7 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego JavaScript w latach 2019-2020

Inteligentne oprogramowanie staje się coraz bardziej dostępne dla organizacji, które nie zwracają uwagi na rozmiar lub branżę. Stosując inteligentne algorytmy do codziennych zadań, masz możliwość zwiększenia rentowności swojej organizacji o 40%, poprawy obsługi klienta i bardziej produktywnego wykorzystania informacji. Jako ewidentni fani JS, z przyjemnością stwierdzamy, że biblioteki uczenia maszynowego JavaScript zaczynają odgrywać znaczącą rolę w przenikaniu „cyfrowych mózgów” do naszego codziennego życia.

Każdy, kto choć trochę zaznajomił się z tematem, wie, że Python i R są od dłuższego czasu niezbędnymi projektami uczenia maszynowego. W każdym razie rzeczy ewoluują. Jak wynika z ankiety GitHub dotyczącej najlepszych bibliotek uczenia maszynowego, automat JavaScript zajmuje trzecie miejsce po Pythonie i C++, podczas gdy R znajduje się na ósmym miejscu.

Znaczenie aplikacji webowych i uczenia maszynowego

Aplikacje internetowe umożliwiają stowarzyszeniom zaspokajanie potrzeb dużej liczby klientów, przenoszonych w poprzek na różnych obszarach, bez konieczności tworzenia geograficznego procesu zakładania. Aktualizacja aplikacji internetowych jest dodatkowo podobnie prosta, ponieważ kod powinien zostać wyraźnie odświeżony na serwerze. Aktualizacja aplikacji desktopowej w każdej zainstalowanej lokalizacji jest wyjątkowo monotonna. Ze względu na korzyści płynące ze skali i łatwości utrzymania, aplikacje internetowe są obecnie pożądane dla ich partnerów w obszarze roboczym.

Wcześniej aplikacje internetowe miały prawie prostszy charakter. Na ogół działały jako platformy do zbierania informacji z prostymi interfejsami. Dzięki produktywnemu rozwojowi technologii internetowych aplikacje te rozwinęły się w nieprzewidywalne i dynamiczne elementy.

Uczenie maszynowe (ML) rozwija się szybko i jest połączone z różnymi przestrzeniami. Aplikacje internetowe również mogą być zaawansowane dzięki możliwościom ML i stają się jeszcze bardziej dominujące. Sztuczną inteligencję można skonsolidować w aplikacjach internetowych na dwa różne sposoby.

Obie te metodologie mają swoje plusy i minusy. Aplikacje po stronie serwera mają nieco luzu lepszego przygotowania z większą pamięcią. Jednocześnie jednym z wąskich gardeł w ML po stronie serwera jest odroczenie z powodu ruchu w systemie. Każde zapytanie o przydatność ML powinno być przekazywane na serwer, gdzie musi zostać obsłużone, a wyniki powinny wrócić do klienta.

 Polecane dla Ciebie: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoim projekcie startowym?

Najlepsze biblioteki uczenia maszynowego JavaScript w 2019 roku

Odpowiedź na to pytanie opiera się na twoich konkretnych celach, przeszłych doświadczeniach twojej grupy doskonalenia i kilku różnych zmiennych. W związku z naszym zaangażowaniem w różne systemy JS do uczenia maszynowego, wybraliśmy najlepsze technologie, które powinieneś wypróbować w 2019 roku. Dołączone biblioteki omówiono pod kątem ich możliwości i popularności.

1. Synaptyczny

Efektywnie zarządzany projekt uczenia maszynowego JavaScript, Synaptic daje możliwość pracy z różnymi sieciami neuronowymi w programie lub w Node.js. Biblioteka bez architektury zawiera kilka gotowych struktur, które umożliwiają szybkie testowanie i przeglądanie różnych obliczeń, na przykład

Możesz wykorzystać zarządzanie punkt po punkcie w konfiguracji systemu neuronowego JavaScript skomponowanej przez grupę Synaptic, różnych pomocników, ćwiczenia instruktażowe i artykuły, tak samo jak w praktycznych demonstracjach.

Dowiedz się więcej o Synaptic

2. Keras.js

W 2019 roku Keras stał się wiodącą biblioteką sieci neuronowych do tworzenia i przygotowywania modeli głębokiego uczenia się na wielu platformach. Napisana w Pythonie i mająca ponad 250 000 indywidualnych klientów, jest drugą najbardziej znaczącą strukturą uczenia głębokiego po TensorFlow.

Takie giganty technologiczne, jak Uber, Netflix i Yelp, połączyły modele Keras, aby zwiększyć ich użyteczność. Biblioteka jest również dobrze znana wśród wielkich stowarzyszeń naukowych, np. CERN i NASA. Jednocześnie jest powszechnie wykorzystywana przez nowe firmy jako metoda włączania inteligencji cyfrowej do ich form biznesowych.

Keras.js, wariant JavaScript biblioteki sztucznej inteligencji, umożliwia uruchamianie modeli Keras w programie klienta i wykorzystanie wsparcia GPU (Graphics Processing Unit) zapewnianego przez WebGL 3d-designs API. Należy zauważyć, że Keras.js dobrze współpracuje z Node.js, ale tylko w trybie CPU (Central Processing Unit).

Dowiedz się więcej o Keras.js

3. ConvNetJS

Ta biblioteka została stworzona na Uniwersytecie Stanforda i okazała się wyjątkowo sławna na GitHubie z wieloma współpracującymi programistami. ConvNetJS już nigdy nie jest skutecznie utrzymywany, ale niezależnie od tego pozostaje jednym z najbardziej wyjątkowych narzędzi do wykonywania modeli głębokiego uczenia w programie lub Node.js.

ConvNetJS wspiera:

ConvNetJS wykonuje charakterystyczne zadania AI, w tym rozpoznawanie wzorców. Pomaga również w szyfrowaniu i debugowaniu danych JavaScript. ConvNetJS nie jest trudny do wykonania, jednak wymaga pewnego doświadczenia w systemach neuronowych i działa nieco wolniej niż podobne narzędzia.

Dowiedz się więcej o ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js to biblioteka uczenia maszynowego JavaScript, która zachęca do szkolenia, projektowania i uruchamiania systemów neuronowych w dowolnym programie lub po stronie serwera z Node.js. Współpracuje z asortymentem sieci do różnych celów, w tym:

Systemy neuronowe ze sprzężeniem do przodu, w których informacje stale poruszają się w jedną stronę i nigdy nie są przesyłane w odwrotnym kierunku

Powtarzalne systemy neuronowe (RNN), które mogą przechowywać znaczące fragmenty danych i wykorzystywać je w celu zrozumienia i scharakteryzowania informacji

Systemy pamięci długoterminowej (LSTM) lub rodzaj RNN pracowały nad dostosowaniem warunków dalekiego zasięgu. Te napędzane obliczenia kontrolują technologie Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon oraz technologie tłumaczeniowe i rozpoznawanie mowy firmy Google. LSTM jest najbardziej korzystnym osiągnięciem AI, powiązanym ze wszystkim, od diagnostyki medycznej po organizację melodyczną.

Dowiedz się więcej o Brain.js

5. TensorFlow.js

Stworzony przez grupę Google Brain, TensorFlow tworzy podstawę dla zaawansowanego oprogramowania sieci neuronowych, takiego jak DeepDream, które może przechwytywać, rozróżniać i charakteryzować obrazy, a nawet tworzyć dla nich regularne napisy językowe. Ta bezpłatna platforma typu end-to-end składa się z wielu narzędzi, bibliotek i różnych zasobów, które umożliwiają programiście tworzenie aplikacji w rozbudowanych sieciach neuronowych. Początkowo TensorFlow ma interfejs programowania w języku Python, którego centrum zostało napisane w głęboko zoptymalizowanym C++.

W 2019 r. Google wypuścił TensorFlow.js, topową platformę uczenia maszynowego do gier JavaScript, która niedawno nazywała się DeepLearn.js. Umożliwia twórcom oprogramowania importowanie istniejących modeli ML, które niedawno przygotowali w rozłączeniu, ponowne ich szkolenie lub wytwarzanie nowych modeli od początku i dostarczanie ich za pomocą Node.js lub po stronie klienta.

Dowiedz się więcej o TensorFlow.js

6. Uczenie maszynowe.js

Machinelearn.js jest nowicjuszem, aby spełnić zadanie, które ScikitLearn wykonuje w świecie Pythona dla uczenia maszynowego JavaScript. Daje bezpośrednie i podstawowe modele i narzędzia dla problemów administrowanych i niewspomaganych. Koncentrując się na prostocie i ogólnym uczeniu maszynowym dla programistów JavaScript i Typescript, oferuje pakietowanie, modele liniowe, grupowanie, tworzenie zespołów, dekompozycję, wyodrębnianie funkcji i wiele innych.

Wykorzystuje wypróbowaną do walki bibliotekę Tensorflow.js do swojej centralnej matematyki; umożliwia przyspieszenie wykorzystania lokalnego interfejsu C++, CUDA i WebGL. W przeciwieństwie do swojego towarzysza ml.js, machinelearn.js jest napisany w Typescript; podaje definicje typów klientom, którzy od teraz korzystają z języka.

Dowiedz się więcej o Machinelearn.js

7. Matematyka.js

Jest to biblioteka dla wszystkich potrzeb matematycznych w JavaScript z szerokimi interfejsami API algebry liniowej, w tym operacjami macierzowymi i podstawową matematyką. Jest bardzo lekki, ponieważ nie opiera się na innych technikach przyspieszania, na przykład WebAssembly lub WebGL.

Dzięki niezliczonym współpracownikom math.js ma jedną z najbardziej aktywnych sieci open-source nadzorowaną przez głównych programistów, w tym Josa de Jonga.

W przestrzeni maszynowego uczenia maszynowego JavaScript, Math.js jest wystarczająco wystarczające, aby spełnić zadanie Numpy'ego. Zawiera wszystkie podstawowe narzędzia wymagane do rozwiązywania problemów z uczeniem maszynowym.

Dowiedz się więcej o Math.js

 Możesz także polubić: 5 wspaniałych bezpłatnych aplikacji, które pomogą Ci nauczyć się kodować.

Zalety JavaScript

Powinniśmy przyznać, że w przeciwieństwie do JavaScript Python ma dalej rozwinięte i bogate środowisko ML. Nikogo nie szokuje fakt, że 83% ekspertów od informacji używa go regularnie. Podczas gdy JavaScript ma dodatkowo kilka zalet, w tym towarzyszące:

Ilość projektów uczenia maszynowego w JavaScript stale się rozwija, a ich możliwości odpowiednio się rozwijają. Tak czy inaczej, poprzedzając bardziej szczegółowe omówienie struktur JavaScript dla uczenia maszynowego; musimy odnieść się do kilku ważnych pomysłów, które przejdziesz podczas zarządzania inteligentnymi systemami.

Wniosek

W ostatnich latach zarówno JavaScript, jak i uczenie maszynowe zyskały na popularności. Chociaż początkowo został stworzony, aby wzmocnić dynamiczne zachowanie stron; JavaScript jest jednym z języków podejmowania decyzji o aktualizacji i zastosowaniu metod uczenia maszynowego, szczególnie w programach lub serwerach (Node.js).

 Ten artykuł został napisany przez Code Wilsona. Jest kierownikiem ds. marketingu w AIS Technolabs, firmie zajmującej się projektowaniem i tworzeniem stron internetowych, pomagając globalnym firmom rozwijać się dzięki JavaScript Slot Machine Services. Chętnie podzieliłby się przemyśleniami na temat usług marketingowych w mediach społecznościowych, opracowywania projektów gier itp. Śledź go: Facebook | Twitter | LinkedIn.