2019-2020 年 7 个顶级 JavaScript 机器学习库

智能软件最终变得越来越容易被那些不关心规模或行业的组织所使用。 将智能算法应用于日常任务，您有机会将组织的盈利能力提高 40%，改善客户体验并更有效地利用信息。 作为明显的 JS 粉丝，我们很高兴地声明，JavaScript 机器学习库开始在将“数字大脑”渗透到我们的日常生活中承担相当大的工作。

稍微熟悉这个主题的每个人都知道，Python 和 R 长期以来一直是机器学习项目的必备选择。 无论如何，事情都在发展。 根据 GitHub 对最佳机器学习库的调查，JavaScript 老虎机在 Python 和 C++ 之后排名第三，而 R 排名第八。

Web 应用程序和机器学习的重要性

Web 应用程序使协会能够满足大量客户的需求，在不同的土地区域交叉传送，而无需任何地理建立过程。 升级 Web 应用程序也同样简单，因为代码应该在服务器中明显刷新。 在每个安装位置更新一个桌面应用程序是非常单调的。 由于可扩展性和易于维护的优势，Web 应用程序目前受到其工作领域合作伙伴的青睐。

以前，Web 应用程序在本质上几乎更加简单。 它们通常用作具有简单界面的信息收集平台。 随着 Web 技术的高效发展，这些应用程序已经发展成为不可预测的动态元素。

机器学习 (ML) 正在迅速发展，并且正在连接到不同的空间。 Web 应用程序也可以通过 ML 能力得到提升，并变得更加占主导地位。 人工智能可以通过两种不同的方式整合到 Web 应用程序中。

这两种方法都有优点和缺点。 服务器端应用程序在更好的准备能力和更大的内存方面有一点余地。 同时，服务器端 ML 的瓶颈之一是由于系统流量而导致的延迟。 每个对 ML 有用的请求都应该传送到服务器，在那里必须进行处理，并且结果应该返回给客户。

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2019 年顶级 JavaScript 机器学习库

对这个问题的回答取决于您的具体目标、您的改进小组过去的经验以及一些不同的变量。 鉴于我们参与了各种用于机器学习的 JS 系统，我们选择了您应该在 2019 年尝试的顶级技术。随附的库将根据其功能和受欢迎程度进行讨论。

1. 突触

作为一个有效维护的机器学习 JavaScript 项目，Synaptic 让您有机会在程序或 Node.js 中使用不同的神经网络。 架构免费库包含一些预制结构，使您能够快速测试和查看各种计算，例如，

您可以将点对点管理用于由 Synaptic 小组、不同助手、教学练习和文章组成的 JavaScript 神经系统配置，就像实际演示一样。

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2. Keras.js

2019 年，Keras 成为领先的神经网络库，用于在大量平台上创建和准备深度学习模型。 它是用 Python 编写的，拥有超过 250,000 个个人客户端，是仅次于 TensorFlow 的第二大深度学习结构。

优步、Netflix 和 Yelp 等科技巨头将 Keras 模型连接起来以扩大实用性。 该图书馆同样在大型科学协会中广为人知，例如 CERN 和 NASA。 同时，它通常被新公司用作将数字智能纳入其业务形式的一种方法。

作为人工智能库的 JavaScript 变体，Keras.js 使您能够在客户程序中运行 Keras 模型，并利用 WebGL 3d-designs API 提供的 GPU（图形处理单元）支持。 应该注意的是，Keras.js 与 Node.js 配合得很好，但只是在 CPU（中央处理单元）模式下。

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3.ConvNetJS

这个库是在斯坦福大学创建的，结果在 GitHub 上非常有名，有许多贡献的开发人员。 ConvNetJS 再也没有被有效地跟上，但无论如何它仍然是在程序或 Node.js 中执行深度学习模型的最出色的工具之一。

ConvNetJS 支持：

ConvNetJS 执行独特的 AI 任务，包括模式识别。 它还有助于 JavaScript 数据加密和调试。 ConvNetJS 并不难执行，但是，它需要一些神经系统经验，并且比类似工具的运行速度要慢一些。

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4. 大脑.js

Brain.js 是一个 JavaScript 老虎机学习库，它鼓励在任何程序中或使用 Node.js 在服务器端训练、设计和运行神经系统。 它适用于各种网络，用于各种目的，包括：

前馈神经系统，其中信息始终以单向移动，从不反向流动

重复神经系统 (RNN)，可以存储重要的数据片段，并在设置中使用它们来理解和表征信息

长瞬态记忆系统 (LSTM) 或某种 RNN 用于适应长途条件。 这些推进的计算控制着苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa，以及谷歌的翻译技术和语音识别。 LSTM 是 AI 中最有益的成就，与从医学诊断到旋律组织的所有事物相关联。

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5.TensorFlow.js

由 Google Brain 小组创建的 TensorFlow 构建了像 DeepDream 这样的高级神经网络软件的原因，该软件可以捕捉、区分和表征图片，甚至为它们生成常规语言字幕。 这个免费的端到端平台包含大量工具、库和不同的资源，让开发人员可以在深度神经网络上构建应用程序。 最初，TensorFlow 有一个 Python 编程接口，其中心是用经过深度优化的 C++ 编写的。

2019 年，谷歌发布了 TensorFlow.js，这是一个最近被称为 DeepLearn.js 的顶级 JavaScript 老虎机学习框架。 它使软件开发人员能够导入他们最近准备断开的现有 ML 模型，重新训练它们或从头开始制造新模型，并使用 Node.js 或在客户端交付它们。

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6.机器学习.js

Machinelearn.js 是一个新人，可以满足 ScikitLearn 在 Python 领域为 JavaScript 机器学习所做的工作。 它为管理和独立问题提供了直接和任务基本模型和实用程序。 专注于 JavaScript 和 Typescript 开发人员的简单性和通用机器学习，它提供了 bagging、线性模型、聚类、集成、分解、特征提取等等。

它使用久经考验的库 Tensorflow.js 作为其中心数学； 它可以加速利用 C++ 本地接口、CUDA 和 WebGL。 machinelearn.js 与它的伴侣 ml.js 完全不同，它是用 Typescript 编写的； 它为目前使用该语言的客户提供类型定义。

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7. 数学.js

它是一个满足 JavaScript 中所有数学需求的库，具有广泛的线性代数 API，包括矩阵运算和核心数学。 它非常轻量级，因为它不依赖于其他不断增加的加速技术，例如 WebAssembly 或 WebGL。

拥有来自网络的无数贡献者，math.js 拥有由包括 Jos de Jong 在内的核心开发人员监督的最活跃的开源网络之一。

在 JavaScript 插槽机器学习领域，Math.js 足以满足 Numpy 的工作。 它提供了解决机器学习问题所需的所有基本实用程序。

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JavaScript 的优点

我们应该承认，与 JavaScript 相比，Python 具有进一步开发和丰富的 ML 环境。 83% 的信息专家经常使用它并不会让任何人感到震惊。 虽然 JavaScript 还有一些优点，包括：

JavaScript 中的机器学习项目的数量一直在发展，它们的能力也在适当提高。 尽管如此，在更详细地讨论用于机器学习的 JavaScript 结构之前； 在管理智能系统时，我们必须参考一些重要的想法。

结论

近年来，JavaScript 和机器学习都受到了越来越多的关注和普及。 尽管最初是为了增强页面的动态行为； JavaScript 最终决定了实现和应用机器学习方法的一种语言，特别是在程序或服务器（Node.js）中。

 本文由 Code Wilson 撰写。 他是网页设计和开发公司 AIS Technolabs 的营销经理，通过 JavaScript 老虎机服务帮助全球企业发展。 他很乐意分享关于社交媒体营销服务和游戏设计开发等方面的想法。关注他：Facebook | 推特 | 领英。