7 Top-JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen in den Jahren 2019-2020

Intelligente Software wird zunehmend zugänglicher für Unternehmen, die der Größe oder Branche wenig Beachtung schenken. Durch die Anwendung intelligenter Algorithmen auf tägliche Aufgaben erhalten Sie die Möglichkeit, die Rentabilität Ihres Unternehmens um 40 % zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Informationen produktiver zu nutzen. Als offensichtliche JS-Fans freuen wir uns, feststellen zu können, dass JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen beginnen, eine beträchtliche Rolle bei der Infiltration von „digitalen Gehirnen“ in unser tägliches Leben zu übernehmen.

Jeder, der sich ein wenig mit dem Thema auskennt, weiß, dass Python und R seit geraumer Zeit unverzichtbare Optionen für Machine-Learning-Projekte sind. Auf jeden Fall entwickeln sich die Dinge weiter. Laut der GitHub-Umfrage der besten Bibliotheken für maschinelles Lernen belegt der JavaScript-Spielautomat den dritten Platz nach Python und C++, während R auf den achten Platz fällt.

Bedeutung von Webanwendungen und maschinellem Lernen

Webanwendungen befähigen Verbände, die Bedürfnisse einer großen Anzahl von Kunden zu erfüllen, die quer über verschiedene Landgebiete übermittelt werden, ohne dass ein geografischer Einrichtungsprozess erforderlich ist. Das Aktualisieren von Webanwendungen ist ebenfalls ähnlich einfach, da der Code auf dem Server deutlich aktualisiert werden sollte. Es ist außergewöhnlich eintönig, eine Desktop-Anwendung an jedem installierten Ort zu aktualisieren. Aufgrund der Vorteile der Skalierbarkeit und der einfachen Wartung sind Webanwendungen derzeit für ihre Arbeitsbereichspartner erwünscht.

Früher waren Webanwendungen von Natur aus fast unkomplizierter. Sie arbeiteten im Allgemeinen als Plattformen zum Sammeln von Informationen mit einfachen Schnittstellen. Mit der produktiven Entwicklung von Webtechnologien haben sich diese Anwendungen zu unvorhersehbaren und dynamischen Elementen entwickelt.

Maschinelles Lernen (ML) schreitet schnell voran und wird mit verschiedenen Räumen verbunden. Auch Webapplikationen können mit ML-Kapazitäten erweitert werden und umso dominanter werden. KI kann auf zwei verschiedene Arten in Webanwendungen konsolidiert werden.

Beide Methoden haben Vor- und Nachteile. Die serverseitigen Anwendungen haben einen gewissen Spielraum für bessere Vorbereitungsfähigkeiten mit größerem Speicher. Gleichzeitig ist einer der Engpässe beim serverseitigen ML die Verschiebung aufgrund des Systemverkehrs. Jede Anfrage mit ML-Nützlichkeit sollte an den Server übermittelt werden, wo sie bearbeitet werden muss, und die Ergebnisse sollten an den Kunden zurückgesendet werden.

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Die besten JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen im Jahr 2019

Die Antwort auf diese Frage hängt von Ihren spezifischen Zielen, den bisherigen Erfahrungen Ihrer Verbesserungsgruppe und einigen anderen Variablen ab. Angesichts unserer Beteiligung an verschiedenen JS-Systemen für maschinelles Lernen haben wir Top-Technologien ausgewählt, die Sie 2019 ausprobieren sollten. Die begleitenden Bibliotheken werden nach ihren Fähigkeiten und ihrer Beliebtheit besprochen.

1. Synaptisch

Synaptic ist ein effektiv gepflegtes JavaScript-Projekt für maschinelles Lernen und bietet Ihnen die Möglichkeit, mit verschiedenen neuronalen Netzen im Programm oder in Node.js zu arbeiten. Die architekturfreie Bibliothek enthält einige vorgefertigte Strukturen, mit denen Sie verschiedene Berechnungen schnell testen und betrachten können, z. B.

Sie können die von der Synaptic-Gruppe zusammengestellte Punkt-für-Punkt-Verwaltung in JavaScript-Neuronalsystemkonfiguration, verschiedene Hilfsmittel, Lehrübungen und Artikel sowie bodenständige Demos nutzen.

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2. Keras.js

Im Jahr 2019 wurde Keras zur führenden neuronalen Netzwerkbibliothek für die Erstellung und Vorbereitung fundierter Lernmodelle auf einer Vielzahl von Plattformen. In Python geschrieben und mit mehr als 250.000 einzelnen Clients ist es nach TensorFlow die zweitwichtigste Deep-Learning-Struktur.

Tech-Schwergewichte wie Uber, Netflix und Yelp vernetzten Keras-Modelle, um den Nutzen zu erweitern. Die Bibliothek ist auch bei großen wissenschaftlichen Vereinigungen wie CERN und NASA bekannt. Gleichzeitig wird es im Allgemeinen von neuen Unternehmen als Methode zur Integration digitaler Intelligenz in ihre Geschäftsformulare genutzt.

Keras.js, eine JavaScript-Variante der Bibliothek für künstliche Intelligenz, ermöglicht es Ihnen, Keras-Modelle im Programm des Kunden auszuführen und die GPU-Unterstützung (Graphics Processing Unit) der WebGL 3d-Designs-API zu nutzen. Es sollte beachtet werden, dass Keras.js gut zu Node.js passt, jedoch nur im CPU-Modus (Central Processing Unit).

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3. ConvNetJS

Diese Bibliothek wurde an der Stanford University erstellt und erwies sich auf GitHub mit vielen beitragenden Entwicklern als außergewöhnlich berühmt. ConvNetJS wird nie wieder effektiv gepflegt, bleibt aber trotzdem eines der herausragendsten Tools, um Deep-Learning-Modelle in Programmen oder Node.js auszuführen.

ConvNetJS unterstützt:

ConvNetJS führt bestimmte KI-Aufgaben aus, einschließlich Mustererkennung. Es hilft auch bei der JavaScript-Datenverschlüsselung und beim Debuggen. ConvNetJS ist alles andere als schwierig auszuführen, erfordert jedoch etwas Erfahrung mit neuronalen Systemen und arbeitet etwas langsamer als vergleichbare Tools.

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4. Gehirn.js

Brain.js ist eine JavaScript-Spielautomaten-Lernbibliothek, die das Trainieren, Entwerfen und Ausführen neuronaler Systeme in jedem Programm oder auf der Serverseite mit Node.js fördert. Es funktioniert mit einer Reihe von Netzwerken für verschiedene Zwecke, darunter:

Feed-Forward-Neuronalsysteme, bei denen sich Informationen konsequent in eine Richtung bewegen und niemals rückwärts strömen

Repetitive Neural Systems (RNNs), die signifikante Datenschnipsel speichern und diese im Setting verwenden können, um Informationen zu verstehen und zu charakterisieren

Long Transient Memory Systems (LSTMs) oder eine Art RNNs arbeiteten daran, Langstreckenbedingungen anzupassen. Diese vorangetriebenen Berechnungen steuern Apples Siri, Amazons Alexa und Googles Übersetzungstechnologien und Spracherkennung. LSTM ist die vorteilhafteste Errungenschaft in der KI, die mit allem von der medizinischen Diagnostik bis zur melodischen Organisation verbunden ist.

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5. TensorFlow.js

TensorFlow wurde von der Google Brain Group entwickelt und bildet den Grund für fortschrittliche neuronale Netzwerksoftware wie DeepDream, die Bilder erfassen, unterscheiden und charakterisieren und sogar reguläre Sprachunterschriften für sie erstellen kann. Diese kostenlose End-to-End-Plattform umfasst zahlreiche Tools, Bibliotheken und verschiedene Ressourcen, mit denen ein Entwickler Anwendungen über tiefgreifende neuronale Netze erstellen kann. Anfänglich verfügt TensorFlow über eine Python-Programmierschnittstelle, deren Zentrum in stark optimiertem C++ geschrieben ist.

Im Jahr 2019 veröffentlichte Google TensorFlow.js, ein Top-Framework für maschinelles Lernen von JavaScript-Spielautomaten, das kürzlich DeepLearn.js genannt wurde. Es ermöglicht Softwareentwicklern, bestehende ML-Modelle, die sie kürzlich getrennt erstellt haben, zu importieren, neu zu trainieren oder neue Modelle von Anfang an herzustellen und entweder mit Node.js oder auf Kundenseite auszuliefern.

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6. Machinelearn.js

Machinelearn.js ist ein Newcomer, um die Arbeit zu erfüllen, die ScikitLearn im Python-Land für JavaScript Machine Learning leistet. Es bietet direkte und missionsbasierte Modelle und Dienstprogramme für verwaltete und nicht unterstützte Probleme. Es konzentriert sich auf die Unkompliziertheit und das universelle maschinelle Lernen für JavaScript- und Typescript-Entwickler und bietet Bagging, lineare Modelle, Clustering, Ensemble, Zerlegung, Merkmalsextraktion und vieles mehr.

Es verwendet die kampferprobte Bibliothek Tensorflow.js für seine zentrale Mathematik; Es beschleunigt die Nutzung der lokalen C++-Schnittstelle, von CUDA und WebGL. Machinelearn.js ist überhaupt nicht wie sein Gegenstück ml.js in Typoskript geschrieben; Es gibt Typdefinitionen für Kunden, die die Sprache jetzt verwenden.

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7. Math.js

Es ist eine Bibliothek für alle mathematischen Anforderungen in JavaScript mit breiten APIs für lineare Algebra, einschließlich Matrixoperationen und Kernmathematik. Es ist sehr leicht, da es nicht auf andere zunehmende Beschleunigungstechniken angewiesen ist, beispielsweise WebAssembly oder WebGL.

Mit unzähligen Mitwirkenden aus dem Netzwerk hat math.js eines der lebhaftesten Open-Source-Netzwerke, das von Kernentwicklern wie Jos de Jong betreut wird.

Im Bereich des maschinellen Lernens von JavaScript-Slots ist Math.js ausreichend, um die Aufgabe von Numpy zu erfüllen. Es enthält alle grundlegenden Dienstprogramme, die zum Lösen von Problemen mit maschinellem Lernen erforderlich sind.

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Vorteile von JavaScript

Wir sollten zugeben, dass Python im Gegensatz zu JavaScript eine weiterentwickelte und reichhaltige ML-Umgebung hat. Es überrascht niemanden, dass 83 % der Informationsexperten es regelmäßig verwenden. Während JavaScript zusätzlich einige Vorteile hat, einschließlich der Begleiterscheinungen:

Die Anzahl der maschinellen Lernprojekte in JavaScript entwickelt sich ständig und ihre Fähigkeiten entwickeln sich entsprechend weiter. Wie dem auch sei, bevor wir uns ausführlicher mit JavaScript-Strukturen für maschinelles Lernen befassen; Wir müssen auf einige wichtige Ideen verweisen, die Sie bei der Verwaltung intelligenter Systeme durchgehen werden.

Fazit

Sowohl JavaScript als auch maschinelles Lernen haben in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit und Popularität erlangt. Obwohl es ursprünglich gemacht wurde, um das dynamische Verhalten von Seiten zu ermöglichen; JavaScript ist eine der Entscheidungssprachen, maschinelle Lernmethoden zu aktualisieren und anzuwenden, insbesondere in Programmen oder Servern (Node.js).

 Dieser Artikel wurde von Code Wilson geschrieben. Er ist Marketing Manager bei AIS Technolabs, einem Unternehmen für Webdesign und -entwicklung, das globalen Unternehmen hilft, durch JavaScript Slot Machine Services zu wachsen. Er würde gerne Gedanken zu Social Media Marketing Services und Game Design Development usw. teilen. Folgen Sie ihm: Facebook | Zwitschern | LinkedIn.