7 migliori librerie di apprendimento automatico JavaScript nel 2019-2020

Il software intelligente sta diventando sempre più accessibile alle organizzazioni che prestano poca attenzione alle dimensioni o al settore. Applicando algoritmi intelligenti alle attività quotidiane, hai l'opportunità di aiutare la redditività della tua organizzazione del 40%, migliorare l'esperienza del cliente e utilizzare le informazioni in modo più produttivo. Come evidenti fan di JS, siamo lieti di affermare che le librerie di apprendimento automatico JavaScript iniziano ad assumere un lavoro considerevole nell'infiltrazione dei "cervelli digitali" nella nostra vita quotidiana.

Tutti coloro che hanno una certa familiarità con l'argomento sanno che Python e R sono stati progetti di apprendimento automatico opzioni essenziali per un periodo piuttosto lungo. In ogni caso, le cose si stanno evolvendo. Secondo il sondaggio GitHub sulle migliori librerie di machine learning, la slot machine JavaScript possiede la terza posizione dopo Python e C++, mentre R cade all'ottavo posto.

Importanza delle applicazioni web e dell'apprendimento automatico

Le applicazioni web consentono alle associazioni di soddisfare le necessità di un gran numero di clienti, veicolate trasversalmente su diverse aree territoriali, senza richiedere alcun processo di costituzione geografica. L'aggiornamento delle applicazioni Web è inoltre altrettanto semplice, poiché il codice dovrebbe essere aggiornato distintamente nel server. È eccezionalmente monotono aggiornare un'applicazione desktop in ogni posizione installata. A causa dei vantaggi della scalabilità e della facilità di manutenzione, le applicazioni Web sono attualmente richieste ai partner dell'area di lavoro.

Prima, le applicazioni Web erano di natura quasi più semplice. In genere funzionavano come piattaforme di raccolta di informazioni con interfacce semplici. Con lo sviluppo produttivo delle tecnologie Web, queste applicazioni si sono sviluppate in elementi imprevedibili e dinamici.

L'apprendimento automatico (ML) sta avanzando rapidamente e viene connesso a spazi diversi. Anche le applicazioni Web possono essere avanzate con capacità ML e diventare ancora più dominanti. L'IA può essere consolidata nelle applicazioni Web in due modi diversi.

Ci sono vantaggi e svantaggi per entrambe queste metodologie. Le applicazioni lato server hanno un po' di margine di manovra per migliorare le capacità di preparazione con maggiore memoria. Allo stesso tempo, uno dei colli di bottiglia nel ML lato server è il rinvio a causa del traffico di sistema. Ogni richiesta con utilità di ML dovrebbe essere trasmessa al server, dove deve essere gestita, ei risultati dovrebbero tornare al cliente.

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Le migliori librerie di apprendimento automatico JavaScript nel 2019

La risposta a questa domanda si basa sui tuoi obiettivi specifici, sull'esperienza passata del tuo gruppo di miglioramento e su alcune variabili diverse. In considerazione del nostro coinvolgimento con vari sistemi JS per l'apprendimento automatico, abbiamo selezionato le migliori tecnologie che dovresti provare nel 2019. Le librerie di accompagnamento sono discusse in base alle loro capacità e popolarità.

1. Sinaptico

Synaptic, un progetto JavaScript di apprendimento automatico gestito in modo efficace, ti dà la possibilità di lavorare con diverse reti neurali nel programma o in Node.js. La libreria senza architettura contiene alcune strutture prefabbricate che consentono di testare rapidamente e guardare vari calcoli, ad esempio,

Puoi sfruttare la gestione punto per punto nella configurazione del sistema neurale JavaScript composta dal gruppo Synaptic, diversi aiutanti, esercizi didattici e articoli proprio come demo con i piedi per terra.

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2. Keras.js

Nel 2019, Keras è diventata la principale libreria di reti neurali per la creazione e la preparazione di modelli di apprendimento approfondito su un'ampia gamma di piattaforme. Scritto in Python e con oltre 250.000 clienti individuali, è la seconda struttura di deep learning più importante dopo TensorFlow.

Pesi della tecnologia come Uber, Netflix e Yelp hanno collegato i modelli Keras per espandere l'utilità. La biblioteca è altrettanto nota tra le grandi associazioni scientifiche, ad esempio il CERN e la NASA. Allo stesso tempo, è generalmente utilizzato dalle nuove aziende come metodo per incorporare l'intelligenza digitale nelle loro forme di business.

Una variante JavaScript della libreria di intelligenza artificiale, Keras.js consente di eseguire modelli Keras nel programma del cliente e sfruttare il supporto GPU (Graphics Processing Unit) fornito dall'API WebGL 3d-designs. Va notato che Keras.js va bene con Node.js, ma solo in modalità CPU (Central Processing Unit).

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3. ConvNetJS

Questa libreria è stata realizzata alla Stanford University e si è rivelata eccezionalmente famosa su GitHub con molti sviluppatori che hanno contribuito. ConvNetJS non viene mai più mantenuto in modo efficace, tuttavia rimane uno degli strumenti più eccezionali per eseguire modelli di deep learning nel programma o in Node.js.

ConvNetJS sostiene:

ConvNetJS esegue attività di intelligenza artificiale distintive, incluso il riconoscimento dei modelli. Aiuta anche con la crittografia e il debug dei dati JavaScript. ConvNetJS è tutt'altro che difficile da eseguire, tuttavia richiede una certa esperienza nei sistemi neurali e funziona un po' più lentamente di strumenti simili.

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4. Brain.js

Brain.js è una libreria JavaScript per l'apprendimento delle slot machine che incoraggia la formazione, la progettazione e l'esecuzione di sistemi neurali in qualsiasi programma o lato server con Node.js. Funziona con un assortimento di reti per vari scopi, tra cui:

Sistemi neurali feed-forward in cui le informazioni si muovono costantemente in un'unica direzione e non scorrono mai al contrario

Sistemi neurali ripetitivi (RNN) in grado di memorizzare frammenti significativi di dati e utilizzarli nell'ambiente per comprendere e caratterizzare le informazioni

I sistemi di memoria a lungo transitorio (LSTM), o una sorta di RNN, hanno funzionato per adattare le condizioni a lungo raggio. Questi calcoli spinti controllano Siri di Apple, Alexa di Amazon e le tecnologie di traduzione e riconoscimento vocale di Google. LSTM è il risultato più vantaggioso nell'IA, connesso a tutto, dalla diagnostica medica all'organizzazione melodica.

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5. TensorFlow.js

Creato dal gruppo Google Brain, TensorFlow struttura il motivo di un software di rete neurale avanzato come DeepDream, che può catturare, distinguere e caratterizzare le immagini e persino produrre normali sottotitoli in lingua per esse. Questa piattaforma end-to-end gratuita comprende numerosi strumenti, librerie e diverse risorse che consentono a uno sviluppatore di creare applicazioni su reti neurali profonde. Inizialmente, TensorFlow ha un'interfaccia di programmazione Python, con il suo centro scritto in C++ profondamente ottimizzato.

Nel 2019, Google ha rilasciato TensorFlow.js, uno dei principali framework di apprendimento delle slot machine JavaScript recentemente chiamato DeepLearn.js. Consente agli sviluppatori di software di importare modelli ML esistenti che hanno preparato di recente disconnessi, riqualificarli o produrre nuovi modelli dall'inizio e distribuirli con Node.js o sul lato cliente.

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6. Machinelearn.js

Machinelearn.js è un nuovo arrivato per soddisfare il lavoro che ScikitLearn fa nella terra di Python per JavaScript Machine Learning. Fornisce modelli e utilità diretti e mission-base per problemi amministrati e non assistiti. Concentrandosi sulla semplicità e sull'apprendimento automatico generico per gli sviluppatori JavaScript e Typescript, offre bagging, modelli lineari, clustering, ensemble, decomposizione, estrazioni di funzionalità e molto altro.

Usa la libreria Tensorflow.js per la sua matematica centrale; consente di accelerare utilizzando l'interfaccia locale C++, CUDA e WebGL. Per niente come il suo compagno ml.js, machinelearn.js è scritto in Typescript; fornisce definizioni di tipo ai clienti che attualmente utilizzano la lingua.

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7. Math.js

È una libreria per tutte le esigenze matematiche in JavaScript con ampie API di algebra lineare che includono operazioni di matrice e matematica di base. È molto leggero in quanto non si basa su altre tecniche di accelerazione crescente, ad esempio WebAssembly o WebGL.

Con innumerevoli contributori dalla rete, math.js ha una delle reti open source più vivaci supervisionate da sviluppatori principali tra cui Jos de Jong.

Nello spazio dello slot JavaScript Machine Learning, Math.js è abbastanza adeguato per soddisfare il lavoro di Numpy. Fornisce tutte le utilità di base necessarie per risolvere i problemi di apprendimento automatico.

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Vantaggi di JavaScript

Dovremmo ammettere che, in contrasto con JavaScript, Python ha un ambiente ML ulteriormente sviluppato e ricco. Non stupisce nessuno che l'83% degli esperti di informazione lo utilizzi regolarmente. Mentre JavaScript ha anche alcuni vantaggi tra cui l'accompagnamento:

La quantità di progetti di apprendimento automatico in JavaScript è in continua evoluzione e le loro capacità avanzano in modo appropriato. Comunque sia, prima di parlare più in dettaglio delle strutture JavaScript per l'apprendimento automatico; dobbiamo fare riferimento ad alcune idee significative su cui andrai nella gestione di sistemi intelligenti.

Conclusione

Sia JavaScript che l'apprendimento automatico hanno aumentato molta considerazione e popolarità negli ultimi anni. Sebbene inizialmente fosse stato creato per potenziare il comportamento dinamico delle pagine; JavaScript diventa uno dei linguaggi della decisione di attualizzare e applicare metodi di apprendimento automatico, in particolare in programmi o server (Node.js).

 Questo articolo è stato scritto da Code Wilson. È Marketing Manager presso AIS Technolabs, una società di progettazione e sviluppo Web, che aiuta le aziende globali a crescere grazie ai servizi di slot machine JavaScript. Gli piacerebbe condividere pensieri sui servizi di social media marketing e sullo sviluppo del design di giochi, ecc. Seguilo: Facebook | Twitter | LinkedIn.