smile

SMILE (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) es un framework de machine learning para la JVM, con APIs idiomáticas para Java, Scala y Kotlin. La versión 5+ requiere Java 25, la v4.x requiere Java 21, y las versiones anteriores requieren Java 8. Está organizado en módulos: base (estructuras de datos, matemáticas, álgebra lineal, estadística, E/S), core (algoritmos de ML), deep (deep learning y LLMs), nlp, plot, serve, studio, scala, kotlin, json y spark. Las capacidades principales incluyen clasificación (SVM, árboles de decisión, random forest, AdaBoost, gradient boosting, regresión logística, redes neuronales, redes RBF, MaxEnt, KNN, Naive Bayes, LDA/QDA/RDA), regresión (SVR, proceso gaussiano, árboles de regresión, GBDT, random forest, RBF, OLS, LASSO, ElasticNet, Ridge), agrupamiento (BIRCH, CLARANS, DBSCAN, DENCLUE, annealing determinista, K-Means, X-Means, G-Means, neural gas, jerárquico, SOM, espectral, min-entropía), aprendizaje de variedades (IsoMap, LLE, Laplacian eigenmap, t-SNE, UMAP, PCA, kernel PCA, proyección aleatoria, ICA), ingeniería de características (selección por algoritmo genético, selección de conjuntos, TreeSHAP, transformaciones, API de fórmulas), NLP (tokenización, pruebas de bigramas, extracción de frases y palabras clave, stemming, etiquetado POS, ranking de relevancia), minería de reglas de asociación mediante FP-growth, aprendizaje de secuencias (HMM, CRF), estructuras de vecinos más cercanos (BK-tree, cover tree, KD-tree, SimHash, LSH), métodos numéricos (álgebra lineal, optimización BFGS/L-BFGS, interpolación, wavelets, distribuciones, pruebas de hipótesis) y visualización mediante gráficos Swing y gráficos declarativos Vega-Lite. El módulo deep añade operaciones de tensores respaldadas por LibTorch, capas de redes neuronales, pérdidas, optimizadores, clasificación de imágenes EfficientNet-V2, inferencia de LLaMA-3 con un tokenizador BPE tiktoken, e inferencia ONNX Runtime incluyendo modelos de chat GenAI. SMILE Serve es un servidor de inferencia basado en Quarkus que expone modelos clásicos de ML, modelos ONNX y completaciones de chat compatibles con OpenAI con streaming SSE, además de una interfaz web React incluida. SMILE Studio es un IDE agéntico para ciencia de datos con puntos de entrada CLI como smile, smile shell, smile scala, smile train, smile predict y smile serve. Los modelos son generalmente serializables, y una integración con Spark permite modelos SMILE dentro de pipelines de ML de Spark. La instalación está disponible mediante Maven, SBT y Gradle, con bibliotecas nativas BLAS/LAPACK necesarias para algunos algoritmos.