Kotlin para machine learning: posibilidades y limitaciones

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Introducción: ¿Por qué Kotlin en el aprendizaje automático?

El mundo del aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) ha sido durante mucho tiempo dominio de Python. Sin embargo, con el crecimiento de la popularidad de Kotlin, especialmente en el desarrollo de Android y backend, surgió una pregunta lógica: ¿se puede usar este lenguaje moderno, conciso y seguro para tareas de Data Science? La respuesta es sí, se puede. Kotlin ofrece una serie de ventajas únicas, como la compatibilidad total con Java (y, por lo tanto, con el ecosistema JVM), seguridad nula (null safety), capacidades funcionales y alto rendimiento.

En este artículo, analizaremos las bibliotecas clave para el aprendizaje automático en Kotlin, veremos ejemplos prácticos y también hablaremos honestamente sobre las limitaciones que puede encontrar. El artículo será útil tanto para desarrolladores de Kotlin que deseen ingresar al ML como para científicos de datos que busquen alternativas a Python.

Bibliotecas principales para ML en Kotlin

El ecosistema de Kotlin para ML está en activo desarrollo. Aunque no es tan extenso como el de Python, ya incluye herramientas potentes.

KotlinDL: Aprendizaje profundo "listo para usar"

KotlinDL es, quizás, la biblioteca principal para aprendizaje profundo en Kotlin puro, desarrollada por JetBrains. Proporciona una API de alto nivel para construir, entrenar e implementar redes neuronales.

Ventajas:

Escrito en Kotlin, lo que garantiza una integración perfecta con el lenguaje.
Admite la carga de modelos preentrenados (por ejemplo, VGG-16, ResNet) desde TensorFlow y ONNX.
Tiene un DSL simple para construir modelos.

Ejemplo: Creación de una red neuronal simple para clasificación

import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.Sequentialimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layer.*import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.optimizer.Adamimport org.jetbrains.kotlinx.dl.dataset.mnist

fun main() {    val model = Sequential.of(        Flatten(inputShape = longArrayOf(28, 28)),        Dense(outputSize = 128, activation = Activations.Relu),        Dense(outputSize = 10, activation = Activations.Softmax)    )

    model.use {        it.compile(optimizer = Adam(), loss = Losses.SOFT_MAX_CROSS_ENTROPY_WITH_LOGITS)        it.fit(dataset = mnist.train, epochs = 5, batchSize = 32)        val accuracy = it.evaluate(dataset = mnist.test).accuracy        println("Precisión: $accuracy")    }}

KMath: Cálculos científicos

La biblioteca KMath (Kotlin Mathematics) proporciona herramientas potentes para álgebra lineal, estadística, optimización y otras operaciones matemáticas necesarias en ML. Es el análogo de NumPy en el mundo de Kotlin.

Ejemplo: Trabajo con tensores

import space.kscience.kmath.tensors.core.DoubleTensorAlgebraimport space.kscience.kmath.tensors.core.tensorAlgebra

fun main() {    val tensorA = DoubleTensorAlgebra.fromArray(intArrayOf(2, 3), doubleArrayOf(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0))    val tensorB = DoubleTensorAlgebra.fromArray(intArrayOf(2, 3), doubleArrayOf(6.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0))

    val sum = DoubleTensorAlgebra { tensorA + tensorB }    println("Suma de tensores: ${sum.toList()}")}

Smile y otras bibliotecas JVM

Gracias a la compatibilidad con Java, Kotlin puede usar todas las bibliotecas de Java para ML, como Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine), DeepLearning4j y Weka. Esto proporciona acceso a una gran cantidad de algoritmos, desde árboles de decisión hasta agrupamiento.