7 ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript อันดับต้นๆ ในปี 2019-2020

ซอฟต์แวร์อัจฉริยะกำลังใกล้จะเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับองค์กรที่ไม่สนใจขนาดหรืออุตสาหกรรม การใช้อัลกอริธึมอันชาญฉลาดกับงานประจำวัน คุณจะได้รับโอกาสในการช่วยให้องค์กรของคุณมีผลกำไรเพิ่มขึ้น 40% ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น ในฐานะที่เป็นแฟนตัวยงของ JS เรายินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript เริ่มรับงานจำนวนมากในการแทรกซึมของ 'สมองดิจิทัล' เข้าสู่ชีวิตประจำวันของเรา

ทุกคนที่คุ้นเคยกับวิชานี้บ้างจะรู้ว่า Python และ R เป็นตัวเลือกที่สำคัญสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงมาเป็นเวลานาน ไม่ว่าในกรณีใดสิ่งต่าง ๆ กำลังพัฒนา จากการสำรวจ GitHub เกี่ยวกับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด สล็อตแมชชีน JavaScript มีตำแหน่งที่สามรองจาก Python และ C++ ในขณะที่ R อยู่ในจุดที่แปด

ความสำคัญของเว็บแอปพลิเคชันและการเรียนรู้ของเครื่อง

เว็บแอปพลิเคชันช่วยให้สมาคมสามารถบังคับความต้องการของลูกค้าจำนวนมาก ลำเลียงตามขวางเหนือพื้นที่ต่างๆ โดยไม่ต้องมีกระบวนการจัดตั้งทางภูมิศาสตร์ใดๆ การอัพเกรดเว็บแอปพลิเคชันนั้นตรงไปตรงมาเช่นกัน เนื่องจากโค้ดควรได้รับการรีเฟรชอย่างชัดเจนในเซิร์ฟเวอร์ การอัปเดตแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปในแต่ละตำแหน่งที่ติดตั้งนั้นเป็นเรื่องที่น่าเบื่อหน่ายเป็นพิเศษ เนื่องจากประโยชน์ของการปรับขนาดและความง่ายในการบำรุงรักษา เว็บแอปพลิเคชันจึงเป็นที่ต้องการของคู่ค้าในพื้นที่ทำงาน

ก่อนหน้านี้ เว็บแอปพลิเคชันมีลักษณะตรงไปตรงมามากกว่า โดยทั่วไปแล้วพวกเขาทำงานเป็นแพลตฟอร์มรวบรวมข้อมูลด้วยอินเทอร์เฟซที่ตรงไปตรงมา ด้วยการพัฒนาอย่างมีประสิทธิผลในเทคโนโลยีเว็บ แอปพลิเคชันเหล่านี้ได้พัฒนาเป็นองค์ประกอบที่คาดเดาไม่ได้และเป็นไดนามิก

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและเชื่อมต่อกับพื้นที่ต่างๆ เว็บแอปพลิเคชันก็เช่นกัน สามารถขั้นสูงด้วยความจุ ML และกลายเป็นสิ่งที่โดดเด่นยิ่งขึ้น AI สามารถรวมเข้ากับเว็บแอปพลิเคชันได้สองวิธี

มีข้อดีและข้อเสียสำหรับวิธีการทั้งสองนี้ แอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์มีความสามารถในการเตรียมการที่ดีขึ้นพร้อมหน่วยความจำที่มากขึ้น พร้อมกันนี้ ปัญหาคอขวดใน ML ฝั่งเซิร์ฟเวอร์คือการเลื่อนออกไปเนื่องจากการรับส่งข้อมูลของระบบ การชักชวนด้วยประโยชน์ของ ML แต่ละครั้งควรถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจะต้องได้รับการจัดการ และผลลัพธ์ควรกลับมาที่ลูกค้า

 แนะนำสำหรับคุณ: วิธีใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในโครงการเริ่มต้นของคุณ

ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript อันดับต้น ๆ ในปี 2019

คำตอบสำหรับคำถามนี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์เฉพาะของคุณ ประสบการณ์ที่ผ่านมาของกลุ่มการปรับปรุงของคุณ และตัวแปรที่แตกต่างกันสองสามตัว ในมุมมองของการมีส่วนร่วมกับระบบ JS ต่างๆ สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เราได้เลือกเทคโนโลยีชั้นนำที่คุณควรลองใช้ในปี 2019 ไลบรารีที่เกี่ยวข้องจะกล่าวถึงตามความสามารถและความนิยม

1. Synaptic

โครงการ JavaScript การเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการดูแลอย่างมีประสิทธิภาพ Synaptic ช่วยให้คุณมีโอกาสทำงานกับเครือข่ายประสาทเทียมต่างๆ ในโปรแกรมหรือใน Node.js ไลบรารีที่ไม่มีสถาปัตยกรรมประกอบด้วยโครงสร้างที่สร้างไว้ล่วงหน้าบางส่วนที่ช่วยให้คุณสามารถทดสอบและดูการคำนวณต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว เช่น

คุณสามารถใช้ประโยชน์จากการจัดการแบบทีละจุดในการกำหนดค่าระบบประสาทของ JavaScript ที่ประกอบด้วยกลุ่ม Synaptic ผู้ช่วยต่างๆ แบบฝึกหัดการสอน และบทความต่างๆ เช่นเดียวกับการสาธิตลงสู่พื้นดิน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Synaptic

2. Keras.js

ในปี 2019 Keras ได้กลายเป็นห้องสมุดเครือข่ายประสาทเทียมชั้นนำสำหรับการสร้างและเตรียมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกผ่านแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เขียนด้วยภาษา Python และมีลูกค้ามากกว่า 250,000 ราย เป็นโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกที่โดดเด่นที่สุดเป็นอันดับสองรองจาก TensorFlow

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเช่น Uber, Netflix และ Yelp เชื่อมต่อโมเดล Keras เพื่อขยายประโยชน์ ห้องสมุดยังเป็นที่รู้จักกันดีในหมู่สมาคมวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ เช่น CERN และ NASA ในขณะเดียวกัน บริษัทใหม่ ๆ มักใช้ข้อมูลนี้เพื่อรวมเอาข้อมูลอัจฉริยะดิจิทัลเข้ากับรูปแบบธุรกิจของพวกเขา

Keras.js ตัวแปร JavaScript ของไลบรารีปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้โมเดล Keras ในโปรแกรมของลูกค้าและใช้ประโยชน์จากการสนับสนุน GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ที่ได้รับจาก WebGL 3d-designs API ควรสังเกตว่า Keras.js เข้ากันได้ดีกับ Node.js แต่อยู่ในโหมด CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) เท่านั้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Keras.js

3. ConvNetJS

ห้องสมุดนี้สร้างขึ้นที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด และกลายเป็นห้องสมุดที่มีชื่อเสียงมากใน GitHub โดยมีผู้พัฒนาที่มีส่วนร่วมมากมาย ConvNetJS ไม่เคยถูกรักษาไว้อย่างมีประสิทธิภาพอีกต่อไป แม้ว่าจะเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่สุดในการรันโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในโปรแกรมหรือ Node.js

ConvNetJS หนุน:

ConvNetJS ทำงาน AI ที่โดดเด่นรวมถึงการจดจำรูปแบบ นอกจากนี้ยังช่วยด้วยการเข้ารหัสและการดีบักข้อมูล JavaScript ConvNetJS เป็นอะไรที่ทำได้ยากมาก แต่ต้องใช้ประสบการณ์ในระบบประสาทและทำงานช้ากว่าเครื่องมือที่คล้ายกันเล็กน้อย

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js เป็นไลบรารีการเรียนรู้สล็อตแมชชีน JavaScript ซึ่งสนับสนุนการฝึก ออกแบบ และใช้งานระบบประสาทในโปรแกรมใดๆ หรือบนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วย Node.js ทำงานร่วมกับเครือข่ายหลายประเภทเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้แก่ :

ระบบประสาทฟีดฟอร์เวิร์ดที่ข้อมูลเคลื่อนไปในทางเดียวอย่างสม่ำเสมอและไม่เคยไหลย้อนกลับ

ระบบประสาทซ้ำซ้อน (RNNs) ซึ่งสามารถจัดเก็บข้อมูลตัวอย่างที่สำคัญและใช้ในการตั้งค่าเพื่อทำความเข้าใจและกำหนดลักษณะข้อมูล

ระบบหน่วยความจำชั่วคราวแบบยาว (LSTM) หรือประเภท RNN ทำงานเพื่อปรับสภาพการเดินทางระยะไกล การคำนวณแบบขับเคลื่อนเหล่านี้ควบคุม Siri ของ Apple, Alexa ของ Amazon และเทคโนโลยีการแปลและการรู้จำเสียงของ Google LSTM เป็นความสำเร็จที่เป็นประโยชน์มากที่สุดใน AI ซึ่งเชื่อมโยงกับทุกอย่างตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงการจัดระเบียบที่ไพเราะ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Brain.js

5. TensorFlow.js

TensorFlow สร้างขึ้นโดยกลุ่ม Google Brain ได้จัดโครงสร้างเหตุผลสำหรับซอฟต์แวร์เครือข่ายประสาทเทียมขั้นสูง เช่น DeepDream ซึ่งสามารถจับ แยกแยะ และกำหนดลักษณะรูปภาพ หรือแม้แต่สร้างคำบรรยายภาษาปกติสำหรับพวกเขา แพลตฟอร์มแบบครบวงจรฟรีนี้ประกอบด้วยเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรต่างๆ มากมายที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันบนเครือข่ายประสาทเทียมที่ลึกซึ้ง เริ่มแรก TensorFlow มีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรม Python โดยมีศูนย์กลางเขียนด้วย C ++ ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด

ในปี 2019 Google ได้เปิดตัว TensorFlow.js ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เครื่องสล็อต JavaScript อันดับต้นๆ ที่เพิ่งเรียกว่า DeepLearn.js ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์นำเข้าโมเดล ML ที่มีอยู่ซึ่งเพิ่งเตรียมตัดการเชื่อมต่อ ฝึกใหม่ หรือผลิตโมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น และส่งมอบด้วย Node.js หรือทางฝั่งลูกค้า

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js เป็นผู้มาใหม่เพื่อตอบสนองงานที่ ScikitLearn ทำใน Python Land สำหรับ JavaScript Machine Learning มันให้แบบจำลองและยูทิลิตี้โดยตรงและพื้นฐานสำหรับปัญหาการจัดการและปัญหาที่ไม่ได้รับความช่วยเหลือ โดยเน้นที่ความตรงไปตรงมาและทั่วทั้งการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับใช้งานทั่วไปสำหรับนักพัฒนา JavaScript และ Typescript โดยให้การทำ bagging, โมเดลเชิงเส้น, การทำคลัสเตอร์, ensemble, decomposition, การแยกคุณลักษณะ และอื่นๆ อีกมากมาย

มันใช้ไลบรารี Tensorflow.js ที่พยายามต่อสู้เพื่อคณิตศาสตร์ศูนย์กลาง มันช่วยให้เร่งความเร็วโดยใช้อินเทอร์เฟซภายใน C ++, CUDA และ WebGL ไม่เหมือนคู่หู ml.js, machinelearn.js เขียนด้วย typescript; มันให้คำจำกัดความประเภทแก่ลูกค้าที่กำลังใช้ภาษาอยู่ในขณะนี้

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Machinelearn.js

7. Math.js

เป็นห้องสมุดสำหรับทุกความต้องการทางคณิตศาสตร์ใน JavaScript ที่มี API พีชคณิตเชิงเส้นแบบกว้าง รวมถึงการดำเนินการเมทริกซ์และคณิตศาสตร์หลัก มีน้ำหนักเบามาก เนื่องจากไม่ต้องใช้เทคนิคการเร่งความเร็วแบบอื่นๆ เช่น WebAssembly หรือ WebGL

ด้วยผู้ร่วมให้ข้อมูลนับไม่ถ้วนจากเครือข่าย math.js มีเครือข่ายโอเพนซอร์ซที่มีชีวิตชีวาที่สุดเครือข่ายหนึ่งซึ่งดูแลโดยนักพัฒนาหลักรวมถึง Jos de Jong

ในพื้นที่การเรียนรู้ของเครื่องสล็อต JavaScript Math.js เพียงพอที่จะตอบสนองงานของ Numpy มันให้ยูทิลิตี้พื้นฐานทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Math.js

 คุณอาจชอบ: 5 แอพฟรีที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีการเขียนโค้ด

ข้อดีของ JavaScript

เราควรยอมรับว่าสิ่งที่ตรงกันข้ามกับ JavaScript Python มีสภาพแวดล้อม ML ที่พัฒนาแล้วและสมบูรณ์ยิ่งขึ้น ไม่น่าแปลกใจเลยที่ 83% ของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้ข้อมูลนี้เป็นประจำ ในขณะที่ JavaScript ยังมีข้อดีบางประการรวมถึงสิ่งที่แนบมาด้วย:

ปริมาณของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงใน JavaScript มีการพัฒนาอยู่เสมอและความสามารถของพวกมันก็ก้าวหน้าอย่างเหมาะสม ก่อนหน้านี้พูดถึงโครงสร้าง JavaScript สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในรายละเอียดเพิ่มเติม เราต้องอ้างอิงถึงแนวคิดสำคัญบางประการที่คุณจะนำไปใช้ในการจัดการระบบอัจฉริยะ

บทสรุป

ทั้งจาวาสคริปต์และแมชชีนเลิร์นนิงได้เพิ่มการพิจารณาและความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แม้ว่าในขั้นต้นจะทำขึ้นเพื่อส่งเสริมพฤติกรรมแบบไดนามิกของเพจ JavaScript ปิดท้ายหนึ่งในภาษาของการตัดสินใจที่จะทำให้เป็นจริงและใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโปรแกรมหรือเซิร์ฟเวอร์ (Node.js)

 บทความนี้เขียนโดย Code Wilson เขาเป็นผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่ AIS Technolabs ซึ่งเป็นบริษัทออกแบบและพัฒนาเว็บ ช่วยธุรกิจระดับโลกให้เติบโตด้วย JavaScript Slot Machine Services เขาชอบที่จะแบ่งปันความคิดเกี่ยวกับบริการการตลาดโซเชียลมีเดียและการพัฒนาการออกแบบเกม ฯลฯ ติดตามเขา: Facebook | ทวิตเตอร์ | ลิงค์อิน