El aprendizaje automático o machine learning esta en la cresta de la ola, por lo tanto vamos a nombrar 5 librerías o frameworks para machine learning en Java.
Weka : Weka 3 es un framework de trabajo totalmente basado en Java que se utiliza para aprendizaje automático. Weka se utiliza principalmente para la extracción de datos, el análisis de datos y el modelado predictivo. Es completamente gratuito, portátil y fácil de usar con su interfaz gráfica.
La fuerza de Weka radica en la clasificación, por lo que las aplicaciones que requieren clasificación automática de datos pueden beneficiarse de ella, pero también admite clustering, minería de reglas de asociación, predicción de series de tiempo, selección de características y detección de anomalías.
Massive Online Analysis (MOA) : MOA es un software de código abierto utilizado específicamente para el aprendizaje automático y la minería de datos en flujos de datos en tiempo real. Desarrollado en Java, también se puede usar fácilmente con Weka mientras escala a problemas más exigentes. La colección de MOA de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para la evaluación son útiles para la regresión, clasificación, detección de valores atípicos, clustering, sistemas de recomendación y detección de deriva de conceptos. MOA puede ser útil para grandes conjuntos de datos en evolución y flujos de datos, así como también para los datos producidos por los dispositivos del Internet of Things (IoT). MOA está específicamente diseñado para el aprendizaje automático en flujos de datos en tiempo real. Su objetivo es el procesamiento eficiente en tiempo y memoria. MOA proporciona un marco de referencia para ejecutar experimentos en el campo de minería de datos al proporcionar varias funciones útiles, que incluyen un marco fácilmente extensible para nuevos algoritmos, flujos y métodos de evaluación; configuraciones almacenables para flujos de datos (reales y sintéticos) para experimentos repetibles; y un conjunto de algoritmos y medidas existentes de la literatura para comparación.
Deeplearning4j : Deeplearning4j es una librería de deep-learning distribuida, de código abierto y esta programado en Java y Scala. Su misión es reunir redes neuronales profundas y aprendizaje de refuerzo profundo para entornos empresariales. Deeplearning4j está destinado a servir como herramienta de bricolaje para los programadores Java, Scala y Clojure que trabajan en Hadoop. Las redes neuronales profundas y el aprendizaje de refuerzo profundo son capaces de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático orientado a objetivos. Todo esto significa que Deeplearning4j es muy útil para identificar patrones. Además, puede usarse para detectar anomalías en datos de series de tiempo como transacciones financieras.
MALLET : MALLET es un conjunto de herramientas de código abierto Java para aprendizaje automático de lenguaje a texto. Este paquete basado en Java admite el procesamiento estadístico de lenguaje natural, clustering, clasificación de documentos, extracción de información, modelado de temas y otras aplicaciones de aprendizaje automático para texto. La especialidad de MALLET incluye herramientas sofisticadas para la clasificación de documentos, tales como rutinas eficientes para la conversión de texto. Admite una amplia variedad de algoritmos (incluidos Naïve Bayes, Decision Trees y Maximum Entropy) y un código para evaluar el rendimiento de la clase. Además, MALLET incluye herramientas para el etiquetado de secuencias y el modelado de temas.
ELKI : El entorno para el desarrollo de aplicaciones KDD es un software de minería de datos de código abierto para Java. El enfoque de ELKI es la investigación en algoritmos, enfatizando los métodos no supervisados en análisis de clusters, índices de bases de datos y detección de valores atípicos. ELKI permite una evaluación independiente de algoritmos de minería de datos y tareas de administración de datos separando los dos. Esta característica es única entre otros marcos de minería de datos como Weta o Rapidminer. ELKI también permite tipos de datos arbitrarios, formatos de archivo o medidas de distancia o similitud. Diseñado para investigadores y estudiantes, ELKI ofrece una gran colección de parámetros de algoritmos altamente configurables. Esto permite una evaluación justa y fácil y una evaluación comparativa de los algoritmos. ELKI es particularmente útil para la ciencia de datos.
