Apprentissage automatique en Kotlin : aperçu des bibliothèques pour la Data Science et le ML

Apprentissage automatique en Kotlin : bibliothèques et outils modernes

Kotlin est un langage de programmation statiquement typé qui fonctionne sur la JVM et est entièrement compatible avec Java. Grâce à sa syntaxe concise, sa sécurité null et son écosystème puissant, Kotlin est de plus en plus utilisé en Data Science et en apprentissage automatique. Dans cet article, nous examinerons les bibliothèques clés qui permettent de résoudre des tâches de ML directement en Kotlin, sans passer par Python.

1. KotlinDL — bibliothèque d'apprentissage profond de JetBrains

KotlinDL est la bibliothèque officielle des créateurs de Kotlin (JetBrains), conçue pour construire et entraîner des réseaux de neurones. Elle prend en charge à la fois une API de haut niveau (de type Keras) et des opérations de bas niveau sur les tenseurs.

Principales fonctionnalités :

• Construction de modèles : Sequential, Functional API
• Couches : Dense, Conv2D, MaxPooling, Dropout, LSTM, etc.
• Optimiseurs : Adam, SGD, RMSprop
• Fonctions de perte : CrossEntropy, MSE, MAE
• Chargement de modèles pré-entraînés (ONNX, TensorFlow SavedModel)
• Traitement d'images, de texte et de données tabulaires

Exemple : réseau de neurones simple pour la classification

import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.Sequentialimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layer.core.Denseimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layer.reshaping.Flattenimport 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(128, activation = "relu"),        Dense(10, activation = "softmax")    )

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

2. Smile — bibliothèque universelle pour les statistiques et le ML

Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) est une puissante bibliothèque Java/Kotlin couvrant pratiquement tous les algorithmes classiques d'apprentissage automatique. Elle inclut l'implémentation de plus de 200 algorithmes.

Modules clés :

• Classification : SVM, Random Forest, Decision Trees, Naive Bayes
• Régression : Linear, Ridge, LASSO, Gaussian Process
• Clustering : K-Means, DBSCAN, Hierarchical, GMM
• Réduction de dimensionnalité : PCA, t-SNE, MDS
• Traitement du langage naturel (NLP) : tokenisation, stemming, N-grammes
• Visualisation : graphiques, scatter plots, heatmaps

Exemple : régression linéaire avec Smile

import smile.regression.OLSimport smile.data.DataFrameimport smile.data.type.DataTypesimport smile.data.vector.DoubleVector

fun main() {    // Création d'un DataFrame avec les données    val x = doubleArrayOf(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)    val y = doubleArrayOf(2.1, 4.2, 6.0, 7.9, 10.1)    val df = DataFrame.of(DoubleVector.of("x", x), DoubleVector.of("y", y))

    // Entraînement du modèle OLS (moindres carrés ordinaires)    val model = OLS.fit(df, "y", "x")    println("Coefficients : ${model.coefficients()}")    println("Prédiction pour x=6 : ${model.predict(doubleArrayOf(6.0))}")}

3. Koma — calcul matriciel et calculs scientifiques

Koma est une bibliothèque pour travailler avec des tableaux multidimensionnels et des matrices, inspirée de NumPy en Python. Elle est idéale pour les calculs numériques, les statistiques et le prétraitement des données avant le ML.

Fonctionnalités :

• Création de matrices : zeros, ones, eye, rand
• Opérations : addition, multiplication, transposition, matrice inverse
• Algèbre linéaire : SV