizado de máquina).

Os módulos do DeepLearnign4j incluem o seguinte:

• Nd4j – uma combinação de operações TensorFlow, PyTorch e NumPy
• Samediff – uma estrutura de baixo nível para execução de gráficos complexos
• Python4j – uma estrutura que permite a implantação de scripts Python em um ambiente de produção
• Libnd4j – uma biblioteca C++ para executar código matemático
• Datavec – uma biblioteca usada para transformação de dados para converter dados em tensores que podem então ser usados ​​para executar redes neurais
• Integração Apache Spark – torna possível executar pipelines de aprendizagem profunda no Apache Spark

Os casos de uso do DeepLearning4j incluem importação e retreinamento de modelos e implantação em ambientes de microsserviços JVM, dispositivos móveis, IoT e Apache Spark. Esta biblioteca é uma das melhores ferramentas para integração de modelos construídos em Python.

Principais recursos // Destaques do produto

• Importante para Python AI/ML
• APIs Java, Scala e Python.
• Treinamento paralelo por meio de redução iterativa
• Escalável com Hadoop
• Suporte distribuído para CPU e GPU

Apache Mahout

Apache Mahout é um projeto de código aberto usado para desenvolver algoritmos de ML e fornece Java e Scala. Esta biblioteca se concentra principalmente em operações matemáticas comuns (especificamente, álgebra linear) e coleções Java primitivas. Apache Mahout foi projetado para implementar algoritmos de aprendizado de máquina muito rapidamente.

O Apache Mahout funciona junto com o Apache Hadoop para que suas equipes possam aplicar ML à computação distribuída. Os algoritmos principais incluídos no Apache Mahout giram em torno de clustering, mineração e classificação de dados.

Principais recursos // Destaques do produto

• Agnóstico de back-end: Apache Mahout abstrai a linguagem específica do domínio do mecanismo onde o código é processado. Isso significa que os usuários podem implementar qualquer mecanismo necessário.
• Aceleradores GPU/CPU: O Apache Mahout melhora a velocidade da Java Virtual Machine usando “solucionadores nativos” que movem o núcleo para descarregar para a memória off-heap ou GPU para uma computação mais rápida.
• Recomendadores: Apache Mahout inclui implementações de mínimos quadrados alternativos, coocorrência e coocorrência correlacionada para estender a coocorrência para que possa ser usada em múltiplas dimensões de dados.

ADAMÃS

ADAMÃS significa Advanced Data Mining And Machine Learning System e é uma biblioteca de aprendizado profundo especificamente para Java. Esta biblioteca é usada para ajudar a facilitar a criação de fluxos de trabalho reativos e orientados por dados e oferece uma gama considerável de operações e atores.

ADAMS é uma ótima opção para mineração de dados, processamento de recuperação e visualização de dados. Lançado na GPLv3, o ADAMS facilita a integração do ML aos processos de negócios e segue rigorosamente a filosofia, menos é mais. Por causa disso, o ADAMS é fácil e eficiente de usar.

O ADAMS usa uma estrutura semelhante a uma árvore, em combinação com atores de controle, para definir como os dados fluem sem a necessidade de nenhuma conexão explícita.

Principais recursos // Destaques do produto

Embora o ADAMS possa não ser a biblioteca mais flexível que você já usou, ele possui vários recursos importantes, como os seguintes:

• Inclui quatro tipos de atores: autônomo (sem entrada, sem saída), fonte (somente saída), transformador (entrada e saída) e coletor (somente entrada).
• Usa atores de controle que determinam o fluxo de dados ou a execução do fluxo
• Os atores podem se conectar implicitamente em uma estrutura de árvore, em vez de serem colocados em uma tela

JavaML

JavaML é uma coleção de algoritmos de ML e mineração de dados que inclui interfaces comuns para cada um. Esta biblioteca é extensível e oferece uma API tanto para cientistas pesquisadores quanto para desenvolvedores de software.

Principais recursos // Destaques do produto

• Inclui muitos algoritmos de aprendizado de máquina
• Oferece interfaces comuns para cada algoritmo suportado
• Embora não haja GUI, os desenvolvedores encontrarão interfaces claramente definidas e fáceis de usar
• Implementações para algoritmos são claramente descritas na literatura científica

JSAT

JSAT é uma biblioteca Java que facilita a solução de problemas de aprendizado de máquina. Todo o código JSAT é independente, sem nenhuma dependência externa. JSAT é Java puro e é uma solução sólida para problemas de pequeno e médio porte. Graças ao suporte para execução paralela, o JSAT é relativamente rápido.

No momento, o JSAT está sendo refatorado para funcionar com Java 8. Como o JSAT é desenvolvido por uma pessoa, o processo é um pouco mais lento do que seria com uma equipe. Como estamos apenas migrando para o Java 8, pode haver alguns problemas solucionáveis.

Principais recursos // Destaques do produto

• JSAT possui uma das maiores coleções de algoritmos de qualquer estrutura.
• JSAT é mais rápido que bibliotecas comparáveis.
• JSAT é gratuito e de código aberto.

Apache OpenNLP

Apache OpenNLP é uma biblioteca Java de código aberto voltada especificamente para processamento de linguagem natural. Esta biblioteca consiste em componentes que incluem um detector de frases, tokenizador, localizador de nomes, categorizador de documentos, etiquetador de classes gramaticais, chunker e analisador.

Com o Apache OpenNLP, os desenvolvedores podem construir pipelines de PNL completos para todas as tarefas comuns de PNL, como segmentação de frases, marcação de classes gramaticais, reconhecimento de entidade nomeada, tokenização, detecção de linguagem natural, fragmentação, análise e resolução de correferência.

Principais recursos // Destaques do produto

• Named Entity Recognition (NER) – Apache OpenNLP suporta NER, que torna possível extrair nomes de locais, pessoas e coisas.
• Summarize – O recurso de resumo permite resumir parágrafos, artigos, documentos e até mesmo coleções.

Conclusão

Java ainda é uma das linguagens de programação mais utilizadas. E dada a difusão do uso do desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, você pode apostar que essas tecnologias continuarão a andar de mãos dadas no futuro. Com as bibliotecas de machine learning Java certas, o céu é o limite para o que suas equipes de desenvolvimento, internas ou terceirizadas, podem fazer. E enquanto eles estiverem seguindo Melhores práticas Javaos programas que desenvolvem podem fazer maravilhas pela sua empresa.

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