7 meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript en 2019-2020

Les logiciels intelligents deviennent de plus en plus accessibles aux organisations peu soucieuses de leur taille ou de leur secteur d'activité. En appliquant des algorithmes intelligents aux tâches quotidiennes, vous avez la possibilité d'augmenter la rentabilité de votre organisation de 40 %, d'améliorer l'expérience client et d'utiliser les informations de manière plus productive. En tant que fans évidents de JS, nous sommes heureux de déclarer que les bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript commencent à assumer un travail considérable dans l'infiltration des «cerveaux numériques» dans notre vie quotidienne.

Tous ceux qui connaissent un peu le sujet savent que Python et R sont depuis longtemps des options essentielles des projets d'apprentissage automatique. En tout cas, les choses évoluent. Selon l'enquête GitHub sur les meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique, la machine à sous JavaScript occupe la troisième position après Python et C++, tandis que R tombe à la huitième place.

Importance des applications Web et de l'apprentissage automatique

Les applications web permettent aux associations de répondre aux besoins d'un grand nombre de clients, véhiculés transversalement sur différents territoires, sans nécessiter de démarche d'implantation géographique. La mise à niveau des applications Web est également simple, car le code doit être actualisé distinctement sur le serveur. Il est exceptionnellement monotone de mettre à jour une application de bureau dans chaque emplacement installé. En raison des avantages de l'échelle et de la facilité de maintenance, les applications Web sont actuellement recherchées par leurs partenaires de travail.

Auparavant, les applications Web étaient de nature presque plus simple. Ils fonctionnaient généralement comme des plates-formes de collecte d'informations avec des interfaces simples. Avec le développement productif des technologies Web, ces applications sont devenues des éléments imprévisibles et dynamiques.

L'apprentissage automatique (ML) progresse rapidement et est connecté à différents espaces. Les applications Web peuvent également être avancées avec des capacités de ML et devenir d'autant plus dominantes. L'IA peut être consolidée dans des applications Web de deux manières différentes.

Il y a des avantages et des inconvénients pour ces deux méthodologies. Les applications côté serveur ont un peu de marge de manœuvre pour mieux préparer les capacités avec une plus grande mémoire. Simultanément, l'un des goulots d'étranglement du ML côté serveur est le report en raison du trafic système. Chaque sollicitation avec une utilité ML doit être transmise au serveur, où elle doit être traitée, et les résultats doivent revenir au client.

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Meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique JavaScript en 2019

La réponse à cette question dépend de vos objectifs spécifiques, de l'expérience passée de votre groupe d'amélioration et de quelques variables différentes. Compte tenu de notre implication dans divers systèmes JS pour l'apprentissage automatique, nous avons sélectionné les meilleures technologies que vous devriez essayer en 2019. Les bibliothèques associées sont discutées en fonction de leurs capacités et de leur popularité.

1. synaptique

Projet JavaScript d'apprentissage automatique maintenu efficacement, Synaptic vous donne la possibilité de travailler avec différents réseaux de neurones dans le programme ou dans Node.js. La bibliothèque gratuite d'architecture contient quelques structures préfabriquées qui vous permettent de tester et d'examiner rapidement divers calculs, par exemple,

Vous pouvez exploiter la gestion point par point dans la configuration du système neuronal JavaScript composée par le groupe Synaptic, différentes aides, des exercices pédagogiques et des articles tout comme des démos terre à terre.

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2. Keras.js

En 2019, Keras est devenue la principale bibliothèque de réseaux de neurones pour la création et la préparation de modèles d'apprentissage profond sur une vaste gamme de plates-formes. Écrit en Python et comptant plus de 250 000 clients individuels, il s'agit de la deuxième structure d'apprentissage en profondeur la plus importante après TensorFlow.

Des poids lourds de la technologie comme Uber, Netflix et Yelp ont connecté les modèles Keras pour étendre leur utilité. La bibliothèque est également bien connue des grandes associations scientifiques, telles que le CERN et la NASA. Simultanément, il est généralement utilisé par les nouvelles entreprises comme méthode d'intégration de l'intelligence numérique dans leurs formulaires commerciaux.

Variante JavaScript de la bibliothèque d'intelligence artificielle, Keras.js vous permet d'exécuter des modèles Keras dans le programme du client et d'exploiter le support GPU (Graphics Processing Unit) fourni par l'API WebGL 3d-designs. Il convient de noter que Keras.js fonctionne bien avec Node.js, mais uniquement en mode CPU (Central Processing Unit).

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3. ConvNetJS

Cette bibliothèque a été créée à l'Université de Stanford et s'est avérée exceptionnellement célèbre sur GitHub avec de nombreux développeurs contributeurs. ConvNetJS n'est plus jamais maintenu efficacement, mais il reste malgré tout l'un des outils les plus exceptionnels pour exécuter des modèles d'apprentissage en profondeur dans le programme ou Node.js.

ConvNetJS sous-tend :

ConvNetJS effectue des tâches d'IA distinctes, notamment la reconnaissance de formes. Il aide également au cryptage et au débogage des données JavaScript. ConvNetJS est tout sauf difficile à exécuter, cependant, il nécessite une certaine expérience des systèmes neuronaux et fonctionne un peu plus lentement que des outils similaires.

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4. Cerveau.js

Brain.js est une bibliothèque d'apprentissage de machines à sous JavaScript qui encourage la formation, la conception et l'exécution de systèmes neuronaux dans n'importe quel programme ou côté serveur avec Node.js. Il fonctionne avec un assortiment de réseaux à des fins diverses, notamment :

Systèmes neuronaux prédictifs où les informations se déplacent constamment dans un sens et ne circulent jamais en sens inverse

Systèmes neuronaux répétitifs (RNN) qui peuvent stocker des extraits significatifs de données et les utiliser dans un cadre pour comprendre et caractériser les informations

Les systèmes de mémoire transitoire longue (LSTM), ou sorte de RNN, ont travaillé pour adapter les conditions de longue distance. Ces calculs propulsés contrôlent Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et les technologies de traduction et de reconnaissance vocale de Google. LSTM est la réalisation la plus bénéfique de l'IA, connectée à tout, du diagnostic médical à l'organisation mélodique.

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5. TensorFlow.js

Créé par le groupe Google Brain, TensorFlow structure la raison d'être d'un logiciel de réseau neuronal avancé comme DeepDream, qui peut capturer, distinguer et caractériser des images, et même produire des légendes en langage régulier pour celles-ci. Cette plate-forme gratuite de bout en bout comprend de nombreux outils, bibliothèques et différentes ressources qui permettent à un développeur de créer une application sur des réseaux de neurones profonds. Initialement, TensorFlow a une interface de programmation Python, avec son centre écrit en C++ profondément optimisé.

En 2019, Google a lancé TensorFlow.js, un framework d'apprentissage de machines à sous JavaScript de premier plan récemment appelé DeepLearn.js. Il permet aux développeurs de logiciels d'importer des modèles ML existants qu'ils ont récemment préparés déconnectés, de les recycler ou de fabriquer de nouveaux modèles depuis le début et de les livrer soit avec Node.js, soit côté client.

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6. Machinelearn.js

Machinelearn.js est un nouveau venu pour satisfaire le travail que ScikitLearn fait dans le pays Python pour JavaScript Machine Learning. Il donne des modèles et des utilitaires directs et de base pour les problèmes administrés et non assistés. En se concentrant sur la simplicité et sur l'apprentissage automatique à usage général pour les développeurs JavaScript et Typescript, il propose le bagging, les modèles linéaires, le clustering, l'ensemble, la décomposition, les extractions de fonctionnalités et bien d'autres.

Il utilise la bibliothèque éprouvée Tensorflow.js pour son centre de calcul ; il permet d'accélérer l'utilisation de l'interface locale C++, de CUDA et de WebGL. Pas du tout comme son compagnon ml.js, machinelearn.js est écrit en Typescript ; il donne des définitions de type aux clients qui utilisent désormais le langage.

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7. Math.js

C'est une bibliothèque pour tous les besoins mathématiques en JavaScript avec de larges API d'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et les mathématiques de base. Il est très léger car il ne repose pas sur d'autres techniques d'accélération croissante, par exemple, WebAssembly ou WebGL.

Avec d'innombrables contributeurs du réseau, math.js possède l'un des réseaux open source les plus animés supervisé par des développeurs principaux, dont Jos de Jong.

Dans l'espace de l'apprentissage machine à sous JavaScript, Math.js est suffisamment adéquat pour satisfaire le travail de Numpy. Il donne tous les utilitaires de base nécessaires pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique.

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Avantages de JavaScript

Nous devons admettre que, contrairement à JavaScript, Python possède un environnement ML plus développé et plus riche. Cela ne choque personne que 83% des experts en information l'utilisent régulièrement. Bien que JavaScript présente également quelques avantages, notamment les éléments suivants :

La quantité de projets d'apprentissage automatique en JavaScript est en constante évolution et leurs capacités progressent de manière appropriée. Quoi qu'il en soit, avant de parler plus en détail des structures JavaScript pour l'apprentissage automatique ; nous devons faire référence à certaines idées importantes que vous aborderez lors de la gestion des systèmes intelligents.

Conclusion

JavaScript et l'apprentissage automatique ont tous deux gagné en considération et en popularité au cours des dernières années. Bien qu'il ait été initialement conçu pour renforcer le comportement dynamique des pages; JavaScript devient l'un des langages de décision pour actualiser et appliquer les méthodes d'apprentissage automatique, notamment dans les programmes ou les serveurs (Node.js).

 Cet article est écrit par Code Wilson. Il est responsable marketing chez AIS Technolabs, une société de conception et de développement Web, aidant les entreprises mondiales à se développer grâce aux services de machines à sous JavaScript. Il aimerait partager ses réflexions sur les services de marketing des médias sociaux et le développement de la conception de jeux, etc. Suivez-le : Facebook | Gazouillement | LinkedIn.