Encog, un framework para machine learning

Publicado por Andrea Navarro en

EncogEncog es un framework para machine learning multiplataforma que soporta una gran variedad de algoritmos de aprendizaje. Está programado en Java, .NET y C# y se encuentra licenciado bajo Apache 2.0. Su desarrollo comenzó en 2008 por Heaton Research, Inc y continua hasta el día de hoy con ayuda de colaboradores.

Características de Encog

Entre sus algoritmos de aprendizaje pueden nombrarse redes neuronales de las cuales pueden seleccionarse múltiples arquitecturas y algoritmos de aprendizaje, programación y algoritmos genéticos, máquinas de vectores de soporte, modelos ocultos de Márkov y redes bayesianas.

Para poder escalar y procesar los datos de entrada para permitir el correcto aprendizaje Encog provee clases especiales que permiten la normalización de los datos. La mayoría de sus algoritmos de aprendizaje estan diseñadps para ser multi-hilo y son fácilmente escalables para aprovechar hardware con núcleos múltiples. También permite utilizar GPUs para acelerar el procesamiento.

Aprender sobre Encog

Programar redes neuronales en Java con EncogUno de los beneficios de este framework es la gran cantidad y calidad de la documentación disponible. Heaton Research cuanta con un canal de Youtube donde se explican los fundamentos básicos de los algoritmos de aprendizaje y ejemplos prácticos para los diferentes lenguajes de programación, la página oficial provee una guía inicial para el usuario y se han publicado varios libros tanto sobre la teoría como la utilización de Encog.

Encog puede descargarse desde la página oficial o desde su proyecto de github donde se encuentran también ejemplos y un workbench para facilitar su aprendizaje.


Andrea Navarro

- Ingeniera en Informática - Docente universitaria - Investigadora