Mit Tribuo hat Oracle nun eine Machine-Learning-Bibliothek für Java veröffentlicht. Sie ist quelloffen unter der Apache 2.0 License auf GitHub verfügbar und hat Ihren Ursprung in der Oracle Labs Machine Learning Research Group, wo sie wahrscheinlich schon seit einigen Jahren in der Produktion innerhalb von Oracle eingesetzt wird.

Die Library soll Forschern helfen, auf die Beobachtung zu reagieren, dass große Softwaresysteme sich selbst beschreibende Building Blocks verwenden wollen, welche zudem wissen, wann ihre Inputs oder Outputs ungültig sind. Laut Oracle kommen die meisten ML-Frameworks dieser Anforderung nicht angemessen nach, da sie einen Stapel von Float-Arrays für das Training eines Modells erwarten.

Das Verfolgen von Modellen soll in der Produktion zudem deshalb schwierig sein, weil externe Systeme erforderlich sind, welche die Verbindung zwischen Modell, Schulungsverfahren und Daten aufrechterhalten. Die Einbettung dieser Aufgabe in die ML-Bibliothek selbst sei hierbei eine bessere Lösung. Schließlich sind die meisten anderen ML-Bibliotheken in dynamisch typisierten Sprachen wie Python und R geschrieben, worin die Entwickler einen erheblichen Code-Wartungs- und System-Overhead sehen, da der Code in mehreren Sprachen geschrieben werden und in mehreren Laufzeite ausgeführt werden muss.

Neben ML-Standardfeatures wie Klassifizierung, Clustering, Anomalieerkennung und Regressionsalgorithmen bietet Tribua auch Pipelines zur Daten- und Textverarbeitung, Transformationen der Feature-Ebene, sowie Schnittstellen zur ONNX Runtime sowie zu den ML-Bibliotheken TensorFlow und XGBoost.

Nähere Informationen zur Library sind auf der Website von Tribuo und im zugehörigen Blog-Beitrag zu finden.

(jb, hannover)

(siehe auch: Heise-News-Ticker)

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