Die 7 besten JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen im Jahr 2019–2020

Intelligente Software wird zunehmend für Unternehmen zugänglich, die sich kaum auf Größe oder Branche konzentrieren. Durch die Anwendung intelligenter Algorithmen auf tägliche Aufgaben haben Sie die Möglichkeit, die Rentabilität Ihres Unternehmens um 40 % zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Informationen produktiver zu nutzen. Als offensichtliche JS-Fans freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen beginnen, eine wichtige Rolle bei der Infiltration „digitaler Gehirne“ in unseren Alltag zu übernehmen.

Jeder, der sich einigermaßen mit dem Thema auskennt, weiß, dass Python und R schon seit geraumer Zeit unverzichtbare Optionen für Machine-Learning-Projekte sind. Auf jeden Fall entwickeln sich die Dinge weiter. Laut der GitHub-Umfrage unter den besten Bibliotheken für maschinelles Lernen belegt der JavaScript-Spielautomat den dritten Platz nach Python und C++, während R auf dem achten Platz liegt.

Bedeutung von Webanwendungen und maschinellem Lernen

Webanwendungen ermöglichen es Verbänden, die Anforderungen einer großen Anzahl von Kunden zu erfüllen, die über verschiedene Landbereiche hinweg übermittelt werden, ohne dass ein geografischer Gründungsprozess erforderlich ist. Auch das Aktualisieren von Webanwendungen ist ähnlich einfach, da der Code deutlich auf dem Server aktualisiert werden muss. Es ist äußerst eintönig, eine Desktop-Anwendung an jedem installierten Standort zu aktualisieren. Aufgrund der Vorteile der Skalierbarkeit und der einfachen Wartung sind Webanwendungen derzeit für ihre Arbeitsbereichspartner gefragt.

Früher waren Webanwendungen von Natur aus fast unkomplizierter. Sie fungierten im Allgemeinen als Informationssammelplattformen mit unkomplizierten Schnittstellen. Mit der produktiven Entwicklung von Webtechnologien haben sich diese Anwendungen zu unvorhersehbaren und dynamischen Elementen entwickelt.

Maschinelles Lernen (ML) schreitet schnell voran und wird mit verschiedenen Bereichen verbunden. Auch Webanwendungen können mit ML-Kapazitäten weiterentwickelt und noch dominanter werden. KI kann auf zwei verschiedene Arten in Webanwendungen konsolidiert werden.

Für beide Methoden gibt es Vor- und Nachteile. Die serverseitigen Anwendungen verfügen über einen gewissen Spielraum für bessere Vorbereitungsfunktionen mit größerem Speicher. Gleichzeitig ist einer der Engpässe beim serverseitigen ML die Verzögerung aufgrund des Systemverkehrs. Jede Anfrage mit ML-Nutzung muss an den Server weitergeleitet werden, wo sie bearbeitet werden muss, und die Ergebnisse sollten an den Kunden zurückgegeben werden.

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Die besten JavaScript-Bibliotheken für maschinelles Lernen im Jahr 2019

Die Antwort auf diese Frage hängt von Ihren spezifischen Zielen, den bisherigen Erfahrungen Ihrer Verbesserungsgruppe und einigen verschiedenen Variablen ab. Aufgrund unserer Beschäftigung mit verschiedenen JS-Systemen für maschinelles Lernen haben wir die Top-Technologien ausgewählt, die Sie 2019 ausprobieren sollten. Die begleitenden Bibliotheken werden nach ihren Fähigkeiten und ihrer Beliebtheit besprochen.

1. Synaptisch

Synaptic ist ein effektiv gepflegtes JavaScript-Projekt für maschinelles Lernen und bietet Ihnen die Möglichkeit, mit verschiedenen neuronalen Netzen im Programm oder in Node.js zu arbeiten. Die kostenlose Architekturbibliothek enthält einige vorgefertigte Strukturen, mit denen Sie verschiedene Berechnungen schnell testen und betrachten können, z. B.

Sie können die von der Synaptic-Gruppe erstellte Punkt-für-Punkt-Steuerung in JavaScript-Neuralsystemkonfigurationen, verschiedene Hilfsmittel, Lehrübungen und Artikel sowie praktische Demos nutzen.

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2. Keras.js

Im Jahr 2019 wurde Keras zur führenden Bibliothek für neuronale Netzwerke für die Erstellung und Vorbereitung tiefgreifender Lernmodelle auf einer Vielzahl von Plattformen. Es wurde in Python geschrieben und verfügt über mehr als 250.000 einzelne Clients. Es ist nach TensorFlow die zweitwichtigste Deep-Learning-Struktur.

Tech-Schwergewichte wie Uber, Netflix und Yelp haben Keras-Modelle verbunden, um den Nutzen zu erweitern. Die Bibliothek ist auch bei großen wissenschaftlichen Vereinigungen wie CERN und NASA bekannt. Gleichzeitig wird es von neuen Unternehmen im Allgemeinen als Methode zur Integration digitaler Intelligenz in ihre Geschäftsformen genutzt.

Keras.js, eine JavaScript-Variante der Bibliothek für künstliche Intelligenz, ermöglicht es Ihnen, Keras-Modelle im Programm des Kunden auszuführen und die GPU-Unterstützung (Graphics Processing Unit) zu nutzen, die von der WebGL 3D-Designs-API bereitgestellt wird. Es sollte beachtet werden, dass Keras.js gut mit Node.js zusammenarbeitet, allerdings nur im CPU-Modus (Central Processing Unit).

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3. ConvNetJS

Diese Bibliothek wurde an der Stanford University erstellt und erwies sich auf GitHub als außerordentlich bekannt, da viele Entwickler dazu beigetragen haben. ConvNetJS wird nie wieder gut gepflegt, bleibt jedoch eines der besten Tools zum Ausführen von Deep-Learning-Modellen in Programmen oder Node.js.

ConvNetJS unterstützt:

ConvNetJS führt besondere KI-Aufgaben aus, einschließlich der Mustererkennung. Es unterstützt auch die JavaScript-Datenverschlüsselung und das Debugging. ConvNetJS ist alles andere als schwierig auszuführen, erfordert jedoch etwas Erfahrung mit neuronalen Systemen und arbeitet etwas langsamer als ähnliche Tools.

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4. Brain.js

Brain.js ist eine JavaScript-Slot-Bibliothek für maschinelles Lernen, die das Trainieren, Entwerfen und Ausführen neuronaler Systeme in jedem Programm oder auf der Serverseite mit Node.js fördert. Es funktioniert mit einer Reihe von Netzwerken für verschiedene Zwecke, darunter:

Feed-Forward-Neuronale Systeme, bei denen sich Informationen stets in eine Richtung bewegen und niemals in die entgegengesetzte Richtung strömen

Repetitive neuronale Systeme (RNNs), die signifikante Datenschnipsel speichern und sie in der Umgebung verwenden können, um Informationen zu verstehen und zu charakterisieren

Long Transient Memory Systems (LSTMs) oder eine Art RNNs dienten der Anpassung von Langstreckenbedingungen. Diese angetriebenen Berechnungen steuern Apples Siri, Amazons Alexa und Googles Übersetzungstechnologien und Spracherkennung. LSTM ist die vorteilhafteste Errungenschaft der KI und hängt mit allem zusammen, von der medizinischen Diagnostik bis zur melodischen Organisation.

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5. TensorFlow.js

TensorFlow wurde von der Google Brain-Gruppe entwickelt und bildet den Grund für fortschrittliche neuronale Netzwerksoftware wie DeepDream, die Bilder erfassen, unterscheiden und charakterisieren und sogar normale Sprachunterschriften für sie erstellen kann. Diese kostenlose End-to-End-Plattform umfasst zahlreiche Tools, Bibliotheken und verschiedene Ressourcen, die es einem Entwickler ermöglichen, Anwendungen über tiefgreifende neuronale Netze zu erstellen. TensorFlow verfügt zunächst über eine Python-Programmierschnittstelle, deren Kern in hochoptimiertem C++ geschrieben ist.

Im Jahr 2019 veröffentlichte Google TensorFlow.js, ein Top-Framework für JavaScript-Spielautomaten-Lernen, das kürzlich DeepLearn.js hieß. Es ermöglicht Softwareentwicklern, bestehende ML-Modelle, die sie kürzlich vorbereitet haben, getrennt zu importieren, neu zu trainieren oder neue Modelle von Anfang an herzustellen und sie entweder mit Node.js oder auf Kundenseite auszuliefern.

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6. Machinelearn.js

Machinelearn.js ist ein Neuling, der die Aufgabe erfüllt, die ScikitLearn im Python-Bereich für JavaScript Machine Learning übernimmt. Es bietet direkte und missionsbasierte Modelle und Dienstprogramme für verwaltete und nicht unterstützte Probleme. Es konzentriert sich auf die Einfachheit und das allgemeine maschinelle Lernen für JavaScript- und Typescript-Entwickler und bietet Bagging, lineare Modelle, Clustering, Ensemble, Zerlegung, Merkmalsextraktionen und vieles mehr.

Es verwendet die kampferprobte Bibliothek Tensorflow.js für seine Kernmathematik; Es ermöglicht eine schnellere Nutzung der lokalen C++-Schnittstelle, CUDA und WebGL. Im Gegensatz zu seinem Begleiter ml.js ist machinelearn.js in Typescript geschrieben. Es bietet Typdefinitionen für Kunden, die die Sprache derzeit verwenden.

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7. Math.js

Es handelt sich um eine Bibliothek für alle mathematischen Anforderungen in JavaScript mit umfassenden linearen Algebra-APIs, einschließlich Matrixoperationen und Kernmathematik. Es ist sehr leichtgewichtig, da es nicht auf andere Techniken zur Steigerung der Beschleunigung angewiesen ist, beispielsweise WebAssembly oder WebGL.

Mit unzähligen Mitwirkenden aus dem Netzwerk verfügt math.js über eines der lebendigsten Open-Source-Netzwerke, das von Kernentwicklern wie Jos de Jong betreut wird.

Im Bereich des JavaScript-Slots Machine Learning ist Math.js ausreichend, um die Aufgabe von Numpy zu erfüllen. Es bietet alle grundlegenden Dienstprogramme, die zur Lösung von Problemen beim maschinellen Lernen erforderlich sind.

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Vorteile von JavaScript

Wir sollten zugeben, dass Python im Gegensatz zu JavaScript über eine weiterentwickelte und umfangreiche ML-Umgebung verfügt. Es überrascht niemanden, dass 83 % der Informationsexperten es regelmäßig nutzen. Während JavaScript zusätzlich einige Vorteile bietet, darunter die folgenden:

Die Zahl der maschinellen Lernprojekte in JavaScript entwickelt sich ständig weiter und ihre Fähigkeiten entwickeln sich entsprechend weiter. Wie dem auch sei, bevor wir ausführlicher auf JavaScript-Strukturen für maschinelles Lernen eingehen; Wir müssen auf einige wichtige Ideen verweisen, die Sie bei der Verwaltung intelligenter Systeme berücksichtigen werden.

Abschluss

Sowohl JavaScript als auch maschinelles Lernen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung und Popularität gewonnen. Obwohl es ursprünglich darauf ausgelegt war, das dynamische Verhalten von Seiten zu ermöglichen; JavaScript ist eine der Sprachen, in denen maschinelle Lernmethoden implementiert und angewendet werden, insbesondere in Programmen oder Servern (Node.js).

 Dieser Artikel wurde von Code Wilson geschrieben. Er ist Marketingmanager bei AIS Technolabs, einem Webdesign- und Entwicklungsunternehmen, das globale Unternehmen durch JavaScript Slot Machine Services beim Wachstum unterstützt. Er würde gerne Gedanken zu Social-Media-Marketingdiensten, Game-Design-Entwicklung usw. teilen. Folgen Sie ihm: Facebook | Twitter | LinkedIn.