smile

SMILE (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) é um framework de aprendizado de máquina para a JVM, com APIs idiomáticas para Java, Scala e Kotlin. A versão 5+ requer Java 25, a v4.x requer Java 21 e versões anteriores requerem Java 8. Ele é organizado em módulos: base (estruturas de dados, matemática, álgebra linear, estatística, I/O), core (algoritmos de ML), deep (aprendizado profundo e LLMs), nlp, plot, serve, studio, scala, kotlin, json e spark. As capacidades principais incluem classificação (SVM, árvores de decisão, random forest, AdaBoost, gradient boosting, regressão logística, redes neurais, redes RBF, MaxEnt, KNN, Naive Bayes, LDA/QDA/RDA), regressão (SVR, processo gaussiano, árvores de regressão, GBDT, random forest, RBF, OLS, LASSO, ElasticNet, Ridge), agrupamento (BIRCH, CLARANS, DBSCAN, DENCLUE, recozimento determinístico, K-Means, X-Means, G-Means, neural gas, hierárquico, SOM, espectral, min-entropy), aprendizado de variedades (IsoMap, LLE, mapa de eigenvalores laplaciano, t-SNE, UMAP, PCA, kernel PCA, projeção aleatória, ICA), engenharia de atributos (seleção por algoritmo genético, seleção por ensemble, TreeSHAP, transformações, API de fórmulas), NLP (tokenização, testes de bigramas, extração de frases e palavras-chave, stemming, etiquetagem POS, ranking de relevância), mineração de regras de associação via FP-growth, aprendizado de sequências (HMM, CRF), estruturas de vizinhos mais próximos (BK-tree, cover tree, KD-tree, SimHash, LSH), métodos numéricos (álgebra linear, otimização BFGS/L-BFGS, interpolação, wavelets, distribuições, testes de hipóteses) e visualização por meio de gráficos Swing e gráficos declarativos Vega-Lite. O módulo deep adiciona operações de tensores com suporte a LibTorch, camadas de redes neurais, funções de perda, otimizadores, classificação de imagens EfficientNet-V2, inferência LLaMA-3 com um tokenizador BPE tiktoken e inferência ONNX Runtime, incluindo modelos de chat GenAI. O SMILE Serve é um servidor de inferência baseado em Quarkus que expõe modelos clássicos de ML, modelos ONNX e conclusões de chat compatíveis com OpenAI com streaming SSE, além de uma interface web React integrada. O SMILE Studio é uma IDE agêntica para ciência de dados com pontos de entrada de CLI como smile, smile shell, smile scala, smile train, smile predict e smile serve. Os modelos geralmente são serializáveis, e uma integração com Spark permite usar modelos SMILE dentro de pipelines do Spark ML. A instalação está disponível via Maven, SBT e Gradle, com bibliotecas nativas BLAS/LAPACK necessárias para alguns algoritmos.