7 Pustaka Pembelajaran Mesin JavaScript Teratas pada 2019-2020

Perangkat lunak cerdas menjadi semakin mudah diakses oleh organisasi yang tidak terlalu memperhatikan ukuran atau industrinya. Dengan menerapkan algoritme cerdas ke tugas sehari-hari, Anda mendapat peluang untuk membantu profitabilitas organisasi Anda sebesar 40%, meningkatkan pengalaman klien, dan memanfaatkan informasi secara lebih produktif. Sebagai bukti penggemar JS, dengan senang hati kami nyatakan, bahwa perpustakaan pembelajaran mesin JavaScript mulai melakukan pekerjaan yang cukup besar dalam infiltrasi 'otak digital' ke dalam kehidupan kita sehari-hari.

Setiap orang yang cukup akrab dengan subjek tahu bahwa Python dan R telah menjadi pilihan penting proyek pembelajaran mesin untuk waktu yang cukup lama. Bagaimanapun, banyak hal berkembang. Sesuai survei GitHub tentang pustaka pembelajaran mesin terbaik, mesin slot JavaScript menempati posisi ketiga setelah Python dan C++, sementara R berada di posisi kedelapan.

Pentingnya aplikasi web dan pembelajaran mesin

Aplikasi web memberdayakan asosiasi untuk memenuhi kebutuhan sejumlah besar klien, disampaikan melintasi area lahan yang berbeda, tanpa memerlukan proses pendirian geografis. Memutakhirkan aplikasi Web juga sama mudahnya, karena kode harus diperbarui dengan jelas di server. Sangat monoton untuk memperbarui aplikasi desktop di setiap lokasi yang diinstal. Karena keunggulan skala dan kemudahan pemeliharaan, aplikasi Web saat ini diinginkan oleh rekan kerja mereka.

Sebelumnya, aplikasi Web hampir lebih mudah sifatnya. Mereka umumnya berfungsi sebagai platform pengumpulan informasi dengan antarmuka langsung. Dengan pengembangan yang produktif dalam teknologi Web, aplikasi ini telah berkembang menjadi elemen yang tidak dapat diprediksi dan dinamis.

Pembelajaran mesin (ML) maju dengan cepat dan terhubung ke ruang yang berbeda. Aplikasi web juga dapat ditingkatkan dengan kapasitas ML dan menjadi lebih dominan. AI dapat dikonsolidasikan ke dalam aplikasi Web dengan dua cara berbeda.

Ada kelebihan dan kekurangan untuk kedua metodologi ini. Aplikasi sisi server memiliki sedikit kelonggaran kemampuan persiapan yang lebih baik dengan memori yang lebih besar. Secara bersamaan, salah satu hambatan dalam ML sisi server adalah penundaan karena lalu lintas sistem. Setiap ajakan dengan kegunaan ML harus disampaikan ke server, di mana harus ditangani, dan hasilnya harus kembali ke pelanggan.

 Direkomendasikan untuk Anda: Bagaimana Cara Menggunakan AI & Pembelajaran Mesin di Proyek Startup Anda?

Pustaka pembelajaran mesin JavaScript teratas pada tahun 2019

Jawaban atas pertanyaan ini bergantung pada tujuan khusus Anda, pengalaman masa lalu dari kelompok peningkatan Anda, dan beberapa variabel berbeda. Mengingat keterlibatan kami dengan berbagai sistem JS untuk pembelajaran mesin, kami telah memilih teknologi teratas yang harus Anda coba di tahun 2019. Pustaka yang menyertai dibahas sesuai kemampuan dan popularitasnya.

1. Sinaptik

Proyek JavaScript pembelajaran mesin yang dikelola secara efektif, Synaptic memberi Anda kesempatan untuk bekerja dengan jaringan saraf yang berbeda dalam program atau di Node.js. Pustaka gratis arsitektur berisi beberapa struktur pra-produksi yang memungkinkan Anda menguji dan melihat berbagai kalkulasi dengan cepat, misalnya,

Anda dapat menggunakan kontrol detail demi detail ke dalam konfigurasi sistem saraf JavaScript yang dibuat oleh komunitas Synaptic, asisten lainnya, tutorial, dan artikel serta demo sederhana.

Ketahui lebih banyak tentang Synaptic

2. Keras.js

Pada tahun 2019, Keras menjadi perpustakaan jaringan saraf terkemuka untuk pembuatan dan persiapan model pembelajaran yang mendalam pada cakupan platform yang sangat luas. Ditulis dalam Python dan membanggakan lebih dari 250.000 klien individu, ini adalah struktur pembelajaran mendalam kedua yang paling menonjol setelah TensorFlow.

Kelas berat teknologi seperti Uber, Netflix, dan Yelp menghubungkan model Keras untuk memperluas kegunaan. Perpustakaan ini juga terkenal di kalangan organisasi ilmiah besar seperti CERN dan NASA. Secara bersamaan, ini umumnya digunakan oleh perusahaan baru sebagai metode untuk menggabungkan kecerdasan digital ke dalam bentuk bisnis mereka.

Varian JavaScript dari perpustakaan kecerdasan buatan, Keras.js memungkinkan Anda untuk menjalankan model Keras dalam program pelanggan dan mengeksploitasi dukungan GPU (Graphics Processing Unit) yang diberikan oleh WebGL 3d-designs API. Perlu dicatat bahwa Keras.js cocok dengan Node.js, tetapi hanya dalam mode CPU (Central Processing Unit).

Ketahui lebih banyak tentang Keras.js

3. ConvNetJS

Perpustakaan ini dibuat di Universitas Stanford dan ternyata sangat terkenal di GitHub dengan banyak pengembang yang berkontribusi. ConvNetJS tidak lagi dipertahankan secara efektif, namun tetap menjadi salah satu alat paling luar biasa untuk menjalankan model pembelajaran mendalam dalam program atau Node.js.

ConvNetJS mendukung:

ConvNetJS melakukan tugas AI khusus termasuk pengenalan pola. Itu juga membantu dengan enkripsi dan debugging data JavaScript. ConvNetJS sama sekali tidak sulit untuk dieksekusi, namun membutuhkan pengalaman dalam sistem saraf dan bekerja sedikit lebih lambat daripada alat serupa.

Ketahui lebih banyak tentang ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js adalah perpustakaan pembelajaran mesin slot JavaScript yang mendorong pelatihan, perancangan, dan menjalankan sistem saraf dalam program apa pun atau di sisi server dengan Node.js. Ini bekerja dengan bermacam-macam jaringan untuk berbagai keperluan termasuk:

Sistem saraf feed-forward di mana informasi secara konsisten bergerak satu arah dan tidak pernah mengalir secara terbalik

Sistem saraf berulang (RNNs) yang dapat menyimpan potongan data yang signifikan dan menggunakannya dalam pengaturan untuk memahami dan mengkarakterisasi informasi

Sistem memori transien panjang (LSTM), atau semacam RNN, bekerja untuk mengadaptasi kondisi jangka panjang. Penghitungan yang didorong ini mengontrol Siri Apple, Alexa Amazon, dan teknologi terjemahan dan pengenalan suara Google. LSTM adalah pencapaian paling menguntungkan dalam AI, terkait dengan segala hal mulai dari diagnosis medis hingga pengaturan melodi.

Ketahui lebih banyak tentang Brain.js

5. TensorFlow.js

Dibuat oleh grup Google Brain, TensorFlow menyusun alasan untuk perangkat lunak jaringan saraf tingkat lanjut seperti DeepDream, yang dapat menangkap, membedakan, dan mengkarakterisasi gambar, dan bahkan menghasilkan teks bahasa biasa untuk gambar tersebut. Platform ujung ke ujung gratis ini terdiri dari banyak alat, perpustakaan, dan sumber daya berbeda yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi melalui jaringan saraf yang mendalam. Awalnya, TensorFlow memiliki antarmuka pemrograman Python, dengan bagian tengahnya ditulis dalam C++ yang dioptimalkan secara mendalam.

Pada tahun 2019, Google merilis TensorFlow.js, kerangka pembelajaran mesin slot JavaScript teratas yang baru-baru ini disebut DeepLearn.js. Ini memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk mengimpor model ML yang ada yang baru saja mereka siapkan secara terputus, melatihnya kembali, atau membuat model baru dari awal dan mengirimkannya baik dengan Node.js atau di sisi pelanggan.

Ketahui lebih banyak tentang TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js adalah pendatang baru untuk memenuhi pekerjaan yang dilakukan ScikitLearn di tanah Python untuk JavaScript Machine Learning. Ini memberikan model dan utilitas langsung dan misi-dasar untuk masalah yang dikelola dan tanpa bantuan. Berkonsentrasi pada keterusterangan dan pembelajaran mesin tujuan umum untuk pengembang JavaScript dan TypeScript, ini memberikan bagging, model linier, pengelompokan, ansambel, dekomposisi, ekstraksi fitur, dan banyak lagi.

Ia menggunakan pustaka Tensorflow.js yang dicoba untuk pertarungan untuk matematika pusatnya; itu memberdayakan percepatan menggunakan antarmuka lokal C ++, CUDA, dan WebGL. Sama sekali tidak seperti pendampingnya ml.js, machinelearn.js ditulis dalam TypeScript; itu memberikan definisi gaya kepada klien yang saat ini menggunakan bahasa tersebut.

Ketahui lebih banyak tentang Machinelearn.js

7. Math.js

Ini adalah perpustakaan untuk semua kebutuhan matematika dalam JavaScript dengan API aljabar linier yang luas termasuk operasi matriks dan matematika inti. Ini sangat ringan karena tidak bergantung pada teknik peningkatan akselerasi lainnya, misalnya, WebAssembly atau WebGL.

Dengan kontributor yang tak terhitung jumlahnya dari jaringan, math.js memiliki salah satu jaringan sumber terbuka paling hidup yang diawasi oleh pengembang inti termasuk Jos de Jong.

Di ruang Machine Learning slot JavaScript, Math.js cukup memadai untuk memenuhi tugas Numpy. Ini memberikan semua utilitas dasar yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin.

Ketahui lebih banyak tentang Math.js

 Anda mungkin juga menyukai: 5 Aplikasi Gratis Cemerlang yang Akan Membantu Anda Mempelajari Cara Membuat Kode.

Keuntungan JavaScript

Kita harus mengakui bahwa berbeda dengan JavaScript, Python memiliki lingkungan ML yang lebih maju dan kaya. Tidak mengejutkan siapa pun bahwa 83% pakar informasi menggunakannya secara teratur. Sedangkan JavaScript juga memiliki beberapa keunggulan diantaranya sebagai berikut:

Jumlah proyek pembelajaran mesin di JavaScript selalu berkembang dan kemampuannya berkembang dengan baik. Bagaimanapun, sebelum berbicara tentang struktur JavaScript untuk pembelajaran mesin secara lebih rinci; kita harus mengacu pada beberapa ide penting yang akan Anda bahas saat mengelola sistem pintar.

Kesimpulan

JavaScript dan pembelajaran mesin telah meningkatkan banyak pertimbangan dan popularitas selama beberapa tahun terakhir. Meskipun awalnya dibuat untuk memberdayakan perilaku halaman yang dinamis; JavaScript menjadi salah satu bahasa keputusan untuk mengaktualisasikan dan menerapkan metode pembelajaran mesin, khususnya dalam program atau server (Node.js).

 Artikel ini ditulis oleh Code Wilson. Dia adalah Manajer Pemasaran di AIS Technolabs yang merupakan Perusahaan Desain dan Pengembangan Web, membantu bisnis global untuk tumbuh dengan Layanan Mesin Slot JavaScript. Dia ingin berbagi pemikiran tentang Layanan Pemasaran Media Sosial dan Pengembangan Desain Game, dll. Ikuti dia: Facebook | Twitter | LinkedIn.