2019 ～ 2020 年のトップ 7 つの JavaScript 機械学習ライブラリ
公開: 2019-09-14インテリジェント ソフトウェアは、規模や業界をほとんど気にしない組織にとっても、ますます利用しやすくなってきています。 スマートなアルゴリズムを日常業務に適用すると、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利用する機会が得られます。 明らかな JS ファンとして、JavaScript 機械学習ライブラリが、私たちの日常生活への「デジタル脳」の浸透において重要な役割を果たし始めていることを嬉しく思います。
このテーマにある程度詳しい人なら誰でも、Python と R がかなり長い間、機械学習プロジェクトの不可欠なオプションであった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。 GitHub の最高の機械学習ライブラリに関する調査によると、JavaScript スロット マシンは Python と C++ に次ぐ 3 位であり、R は 8 位に入っています。
- 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 アプリケーションにより、協会は、地理的な設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顧客の必需品を義務付けることができます。 コードはサーバー内で個別に更新される必要があるため、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。 インストールされている各場所でデスクトップ アプリケーションを更新するのは非常に単調です。 Web アプリケーションは、規模の利点とメンテナンスの容易さのため、現在、ワークエリア 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もっと単純なものでした。 これらは通常、簡単なインターフェイ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 テクノロジーの生産的な発展に伴い、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、さまざまな空間と接続されています。 Web アプリケーションも同様に、ML 機能によって進化し、ますます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両方とも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より適切な準備能力を与える余地が少しあります。 同時に、サーバーサイド 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遅延です。 ML の有用性を伴う各要求はサーバーに送信され、そこで処理され、結果が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
この質問に対する答えは、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ます。 機械学習用のさまざまな JS システムへの関与を考慮して、2019 年に試すべきトップ テクノロジをピックアップしました。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 を使用すると、プログラム内または Node.js 内でさまざまなニューラル ネットワークを操作する機会が得られます。 アーキテクチャの無料ライブラリには、さまざまな計算を迅速にテストおよび確認できるようにする、いくつかの事前に製造された構造が含まれています。
- 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 (反復ニューラル ネットワークの一種)。
- リキッド ステート マシン (LSM) (本物の有機ニューロンによって作られたものをより正確に再現する一種のスパイク ニューラル システム)。
- 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)。
Synaptic について詳しく知る
2.Keras.js
2019 年、Keras は、膨大な範囲のプラットフォームにわたる深層学習モデルの作成と準備の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 で書かれ、250,000 を超える個人クライアントを誇る、TensorFlow に次いで 2 番目に著名な深層学習構造です。
Uber、Netflix、Yelp などのテクノロジー大手は、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形態に組み込む方法として、新興企業によって一般的に利用されています。
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 とうまく連携しますが、CPU (中央処理装置) モードでのみ動作することに注意してください。
Keras.js について詳しく知る
3.ConvNetJS
このライブラリはスタンフォード大学で作成され、多くの開発者が貢献し、GitHub 上で非常に有名であることが判明しました。 ConvNetJS は再び効果的に維持されることはありませんが、それでもプログラムまたは Node.js で深層学習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。
- 畳み込みニューラル システム (CNN) は、一般に画像の分析に使用されます。
- 特性評価と回帰のコスト容量。
- 深い Q ラーニングに依存した学習モジュールをサポートします。
ConvNetJS について詳しく知る
4. Brain.js
Brain.js は、Node.js を使用した任意のプログラムまたはサーバーサイドでのニューラル 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。 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て動作します。
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
データの重要な断片を保存し、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反復ニューラル システム (RNN)
ロングトランジェントメモリシステム（LSTM）、または一種の RNN は、長距離の条件に適応するために機能しました。 これらの推進された計算は、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Google の翻訳テクノロジと音声認識を制御します。 LSTM は AI における最も有益な成果であり、医療診断からメロディーの編成まであらゆるものに関連しています。
Brain.js について詳しく知る
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造化しています。このソフトウェアは、画像を捕捉、区別、特徴付け、さらには通常の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、開発者が深層ニューラル 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、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、その中心は高度に最適化された C++ で書かれていました。
2019 年、Google は、最近 DeepLearn.js と呼ばれるトップの JavaScript スロット マシン学習フレームワークである TensorFlow.js をリリースしました。 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 モデルを切断した状態でインポートし、再トレーニングしたり、最初から新しいモデルを製造して、Node.js または顧客側で提供したりすることができます。
TensorFlow.js について詳しく知る
6.Machinelearn.js
Machinelearn.js は、Python の分野で ScikitLearn が行う JavaScript 機械学習の役割を果たす新参者です。 これは、管理された問題と支援のない問題に対する直接的かつミッション基本的なモデルとユーティリティを提供します。 JavaScript および Typescript 開発者向けの単純さと汎用機械学習に重点を置き、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。
中心的な数学には、実際に試してみたライブラリ Tensorflow.js を使用します。 C++ ローカル インターフェイス、CUDA、WebGL を利用して高速化できます。 コンパニオンである ml.js とはまったく異なり、machinelearn.js は Typescript で書かれています。 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。
Machinelearn.js について詳しく知る
7.Math.js
これは、行列演算やコア数学を含む広範な線形代数 API を備えた JavaScript でのあらゆる数学ニーズを満たすライブラリです。 WebAssembly や WebGL など、他の加速技術に依存しないため、非常に軽量です。
math.js はネットワークからの無数の寄稿者により、Jos de Jong を含むコア開発者によって監督されている最も活発なオープンソース ネットワークの 1 つです。
JavaScript スロットの機械学習の分野では、Math.js で Numpy の役割を十分に満たすことができます。 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が提供されます。
Math.js について詳しく知る
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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べきです。 情報専門家の 83% が定期的に情報を使用していることは誰もが驚くことではありません。 JavaScript にはさらに、次のような利点もあります。
- 汎用性: JavaScript は、フルスタックおよびクロスステージの改善に最適なアプローチを開きます。 そのため、開発者は 1 つの言語を利用して幅広い範囲の課題を実行できます。 JS では、フロントエンド設計に Angular と React を幅広く活用してきました。 一方、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部分を作成できます。 もう 1 つの人気のある JavaScript システムである React Native 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 が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% によって使用されています。 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 の世界における機械学習アルゴリズムも同様に急速に開発されており、機能する開発コミュニティの助けによって利益を得ています。
結論
JavaScript と機械学習はどちらも、ここ数年で多くの注目と人気が高まっています。 当初はページの動的な動作を強化するために作られましたが、 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および適用するための決定言語の 1 つになります。
この記事は Code Wilson によって書かれています。 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意見を共有したいと考えています。彼をフォローしてください: Facebook | ツイッター | リンクトイン。