Definitivamente, uno debe mirar el H2O.ai desarrollado en Java para el aprendizaje automático escalable usando código abierto. Ofrece API en Java (Restful API), Python, R y Scala. Tiene los mejores algoritmos de clasificación, regresión, agrupación, etc. y se integra perfectamente con Apache Hadoop y Spark (agua con gas) también. También ofrece un algoritmo de aprendizaje profundo que se basa en una red neuronal artificial de alimentación de múltiples capas.
Sonrisa: el motor de aprendizaje e inteligencia de máquina estadística, también está escrito en Java y proporciona regresión, clasificación, agrupamiento, extracción de reglas de asociación, selección de características, etc.
Para algoritmos de aprendizaje profundo, Deeplearning4j, que es un aprendizaje profundo distribuido de código abierto para JVM, proporciona varios algoritmos de aprendizaje profundo escritos en Java y Scala.
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Hay más bibliotecas / marcos de ML escritos en Java: –
- Biblioteca de Java Machine Learning (Java-ML)
- Weka – Minería de datos con software de código abierto de Machine Learning en Java
- Apache PredictionIO: una pila completa de aprendizaje automático, incluida con Apache Spark , MLlib , HBase , Spray y Elasticsearch , que simplifica y acelera la gestión escalable de la infraestructura de aprendizaje automático
- Spark – MLlib | Apache Spark
- Apache SAMOA – Análisis en línea masivo avanzado escalable
- Apache Mahout : aprendizaje automático escalable y minería de datos
- Marco de aprendizaje automático de Encog
