Publicado en: Dec 3, 2019
Presentamos DJL, una biblioteca de código abierto para desarrollar modelos de aprendizaje profundo en Java. DJL ofrece API prácticas para entrenar, probar e implementar modelos de aprendizaje profundo. Si es un usuario de Java al que le interesa el aprendizaje profundo, DJL es una magnífica forma de empezar su recorrido. Si es un desarrollador de Java que trabaja con modelos de aprendizaje profundo, DJL simplificará la manera en que entrena y ejecuta las predicciones.
Aunque Java sea el lenguaje más popular de la empresa, existen muy pocos recursos para trabajar con el aprendizaje profundo. Python sigue siendo el lenguaje de preferencia. Como consecuencia, los desarrolladores de Java gastan mucho tiempo en interpretar y rescribir el código para desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo. Implementar modelos de Python en los sistemas empresariales también incorpora nuevas dependencias de software, lo que aumenta la complejidad y los costos de TI.
Las API simples e intuitivas de DJL eliminan la complejidad que implica el aprendizaje profundo, lo cual reduce el tiempo de desarrollo de meses a semanas. La solución también reduce la cantidad de dependencias de software al permitir el desarrollo de aprendizaje profundo en Java. Con nuestros modelos entrenados previamente y combinados, los usuarios pueden comenzar de inmediato a integrar el aprendizaje profundo en las aplicaciones de Java.
Para conocer más y comenzar a utilizarlo, visite nuestro sitio web para acceder a la documentación y a ejemplos.
*Licencia de Apache-2.0