2019-2020年の7つのトップJavaScript機械学習ライブラリ
公開: 2019-09-14インテリジェントなソフトウェアは、規模や業界にほとんど注意を払わない組織にとって、ますますアクセスしやすくなっています。 スマートアルゴリズムを日常のタスクに適用すると、組織の収益性を40％向上させ、クライアントエクスペリエンスを向上させ、情報をより生産的に活用する機会が得られます。 明らかなJSファンとして、JavaScriptの機械学習ライブラリは、私たちの日常生活への「デジタルブレイン」の浸透においてかなりの仕事を引き受け始めていることを喜んで述べています。
このテーマにある程度精通している人なら誰でも、PythonとRがかなり長い間機械学習プロジェクトに不可欠なオプションであることを知っています。 いずれにせよ、物事は進化しています。 最高の機械学習ライブラリに関するGitHubの調査によると、JavaScriptスロットマシンはPythonとC ++に次ぐ3番目の位置にあり、Rは8番目の位置にあります。
- Webアプリケーションと機械学習の重要性
- 2019年のトップJavaScript機械学習ライブラリ
- 1.シナプス
- 2. Keras.js
- 3. ConvNetJS
- 4. Brain.js
- 5. TensorFlow.js
- 6. Machinelearn.js
- 7. Math.js
- JavaScriptの利点
- 結論
Webアプリケーションと機械学習の重要性
Webアプリケーションは、地理的な確立プロセスを必要とせずに、さまざまな土地領域を横断して伝達される多数のクライアントの必需品を協会に義務付けることを可能にします。 サーバーでコードを個別に更新する必要があるため、Webアプリケーションのアップグレードも同様に簡単です。 インストールされた各場所でデスクトップアプリケーションを更新することは、非常に単調です。 規模と保守の容易さの利点のために、Webアプリケーションは現在彼らの作業領域パートナーに求められています。
以前は、Webアプリケーションは本質的にほぼ単純でした。 それらは一般に、単純なインターフェースを備えた情報収集プラットフォームとして機能しました。 Webテクノロジの生産的な開発により、これらのアプリケーションは予測不可能で動的な要素に発展しました。
機械学習（ML）は急速に進歩しており、さまざまな空間に接続されています。 Webアプリケーションも、ML容量で高度化でき、さらに支配的になる可能性があります。 AIは、2つの異なる方法でWebアプリケーションに統合できます。
これらの方法論には、それぞれ長所と短所があります。 サーバー側のアプリケーションには、より多くのメモリを使用して能力を準備するための少しの余裕があります。 同時に、サーバー側MLのボトルネックの1つは、システムトラフィックによる延期です。 MLの有用性を備えた各勧誘はサーバーに伝達され、そこで処理される必要があり、結果は顧客に返される必要があります。
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2019年のトップJavaScript機械学習ライブラリ
この質問への回答は、特定の目的、改善グループの過去の経験、およびいくつかの異なる変数に依存しています。 機械学習用のさまざまなJSシステムとの関わりを考慮して、2019年に試すべき最高のテクノロジーを選択しました。付属のライブラリについては、その機能と人気に応じて説明します。
1.シナプス
効果的に維持されている機械学習JavaScriptプロジェクトであるSynapticは、プログラムまたはNode.jsでさまざまなニューラルネットワークを操作する機会を提供します。 アーキテクチャのないライブラリには、さまざまな計算をすばやくテストして確認できるようにする、事前に製造された構造がいくつか含まれています。
- 多層パーセプトロン（フィードフォワードニューラルシステムの一種）。
- 長短期記憶、またはLSTM（一種の反復ニューラルネットワーク）。
- 液体ステートマシン、またはLSM（本物の有機ニューロンによって作成されたものをより正確に再現するスパイキングニューラルシステムの一種）。
- ホップフィールドネットワーク（リカレントニューラルネットワークの一種）。
シナプスについてもっと知る
2. Keras.js
2019年、Kerasは、膨大な範囲のプラットフォームで深遠な学習モデルを作成および準備するための主要なニューラルネットワークライブラリになりました。 Pythonで記述され、250,000を超える個別のクライアントを誇る、TensorFlowに次ぐ2番目に顕著なディープラーニング構造です。
Uber、Netflix、YelpなどのハイテクヘビーウェイトがKerasモデルを接続して、有用性を拡大しました。 このライブラリは、CERNやNASAなどの巨大な科学団体の間でも同様によく知られています。 同時に、デジタルインテリジェンスをビジネスフォームに組み込む方法として、一般的に新しい企業で利用されています。
人工知能ライブラリのJavaScriptバリアントであるKeras.jsを使用すると、顧客のプログラムでKerasモデルを実行し、WebGL 3d-designs APIによって提供されるGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）サポートを活用できます。 Keras.jsはNode.jsとうまく調和しますが、CPU（中央処理装置）モードであることに注意してください。
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3. ConvNetJS
このライブラリはスタンフォード大学で作成され、GitHubで非常に有名であり、多くの開発者が貢献しています。 ConvNetJSが再び効果的に維持されることはありませんが、プログラムまたはNode.jsでディープラーニングモデルを実行するための最も優れたツールの1つであり続けます。
ConvNetJSは以下をサポートします：
- 通常のニューラルネットワークアーキテクチャ。
- 画像の分析に一般的に利用される畳み込みニューラルシステム（CNN）。
- 特性評価と回帰コストの容量。
- 深遠なQ学習に依存する学習モジュールをサポートします。
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4. Brain.js
Brain.jsは、任意のプログラムまたはNode.jsを使用したサーバー側でのニューラルシステムのトレーニング、設計、実行を促進するJavaScriptスロットマシン学習ライブラリです。 これは、次のようなさまざまな目的でさまざまなネットワークと連携します。
情報が一貫して一方向に移動し、逆方向に流れることのないフィードフォワードニューラルシステム
データの重要なスニペットを保存し、情報を理解して特徴づけるための設定にそれらを使用できるリピートニューラルシステム（RNN）
長短期記憶システム（LSTM）、または一種のRNNは、長距離条件に適応するように機能しました。 これらの推進計算は、AppleのSiri、AmazonのAlexa、およびGoogleの翻訳テクノロジーと音声認識を制御します。 LSTMは、AIで最も有益な成果であり、医療診断から旋律組織に至るまですべてに関連しています。
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5. TensorFlow.js
Google Brainグループによって作成されたTensorFlowは、DeepDreamのような高度なニューラルネットワークソフトウェアの理由を構築します。DeepDreamは、画像をキャッチ、識別、特性評価し、正規言語のキャプションを生成することもできます。 この無料のエンドツーエンドプラットフォームは、開発者が深遠なニューラルネットワーク上でアプリケーションを構築できるようにする多数のツール、ライブラリ、およびさまざまなリソースで構成されています。 当初、TensorFlowにはPythonプログラミングインターフェイスがあり、その中心は大幅に最適化されたC++で記述されています。
2019年、GoogleはTensorFlow.jsをリリースしました。これは、最近DeepLearn.jsと呼ばれるJavaScriptスロットマシン学習フレームワークのトップです。 これにより、ソフトウェア開発者は、最近準備した既存のMLモデルを切断してインポートしたり、再トレーニングしたり、新しいモデルを最初から製造したりして、Node.jsまたは顧客側で提供できます。
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6. Machinelearn.js
Machinelearn.jsは、JavaScriptMachineLearningのPythonランドでScikitLearnが行う仕事を満足させるための新参者です。 それは、管理された問題と支援されていない問題のための直接的でミッションベースのモデルとユーティリティを提供します。 JavaScriptおよびTypescript開発者向けのわかりやすさと汎用の機械学習に重点を置いており、バギング、線形モデル、クラスタリング、アンサンブル、分解、特徴抽出などを提供します。
中心となる計算には、ファイトトライされたライブラリTensorflow.jsを使用します。 これにより、C ++ローカルインターフェイス、CUDA、およびWebGLを利用して高速化できます。 コンパニオンのml.jsとはまったく異なり、machinelearn.jsはTypescriptで記述されています。 これは、現在その言語を使用しているクライアントに型定義を提供します。
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7. Math.js
これは、JavaScriptのすべての数学のニーズに対応するライブラリであり、行列演算やコア数学を含む幅広い線形代数APIを備えています。 WebAssemblyやWebGLなど、他の増加するアクセラレーション手法に依存しないため、非常に軽量です。
ネットワークからの数え切れないほどの貢献者がいるmath.jsには、JosdeJongを含むコア開発者が監督する最も活気のあるオープンソースネットワークの1つがあります。
JavaScriptスロットの機械学習の分野では、Math.jsはNumpyの仕事を十分に満たすのに十分です。 機械学習の問題を解決するために必要なすべての基本的なユーティリティを提供します。
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JavaScriptの利点
JavaScriptとは対照的に、Pythonにはさらに開発された豊富なML環境があることを認める必要があります。 情報専門家の83％が定期的に使用していることは誰にも衝撃を与えません。 JavaScriptにはさらに、付随するものを含むいくつかの利点があります。
- 汎用性： JavaScriptは、フルスタックおよびクロスステージの改善への最良のアプローチを開きます。 したがって、開発者は1つの言語を利用して、幅広い割り当てを実行できます。 JSを使用すると、フロントエンドの設計にAngularとReactを幅広く利用できます。 Node.jsシステムを使用すると、強力でスケーラブルなバックエンドパーツを作成できます。 もう1つの人気のあるJavaScriptシステムであるReactNativeは、Web開発者がiOSおよびAndroid向けのトレンドのモバイルアプリケーションを構築できるようにします。
- 人気： Stack Overflowの2019年の調査で示されているように、JavaScriptは最も普及しているテクノロジーです。 JavaScriptはプロの開発者の69.7％によって利用されています。 スマートアプリケーションへの関心の高まりとハードウェアの速度の拡大に伴い、JSの世界の機械学習アルゴリズムも同様に急速に発展しており、機能している開発者コミュニティの助けを借りて利益を得ています。
結論
JavaScriptと機械学習の両方が、ここ数年で多くの考慮と人気を高めています。 当初はページの動的な動作を強化するために作成されましたが、 JavaScriptは、特にプログラムやサーバー（Node.js）で、機械学習手法を実現して適用するという決定の言語の1つになります。
この記事はCodeWilsonによって書かれました。 彼は、Webデザインおよび開発会社であるAIS Technolabsのマーケティングマネージャーであり、JavaScriptスロットマシンサービスによってグローバルビジネスの成長を支援しています。 彼はソーシャルメディアマーケティングサービスやゲームデザイン開発などについての考えを共有したいと思っています。彼をフォローしてください：Facebook | Twitter | LinkedIn。