7 Pustaka Pembelajaran Mesin JavaScript Teratas di 2019-2020

Perangkat lunak cerdas menjadi semakin mudah diakses oleh organisasi yang tidak terlalu memperhatikan ukuran atau industri. Menerapkan algoritme cerdas untuk tugas sehari-hari, Anda mendapatkan kesempatan untuk membantu profitabilitas organisasi Anda sebesar 40%, meningkatkan pengalaman klien, dan memanfaatkan informasi secara lebih produktif. Sebagai penggemar nyata JS, kami senang untuk menyatakan, bahwa perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript mulai mengasumsikan pekerjaan yang cukup besar dalam infiltrasi 'otak digital' ke dalam kehidupan kita sehari-hari.

Setiap orang yang agak akrab dengan subjek tahu bahwa Python dan R telah menjadi pilihan penting proyek pembelajaran mesin untuk waktu yang cukup lama. Bagaimanapun, segala sesuatunya berkembang. Sesuai survei GitHub dari perpustakaan pembelajaran mesin terbaik, mesin slot JavaScript memiliki posisi ketiga setelah Python dan C++, sementara R jatuh di tempat kedelapan.

Pentingnya aplikasi web dan pembelajaran mesin

Aplikasi web memberdayakan asosiasi untuk memenuhi kebutuhan sejumlah besar klien, yang disampaikan melintasi wilayah yang berbeda, tanpa memerlukan proses pembentukan geografis. Memutakhirkan aplikasi Web juga sama mudahnya, karena kode harus di-refresh secara jelas di server. Sangat monoton untuk memperbarui aplikasi desktop di setiap lokasi yang diinstal. Karena manfaat skala dan kemudahan pemeliharaan, aplikasi Web saat ini diinginkan untuk mitra area kerja mereka.

Sebelumnya, aplikasi Web hampir lebih mudah sifatnya. Mereka umumnya bekerja sebagai platform pengumpulan informasi dengan antarmuka langsung. Dengan perkembangan produktif dalam teknologi Web, aplikasi ini telah berkembang menjadi elemen dinamis dan tak terduga.

Pembelajaran mesin (ML) berkembang pesat dan terhubung ke ruang yang berbeda. Aplikasi web juga dapat ditingkatkan dengan kapasitas ML dan menjadi lebih dominan. AI dapat dikonsolidasikan ke dalam aplikasi Web dengan dua cara berbeda.

Ada kelebihan dan kekurangan untuk kedua metodologi ini. Aplikasi sisi server memiliki sedikit kelonggaran kemampuan mempersiapkan yang lebih baik dengan memori yang lebih besar. Secara bersamaan, salah satu hambatan dalam ML sisi server adalah penundaan karena lalu lintas sistem. Setiap permintaan dengan kegunaan ML harus disampaikan ke server, di mana itu harus ditangani, dan hasilnya harus kembali ke pelanggan.

 Direkomendasikan untuk Anda: Bagaimana Cara Menggunakan AI & Machine Learning di Proyek Startup Anda?

Pustaka pembelajaran mesin JavaScript teratas di 2019

Tanggapan atas pertanyaan ini bergantung pada tujuan spesifik Anda, pengalaman masa lalu dari kelompok peningkatan Anda, dan beberapa variabel berbeda. Mengingat keterlibatan kami dengan berbagai sistem JS untuk pembelajaran mesin, kami telah memilih teknologi terbaik yang harus Anda coba pada tahun 2019. Pustaka yang menyertainya dibahas sesuai dengan kemampuan dan popularitasnya.

1. Sinaptik

Proyek JavaScript pembelajaran mesin yang dikelola secara efektif, Synaptic memberi Anda kesempatan untuk bekerja dengan jaringan saraf yang berbeda dalam program atau di Node.js. Pustaka gratis arsitektur berisi beberapa struktur pra-pabrikan yang memungkinkan Anda menguji dan melihat berbagai perhitungan dengan cepat, misalnya,

Anda dapat memanfaatkan pengelolaan poin demi poin ke dalam konfigurasi sistem saraf JavaScript yang disusun oleh grup Synaptic, berbagai asisten, latihan instruksional, dan artikel serta demo yang membumi.

Tahu lebih banyak tentang Synaptic

2. Keras.js

Pada tahun 2019, Keras menjadi perpustakaan jaringan saraf terkemuka untuk pembuatan dan persiapan model pembelajaran yang mendalam di berbagai platform yang sangat luas. Ditulis dengan Python dan memiliki lebih dari 250.000 klien individu, ini adalah struktur pembelajaran mendalam kedua yang paling menonjol setelah TensorFlow.

Kelas berat teknologi seperti Uber, Netflix, dan Yelp menghubungkan model Keras untuk memperluas kegunaan. Perpustakaan ini juga terkenal di kalangan asosiasi ilmiah besar, seperti CERN dan NASA. Secara bersamaan, umumnya digunakan oleh perusahaan baru sebagai metode untuk memasukkan kecerdasan digital ke dalam bentuk bisnis mereka.

Varian JavaScript dari perpustakaan kecerdasan buatan, Keras.js memungkinkan Anda menjalankan model Keras dalam program pelanggan dan memanfaatkan dukungan GPU (Graphics Processing Unit) yang diberikan oleh WebGL 3d-designs API. Harus diperhatikan bahwa Keras.js berjalan dengan baik dengan Node.js, namun hanya dalam mode CPU (Central Processing Unit).

Tahu lebih banyak tentang Keras.js

3. ConvNetJS

Perpustakaan ini dibuat di Universitas Stanford dan ternyata sangat terkenal di GitHub dengan banyak pengembang yang berkontribusi. ConvNetJS tidak pernah lagi efektif dipertahankan, namun tetap menjadi salah satu alat yang paling luar biasa untuk mengeksekusi model pembelajaran yang mendalam dalam program atau Node.js.

ConvNetJS mendukung:

ConvNetJS melakukan tugas AI yang khas termasuk pengenalan pola. Ini juga membantu enkripsi dan debugging data JavaScript. ConvNetJS sama sekali tidak sulit untuk dieksekusi, namun membutuhkan beberapa pengalaman dalam sistem saraf dan bekerja sedikit lebih lambat daripada alat serupa.

Ketahui lebih banyak tentang ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js adalah perpustakaan pembelajaran mesin slot JavaScript yang mendorong pelatihan, perancangan, dan menjalankan sistem saraf dalam program apa pun atau di sisi server dengan Node.js. Ia bekerja dengan bermacam-macam jaringan untuk berbagai tujuan termasuk:

Sistem saraf umpan-maju di mana informasi secara konsisten bergerak satu arah dan tidak pernah mengalir secara terbalik

Sistem saraf berulang (RNNs) yang dapat menyimpan potongan data yang signifikan dan menggunakannya dalam pengaturan untuk memahami dan mengkarakterisasi informasi

Sistem memori transien panjang (LSTM), atau semacam RNN, bekerja untuk menyesuaikan kondisi jarak jauh. Perhitungan yang didorong ini mengontrol Siri Apple, Alexa Amazon, dan teknologi terjemahan dan pengenalan suara Google. LSTM adalah pencapaian paling bermanfaat dalam AI, terhubung ke segala hal mulai dari diagnostik medis hingga pengorganisasian melodi.

Tahu lebih banyak tentang Brain.js

5. TensorFlow.js

Dibuat oleh grup Google Brain, TensorFlow menyusun alasan untuk perangkat lunak jaringan saraf canggih seperti DeepDream, yang dapat menangkap, membedakan, dan mengkarakterisasi gambar, dan bahkan menghasilkan teks bahasa reguler untuk gambar tersebut. Platform ujung ke ujung gratis ini terdiri dari banyak alat, perpustakaan, dan sumber daya berbeda yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi melalui jaringan saraf yang mendalam. Awalnya, TensorFlow memiliki antarmuka pemrograman Python, dengan pusatnya ditulis dalam C++ yang sangat dioptimalkan.

Pada tahun 2019, Google merilis TensorFlow.js, kerangka kerja pembelajaran mesin slot JavaScript teratas yang baru-baru ini disebut DeepLearn.js. Ini memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk mengimpor model ML yang ada yang baru saja mereka siapkan terputus, melatihnya kembali, atau membuat model baru dari awal dan mengirimkannya baik dengan Node.js atau di sisi pelanggan.

Ketahui lebih banyak tentang TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js adalah pendatang baru untuk memenuhi pekerjaan yang dilakukan ScikitLearn di tanah Python untuk Pembelajaran Mesin JavaScript. Ini memberikan model dan utilitas langsung dan misi-dasar untuk masalah yang dikelola dan tanpa bantuan. Berkonsentrasi pada keterusterangan dan di seluruh pembelajaran mesin tujuan umum untuk pengembang JavaScript dan TypeScript, ini memberikan bagging, model linier, pengelompokan, ensemble, dekomposisi, ekstraksi fitur, dan banyak lagi.

Ia menggunakan library Tensorflow.js yang telah dicoba untuk pertarungan untuk matematika pusatnya; itu memberdayakan mempercepat menggunakan antarmuka lokal C++, CUDA, dan WebGL. Sama sekali tidak seperti pendampingnya ml.js, machinelearn.js ditulis dalam TypeScript; itu memberikan definisi tipe untuk klien yang sekarang menggunakan bahasa tersebut.

Tahu lebih banyak tentang Machinelearn.js

7. Math.js

Ini adalah perpustakaan untuk semua kebutuhan matematika dalam JavaScript dengan API aljabar linier yang luas termasuk operasi matriks dan matematika inti. Ini sangat ringan karena tidak bergantung pada teknik akselerasi peningkatan lainnya, misalnya, WebAssembly atau WebGL.

Dengan kontributor yang tak terhitung jumlahnya dari jaringan, math.js memiliki salah satu jaringan sumber terbuka paling hidup yang diawasi oleh pengembang inti termasuk Jos de Jong.

Di ruang Machine Learning slot JavaScript, Math.js cukup memadai untuk memenuhi pekerjaan Numpy. Ini memberikan semua utilitas dasar yang diperlukan untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin.

Tahu lebih banyak tentang Math.js

 Anda mungkin juga menyukai: 5 Aplikasi Gratis Cemerlang yang Akan Membantu Anda Mempelajari Cara Membuat Kode.

Keuntungan dari JavaScript

Kita harus mengakui bahwa kontras dengan JavaScript, Python memiliki lingkungan ML yang dikembangkan lebih lanjut dan kaya. Tidak mengejutkan siapa pun bahwa 83% pakar informasi menggunakannya secara teratur. Sedangkan JavaScript juga memiliki beberapa keunggulan diantaranya sebagai berikut:

Jumlah proyek pembelajaran mesin dalam JavaScript selalu berkembang dan kemampuannya meningkat dengan tepat. Namun, sebelum berbicara tentang struktur JavaScript untuk pembelajaran mesin secara lebih rinci; kita harus mengacu pada beberapa ide penting yang akan Anda bahas saat mengelola sistem pintar.

Kesimpulan

Baik JavaScript dan pembelajaran mesin telah meningkatkan banyak pertimbangan dan popularitas selama beberapa tahun terakhir. Meskipun awalnya dibuat untuk memberdayakan perilaku dinamis halaman; JavaScript menjadi salah satu bahasa keputusan untuk mengaktualisasikan dan menerapkan metode pembelajaran mesin, terutama dalam program atau server (Node.js).

 Artikel ini ditulis oleh Code Wilson. Dia adalah Manajer Pemasaran di AIS Technolabs yang merupakan Perusahaan Desain dan Pengembangan Web, membantu bisnis global untuk tumbuh dengan Layanan Mesin Slot JavaScript. Dia ingin berbagi pemikiran tentang Layanan Pemasaran Media Sosial dan Pengembangan Desain Game, dll. Ikuti dia: Facebook | Twitter | LinkedIn.