5 mejores bibliotecas Java de aprendizaje automático

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

Las bibliotecas hacen que el desarrollo de aplicaciones sea considerablemente más eficiente y fiable. En lugar de tener que escribir código nuevo para cada función o característica, los desarrolladores de Java pueden hacer uso de varias bibliotecas preescritas que ya han sido examinadas 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 a los que se enfrentan. 

Aspectos a tener en cuenta al elegir una biblioteca 

Cada proyecto, desarrollador y empresa tendrá necesidades diferentes. He aquí algunos factores a tener en cuenta: 

1. Tipo de ML: ¿Sus equipos utilizarán la biblioteca o el marco para el aprendizaje profundo o para un algoritmo de aprendizaje automático clásico? 
2. Tipo de lenguaje: En este caso, estamos buscando bibliotecas Java. Sin embargo, el proyecto también podría requerir otros lenguajes de programación. Por lo tanto, puede elegir una biblioteca que se pueda utilizar con otros lenguajes o bibliotecas. 
3. Escalado: ¿Vas a utilizar este programa en un centro de datos interno o estás desarrollando para la nube? ¿Hasta dónde tendrá que escalar el proyecto? 
4. Tipos de datos: También necesitas saber con qué tipos de datos vas a trabajar. ¿Sus bases de datos son SQL o NoSQL? ¿Datos estructurados o no estructurados? 
5. Redes neuronales: ¿Necesita una biblioteca que incluya herramientas para la creación de redes neuronales? 
6. APIs: ¿Necesita bibliotecas que incluyan API o que puedan interactuar con otras API? 
7. De código abierto: ¿Necesita utilizar una biblioteca que esté publicada con una licencia de código abierto o no? 
8. GPU: Si el rendimiento es una prioridad, tendrás que elegir una biblioteca que funcione con GPU. 

Teniendo en cuenta lo anterior, ¿cuáles son las mejores bibliotecas disponibles? Echemos un vistazo. 

Las 5 mejores bibliotecas Java ML 

Dado que Java es tan popular y funciona tan bien con ML, como habrás adivinado, hay un montón de librerías disponibles. Pero no piense que está limitado a una sola biblioteca. Puede que tengas un proyecto más grande que requiera múltiples bibliotecas. 

Weka

Si buscas una biblioteca que simplifique tareas como la minería de datos, Weka es una gran opción. Weka ayuda a almacenar, procesar y gestionar datos de forma fluida y sostenible, y puede utilizarse en cualquier lugar. Puede transformar silos de datos estancados en conductos de datos en flujo con la simplicidad de la nube nativa y el rendimiento de un clúster de centro de datos interno. Si el alto rendimiento en la nube es su principal prioridad, Weka es una opción excepcional. 

Weka se utiliza a través de la API de Java, aplicaciones de terminal estándar, o incluso a través de una interfaz gráfica de usuario.  

Características clave // Aspectos destacados del producto 

• Weka puede preprocesar datos. 
• Weka puede asignar clases o categorías a los datos. 
• Weka puede clusterizar fácilmente. 
• Weka incluye soporte para la asociación de datos. 
• Weka incluye una serie de atributos de selección. 

• Weka puede visualizar datos. 

DeepLearning4j 

DeepLearning4j fue creado por Eclipse e incluye una colección de herramientas Java orientadas al aprendizaje automático. Uno de los aspectos más destacados de DeepLearning4j es que es uno de los pocos marcos que permiten entrenar modelos Java a la vez que interoperan con Python (que es uno de los lenguajes de programación más populares para el modelo de aprendizaje automático). 

Los módulos de DeepLearnign4j son los siguientes: 

• Nd4j – una combinación de operaciones de TensorFlow, PyTorch y NumPy. 
• Samediff – un marco de trabajo de bajo nivel para la ejecución de grafos complejos 
• Python4j – un marco que permite el despliegue de scripts 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 los datos en tensores que luego se pueden utilizar para ejecutar redes neuronales 
• Integración con Apache Spark – permite ejecutar canalizaciones de aprendizaje profundo en Apache Spark. 

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

Características clave // Aspectos destacados del producto 

• Importante para Python AI/ML 
• APIs de Java, Scala y Python. 
• Entrenamiento paralelo mediante reducción iterativa 
• Escalable con Hadoop 
• Compatible con CPU y GPU distribuidas 

Apache Mahout 

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

Apache Mahout funciona junto con Apache Hadoop para que sus equipos puedan aplicar el ML a la computación distribuida. Los principales algoritmos incluidos en Apache Mahout se centran en la agrupación, minería y clasificación de datos. 

Características principales // Aspectos destacados del producto 

• Backend agnóstico – Apache Mahout abstrae el lenguaje específico del dominio del motor donde se procesa el código. Esto significa que los usuarios pueden implementar cualquier motor que necesiten. 
• Aceleradores GPU/CPU – mejora la velocidad de la máquina virtual Java usando “solucionadores nativos” que se mueven dentro del núcleo para descargar a la memoria fuera del montón o a la GPU para un cálculo más rápido. 

ADAMS

ADAMS son las siglas de Advanced Data mining And Machine Learning System y es una biblioteca de aprendizaje profundo específica para Java. Esta biblioteca se utiliza para facilitar la creación de flujos de trabajo reactivos basados en datos y ofrece una gama considerable de operaciones y actores. Publicado bajo la licencia GPLv3, ADAMS facilita la integración de ML en los procesos de negocio y se adhiere firmemente a 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 necesidad de conexiones explícitas. 

Características principales // Aspectos destacados del producto 

Aunque puede que ADAMS no sea la librería más flexible que vaya a utilizar, tiene una serie de características clave, como las siguientes: 

• Incluye cuatro tipos de actores: autónomo (sin entrada ni salida), fuente (sólo salida), transformador (entrada y salida) y sumidero (sólo 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 colocarse en un lienzo 

JavaML

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

Características principales // Aspectos destacados del producto: 

• Incluye un gran número de algoritmos de aprendizaje automático 
• Ofrece interfaces comunes para cada algoritmo soportado 

• Aunque no hay interfaz gráfica de usuario, los desarrolladores encontrarán interfaces claramente definidas y fáciles de usar 
• Las implementaciones de los algoritmos están claramente descritas en la literatura científica 

Conclusiones

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

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Autor: Gastón Hernández