Introduction

L'Encog est un cadre d'application d'apprentissage automatique pur Java/C# créé en 2008 pour prendre en charge la programmation génétique, NEAT/HyperNEAT et d'autres technologies de réseau neuronal. Les aspects du réseau neuronal (ANN) d'Encog se sont avérés populaires, et Encog a été utilisé par un certain nombre de personnes et est cité par 952 articles universitaires dans Google Scholar. L'Encog à été créé à une époque où il n'y avait pas tellement de cadre d'applications bien développés, tels que TensorFlow, Keras, DeepLearning4J,... L'Encog prend en charge une variété d'algorithmes avancés, ainsi que des classes de support pour normaliser et traiter les données. Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones, les réseaux bayésiens, les modèles de Markov cachés, la programmation génétique et les algorithmes génétiques sont pris en charge. La plupart des algorithmes d'entraînement Encog sont multi-processus légers et s'adaptent bien au matériel multicoeur.