Dlib-ml: Um Toolkit de Aprendizado de Máquina

Existem muitos toolkits excelentes que oferecem suporte para o desenvolvimento de software de aprendizado de máquina em Python, R, Matlab e ambientes semelhantes. O Dlib-ml é uma biblioteca de código aberto, direcionada tanto a engenheiros quanto a cientistas pesquisadores, que visa fornecer um ambiente similarmente rico para o desenvolvimento de software de aprendizado de máquina na linguagem C++. Para esse fim, o dlib-ml contém um toolkit extensível de álgebra linear com suporte integrado a BLAS. Ele também inclui implementações de algoritmos para realizar inferência em redes Bayesianas e métodos baseados em kernel para classificação, regressão, agrupamento, detecção de anomalias e ranqueamento de atributos. Para permitir o uso fácil dessas ferramentas, toda a biblioteca foi desenvolvida com programação por contrato, o que fornece documentação completa e precisa, além de ferramentas avançadas de depuração. Palavras-chave: kernel-methods, svm, rvm, kernel clustering, C++, Bayesian networks 1.