Puede que no lo sepas pero el futuro ya está aquí. Las aplicaciones ya hace tiempo que pueden hacer “magia” adelantándose a nuestras preferencias incluso mucho antes de que pensemos en usarlas, automatizando tareas de manera automática tomando decisiones complejas en milisegundos, aprendiendo del entorno y logrando mejorar su comportamiento.
Lo vemos cada día con los asistentes personales. ¿Has notado que Alexa o Siri cada día parecen no solo más humanas, también sus respuestas son mucho más precisas?
Los campos de IA más populares son el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Las grandes empresas los emplean en actividades que van desde la orientación de la publicidad en línea hasta los automóviles que se conducen solos. En consecuencia, los expertos en ML están en demanda, y ML y el aprendizaje profundo son algunas de las habilidades más populares en la actualidad. El número de herramientas que simplifican el trabajo de los programadores también está creciendo.
Entre las opciones disponibles se suele optar por JAVA principalmente por su estabilidad, siendo ampliamente utilizada para todo tipo de aplicaciones además de la sencillez que permite portar nuestra solución a diferentes soportes. Desde aplicaciones de escritorio a aplicaciones móviles para Android abarcando a miles de millones de usuarios en todo el mundo.
Apache Mahout es un marco de desarrollo de álgebra lineal distribuida y Scala DSL matemáticamente expresivo. El software está escrito en Java y Scala y es adecuado para matemáticos, estadísticos, científicos de datos y profesionales del análisis. Los algoritmos de aprendizaje automático incorporados facilitan y agilizan la implementación de otros nuevos.
Mahout está construido sobre arquitecturas distribuidas escalables. Utiliza el enfoque de MapReduce para procesar y generar conjuntos de datos con un algoritmo distribuido paralelo que utiliza un grupo de servidores. Mahout cuenta con interfaz de consola y API de Java para algoritmos escalables para agrupamiento, clasificación y filtrado colaborativo. Apache Spark es el back-end distribuido listo para usar recomendado, pero Mahout admite varios back-end distribuidos.
Esto que suena muy a “¿qué me estás contando?” se traduce en que Mahout es una solución out-of-the-box listo para comenzar a trabajar en nuestro proyecto y es útil para resolver tres tipos de problemas:
Apache Spark es una plataforma para el procesamiento de datos a gran escala construida sobre Hadoop. El módulo MLlib de Spark es una biblioteca escalable de aprendizaje automático. Escrito en Scala, MLib se puede utilizar en Java, Python, R y Scala. MLlib se puede conectar fácilmente a los flujos de trabajo de Hadoop y usar fuentes de datos basadas en Hadoop y archivos locales. Los algoritmos admitidos incluyen clasificación, regresión, filtrado colaborativo, agrupación, reducción de dimensionalidad y optimización.
ELKI significa Entorno para el desarrollo de aplicaciones KDD compatibles con estructuras de índice. El software de minería de datos de código abierto está escrito en Java. Está diseñado para investigadores y, a menudo, lo utilizan estudiantes de posgrado que buscan crear una base de datos sensata. El problema es que no se actualiza con la velocidad que podríamos necesitar. De hecho, la última versión liberada data de 2019 aunque existen numerosos fork disponibles.
ELKI tiene como objetivo proporcionar una variedad de parámetros de algoritmo altamente configurables. La separación de los algoritmos de minería de datos y las tareas de gestión de datos para la evaluación independiente de los dos es única entre los marcos de minería de datos.
JSAT significa Herramienta de análisis estadístico de Java. Tiene una de las mayores colecciones de algoritmos de aprendizaje automático. JSAT es Java puro y no tiene dependencias externas. Parte de la biblioteca estaba destinada a la autoeducación y, por lo tanto, todo el código es autónomo. Gran parte admite la ejecución en paralelo. La biblioteca es convenientemente rápida para problemas pequeños y no tan pequeños.
Massive Online Analysis es el marco de código abierto más popular para la minería de flujo de datos. MOA se usa específicamente para el aprendizaje automático y la extracción de datos en flujos de datos en tiempo real. Sus algoritmos de aprendizaje automático de Java y sus herramientas de evaluación son útiles para la clasificación, la regresión, la agrupación en clústeres, la detección de valores atípicos, la detección de desviación de conceptos y los sistemas de recomendación. El marco puede ser útil para grandes conjuntos de datos y flujos de datos en evolución, así como para datos producidos por dispositivos IoT.
MOA proporciona un marco de referencia para ejecutar experimentos en el campo de la minería de datos.
El título de este artículo dice que aquí se van a enumerar las 5 mejores herramientas y librerías para trabajar con Machine Learning con Java en nuestros proyectos. Pero es que es prácticamente imposible dado el enorme ecosistema de alternativas existentes. Para muestra los siguientes dos ejemplos:
La plataforma comercial de ciencia de datos se creó para los equipos de análisis. Actualmente está impulsando a Cisco, GE, Hitachi, SalesForce, Samsung, Siemens y otros gigantes. Viene con un conjunto de funciones y herramientas para simplificar las tareas realizadas por los científicos de datos, crear nuevos procesos de minería de datos, configurar análisis predictivos y más. La construcción de flujos de trabajo de aprendizaje automático comprensibles y sencillos se vuelve fácil. El aprendizaje automático automatizado acelera y simplifica los proyectos de ciencia de datos. Agregue a eso una gran comunidad y una extensa documentación.
Por último, pero no menos importante, Weka de código abierto es posiblemente la biblioteca de aprendizaje automático más conocida y popular para Java. La biblioteca de propósito general presenta una rica interfaz gráfica de usuario, una interfaz de línea de comandos y una API de Java. Es gratis, portátil y fácil de usar.
Los usos principales de Weka son la extracción de datos, el análisis de datos y el modelado predictivo. Las aplicaciones que requieren la clasificación automática de datos son los principales beneficiarios. También es adecuado para desarrollar nuevos esquemas de ML.
Los algoritmos de aprendizaje automático de Weka para tareas de minería de datos se pueden aplicar directamente al conjunto de datos, a través de la GUI proporcionada, o se pueden llamar desde su código Java a través de la API proporcionada. Hay herramientas para la preparación de datos, clasificación, regresión, agrupación, minería de reglas de asociación, predicción de series temporales, selección de características, detección de anomalías y visualización. Weka tiene funciones avanzadas para configurar ejecuciones de minería de larga duración, experimentar y comparar varios algoritmos. Le permite ejecutar algoritmos de aprendizaje en archivos de texto.
En mi humilde opinión, Weka es probablemente la mejor biblioteca de aprendizaje automático de Java que existe. La amplia colección de algoritmos y herramientas para el análisis de datos y el modelado predictivo tiene implementaciones de la mayoría de los algoritmos de ML.
Y llegamos al final de este artículo. Aquí hemos enumerado 5+2 de las opciones más populares para trabajar en proyectos AI con Java. Pero hay muchas otras opciones. Muchas, la mayoría de código abierto y otras, muy pocas, basadas en soluciones privativas. ¿Cual es la mejor opción? Depende mucho de la implementación que pretendamos hacer o el ámbito a cubrir.
La velocidad, el tamaño del conjunto de datos y la facilidad de uso son otros factores que a menudo afectan la toma de decisiones. En otras palabras, lo más importante al elegir una biblioteca de aprendizaje automático de Java es comprender los requisitos de nuestro proyecto y los problemas que pretendemos resolver.
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