5 migliori machine learning framework per Java e Python

Il settore del machine learning è in costante crescita e la community open source realizza sempre più tool dedicati alla creazione di software che sfruttano gli algoritmi per l’apprendimento automatico con lo scopo di migliorare la vita degli utenti e semplificare i processi di business. Oggi daremo uno sguardo a 5 tra i machine learning framework Java e Python più gettonati dalla community di developer.

Apache Singa

Partiamo da Apache Singa, sviluppato dall’Università di Singapore, si tratta di una deep learning platform per la big data analytic. Esso fornisce allo sviluppatore un’architettura scalabile e flessibile e può essere utilizzato su un vasto bacino di hardware. Il suo principale ambito di applicazione riguarda la image recognition e il natural language processing. Apache Singa è stato realizzato con Java, C++ e Python.

Apache Mahout

Andiamo adesso su Apache Mahout, altro progetto interno ad Apache Incubator. E un distributed framework dedicato alla creazione di machine learning application scalabili e performanti. Mahout è stato pensato per consentire ai matematici, agli statisti e ai data scientist la rapida implementazione dei loro algoritmi all’interno di un ambiente interattivo che viene eseguito su una Big Data platform. Mahout si focalizza principalmente sul collaborative filtering, sul clustering e sulla classification ed è stato scritto in Java e Scala.

Microsoft Cognitive Toolkit

È il turno di Microsoft Cognitive Toolkit, è il deep-learning toolkit open source di Microsoft dedicato alla realizzazione di algoritmi che apprendono in modo simile al cervello umano. Tramite CNTK sarà veramente semplice utilizzare i più popolari machine learning model come il convolutional neural network ed il recurrent neural network. CNTK è stato penato per essere usato all’interno di reti neurali che agiscono all’interno di grandi database popolati da dati non strutturati. CNTK è altamente personalizzabile e permette di selezionare i propri paramenti, gli algoritmi e il network da usare; supporta inoltre il multi-machine-multi-GPU che consente prestazioni sopra la media.

Caffe

Passiamo a Caffe, sviluppato dal Berkley AI Research team, è un deep learning framework che è stato pensato per la velocità e la modularità. La sua “architettura espressiva” favorisce lo sviluppo di applicazioni personalizzabili ed innovative. Con Caffe sarà possibile usare la CPU o la GPU per l’elaborazione, semplicemente spuntando un flag nelle opzioni. Si tratta di un progetto dedicato principalmente agli istituti di ricerca o allo sviluppo industriale, sviluppato principalmente per essere usato per la computer vision/image classification. Caffe è stato scritto in C++ e la sua interfaccia è realizzata in Python.

TensorFlow

L’Ultimo progetto di oggi è TensorFlow. Si tratta di uno dei machine learning framework più famosi ed è stato implementato in moltissime applicazioni e servizi in pochissimo tempo. È stato sviluppato in Python da Google che lo ha pensato per l’utilizzo con le neural network library per eseguire complesse. TensorFlow è uno dei progetti più forkati su GitHub e vanta una community di contributori davvero estesa.