Las 7 principales bibliotecas de aprendizaje automático de JavaScript en 2019-2020

El software inteligente se está volviendo cada vez más accesible para las organizaciones que prestan poca atención al tamaño o la industria. Al aplicar algoritmos inteligentes a las tareas diarias, tiene la oportunidad de ayudar a la rentabilidad de su organización en un 40 %, mejorar la experiencia del cliente y utilizar la información de manera más productiva. Como fanáticos evidentes de JS, nos complace afirmar que las bibliotecas de aprendizaje automático de JavaScript comienzan a asumir un trabajo considerable en la infiltración de "cerebros digitales" en nuestra vida cotidiana.

Cualquiera que esté algo familiarizado con el tema sabe que Python y R han sido opciones esenciales para proyectos de aprendizaje automático durante bastante tiempo. En cualquier caso, las cosas están evolucionando. Según la encuesta de GitHub de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático, la máquina tragamonedas de JavaScript ocupa la tercera posición después de Python y C++, mientras que R cae en el octavo lugar.

Importancia de las aplicaciones web y el aprendizaje automático

Las aplicaciones web facultan a las asociaciones para atender las necesidades de un gran número de clientes, transportados a través de diferentes áreas territoriales, sin requerir ningún proceso de establecimiento geográfico. La actualización de aplicaciones web también es igualmente sencilla, ya que el código debe actualizarse claramente en el servidor. Es excepcionalmente monótono actualizar una aplicación de escritorio en cada ubicación instalada. Debido a los beneficios de la escala y la facilidad de mantenimiento, las aplicaciones web actualmente son deseadas por sus socios de área de trabajo.

Antes, las aplicaciones web eran casi más sencillas por naturaleza. Por lo general, funcionaban como plataformas de recopilación de información con interfaces sencillas. Con el desarrollo productivo de las tecnologías Web, estas aplicaciones se han convertido en elementos impredecibles y dinámicos.

El aprendizaje automático (ML) avanza rápidamente y se está conectando a diferentes espacios. Las aplicaciones web también pueden avanzar con capacidades de ML y volverse aún más dominantes. La IA se puede consolidar en aplicaciones web de dos maneras diferentes.

Hay ventajas y desventajas para estas dos metodologías. Las aplicaciones del lado del servidor tienen un poco de libertad para preparar mejores capacidades con más memoria. Simultáneamente, uno de los cuellos de botella en el ML del lado del servidor es el aplazamiento debido al tráfico del sistema. Cada solicitud con utilidad ML debe enviarse al servidor, donde debe procesarse, y los resultados deben devolverse al cliente.

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Principales bibliotecas de aprendizaje automático de JavaScript en 2019

La respuesta a esta pregunta se basa en sus objetivos específicos, la experiencia pasada de su grupo de mejora y algunas variables diferentes. En vista de nuestra participación en varios sistemas JS para el aprendizaje automático, hemos seleccionado las principales tecnologías que debe probar en 2019. Las bibliotecas adjuntas se analizan según sus capacidades y popularidad.

1. sináptica

Synaptic, un proyecto de JavaScript de aprendizaje automático mantenido de manera efectiva, le brinda la oportunidad de trabajar con diferentes redes neuronales en el programa o en Node.js. La biblioteca gratuita de arquitectura contiene algunas estructuras prefabricadas que le permiten probar y ver rápidamente varios cálculos, por ejemplo,

Puede aprovechar el control punto por punto en la configuración del sistema neuronal de JavaScript compuesta por el grupo Synaptic, otros asistentes, ejercicios instructivos y artículos, así como demostraciones prácticas.

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2. Keras.js

En 2019, Keras se convirtió en la principal biblioteca de redes neuronales para la creación y preparación de modelos de aprendizaje profundo en una gran variedad de plataformas. Escrito en Python y con más de 250 000 clientes individuales, es la segunda estructura de aprendizaje profundo más destacada después de TensorFlow.

Pesos pesados ​​de la tecnología como Uber, Netflix y Yelp conectaron los modelos de Keras para ampliar la utilidad. La biblioteca también es conocida entre las grandes asociaciones científicas, como el CERN y la NASA. Simultáneamente, las nuevas empresas lo utilizan generalmente como un método para incorporar inteligencia digital en sus formularios comerciales.

Keras.js, una variante de JavaScript de la biblioteca de inteligencia artificial, le permite ejecutar modelos de Keras en el programa del cliente y aprovechar el soporte de GPU (Unidad de procesamiento de gráficos) proporcionado por WebGL 3d-designs API. Debe tenerse en cuenta que Keras.js va bien con Node.js, pero solo en el modo CPU (Unidad central de procesamiento).

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3. ConvNetJS

Esta biblioteca se creó en la Universidad de Stanford y resultó ser excepcionalmente famosa en GitHub con muchos desarrolladores contribuyentes. ConvNetJS nunca más se mantiene bien actualizado, pero sigue siendo una de las herramientas más excepcionales para ejecutar modelos de aprendizaje profundo en software o Node.js.

ConvNetJS sustenta:

ConvNetJS realiza tareas distintivas de IA, incluido el reconocimiento de patrones. También ayuda con el cifrado y la depuración de datos de JavaScript. ConvNetJS es todo menos difícil de ejecutar, sin embargo, requiere algo de experiencia en sistemas neuronales y funciona un poco más lento que herramientas similares.

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4. Cerebro.js

Brain.js es una biblioteca de aprendizaje de máquinas tragamonedas de JavaScript que fomenta la capacitación, el diseño y la ejecución de sistemas neuronales en cualquier programa o en el lado del servidor con Node.js. Funciona con una variedad de redes para varios propósitos, que incluyen:

Sistemas neuronales de alimentación hacia adelante donde la información se mueve constantemente en una sola dirección y nunca se transmite en sentido inverso

Sistemas neuronales repetitivos (RNN) que pueden almacenar fragmentos significativos de datos y utilizarlos en entornos para comprender y caracterizar la información.

Los sistemas de memoria transitoria larga (LSTM), o una especie de RNN, trabajaron para adaptar las condiciones de larga distancia. Estos cálculos avanzados controlan las tecnologías de traducción y reconocimiento de voz de Siri de Apple, Alexa de Amazon y Google. LSTM es el logro más beneficioso en IA, conectado a todo, desde diagnósticos médicos hasta organización melódica.

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5. TensorFlow.js

Creado por el grupo Google Brain, TensorFlow estructura la razón del software de redes neuronales avanzadas como DeepDream, que puede capturar, distinguir y caracterizar imágenes, e incluso producir subtítulos en idiomas normales para ellas. Esta plataforma gratuita de extremo a extremo se compone de numerosas herramientas, bibliotecas y diferentes recursos que permiten a un desarrollador crear aplicaciones sobre redes neuronales profundas. Inicialmente, TensorFlow tiene una interfaz de programación de Python, con su centro escrito en C++ profundamente optimizado.

En 2019, Google lanzó TensorFlow.js, un marco superior de aprendizaje de máquinas tragamonedas de JavaScript recientemente llamado DeepLearn.js. Permite a los desarrolladores de software importar modelos ML existentes que han preparado recientemente desconectados, volver a capacitarlos o fabricar nuevos modelos desde el principio y entregarlos con Node.js o del lado del cliente.

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6. Aprendizaje automático.js

Machinelearn.js es un recién llegado para satisfacer el trabajo que hace ScikitLearn en Python para el aprendizaje automático de JavaScript. Proporciona modelos y utilidades directos y básicos de la misión para problemas administrados y no asistidos. Concentrándose en la sencillez y en el aprendizaje automático de uso general para desarrolladores de JavaScript y Typescript, ofrece embolsado, modelos lineales, agrupamiento, conjunto, descomposición, extracción de características y mucho más.

Utiliza la biblioteca probada de lucha Tensorflow.js para su centro de matemáticas; permite acelerar utilizando la interfaz local de C++, CUDA y WebGL. A diferencia de su compañero ml.js, machinelearn.js está escrito en Typescript; proporciona definiciones de tipo a los usuarios que ya utilizan el lenguaje.

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7. Matemáticas.js

Es una biblioteca para todas las necesidades matemáticas en JavaScript con amplias API de álgebra lineal que incluyen operaciones matriciales y matemáticas básicas. Es muy ligero ya que no depende de otras técnicas de aceleración creciente, como WebAssembly o WebGL.

Con innumerables colaboradores de la red, math.js tiene una de las redes de código abierto más animadas supervisada por desarrolladores principales, incluido Jos de Jong.

En el espacio de aprendizaje de máquinas tragamonedas de JavaScript, Math.js es lo suficientemente adecuado para satisfacer el trabajo de Numpy. Brinda todas las utilidades básicas que se requieren para resolver problemas de aprendizaje automático.

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Ventajas de JavaScript

Debemos admitir que, en contraste con JavaScript, Python tiene un entorno ML más desarrollado y rico. A nadie sorprende que el 83% de los expertos en información la utilicen habitualmente. Si bien JavaScript también tiene algunas ventajas, incluido el adjunto:

La cantidad de proyectos de aprendizaje automático en JavaScript siempre se está desarrollando y sus habilidades avanzan adecuadamente. Sea como fuere, antes de hablar sobre las estructuras de JavaScript para el aprendizaje automático con más detalle; tenemos que hacer referencia a algunas ideas importantes que repasará cuando administre sistemas inteligentes.

Conclusión

Tanto JavaScript como el aprendizaje automático han ganado mucha consideración y popularidad durante los años más recientes. Aunque inicialmente se hizo para potenciar el comportamiento dinámico de las páginas; JavaScript se convierte en uno de los lenguajes de decisión para actualizar y aplicar métodos de aprendizaje automático, especialmente en programas o servidores (Node.js).

 Este artículo está escrito por Code Wilson. Es gerente de marketing en AIS Technolabs, que es una empresa de desarrollo y diseño web, que ayuda a las empresas globales a crecer mediante los servicios de máquinas tragamonedas de JavaScript. Le encantaría compartir opiniones sobre los servicios de marketing en redes sociales y el desarrollo de diseño de juegos, etc. Síguelo: Facebook | Gorjeo | LinkedIn.