7 migliori librerie di apprendimento automatico JavaScript nel 2019-2020

Il software intelligente sta diventando sempre più accessibile alle organizzazioni che prestano poca attenzione alle dimensioni o al settore. Applicando algoritmi intelligenti alle attività quotidiane, hai l'opportunità di aumentare la redditività della tua organizzazione del 40%, migliorare l'esperienza del cliente e utilizzare le informazioni in modo più produttivo. Come evidenti fan di JS, siamo lieti di affermare che le librerie di apprendimento automatico JavaScript iniziano ad assumere un ruolo considerevole nell'infiltrazione di "cervelli digitali" nella nostra vita quotidiana.

Chiunque abbia una certa familiarità con l'argomento sa che Python e R sono state opzioni essenziali per i progetti di apprendimento automatico per molto tempo. In ogni caso le cose si stanno evolvendo. Secondo il sondaggio GitHub sulle migliori librerie di machine learning, la slot machine JavaScript possiede la terza posizione dopo Python e C++, mentre R cade all'ottavo posto.

Importanza delle applicazioni web e del machine learning

Le applicazioni web consentono alle associazioni di soddisfare le necessità di un gran numero di clienti, veicolate trasversalmente su diverse aree territoriali, senza richiedere alcun processo di insediamento geografico. Anche l'aggiornamento delle applicazioni Web è altrettanto semplice, poiché il codice deve essere aggiornato distintamente nel server. È eccezionalmente monotono aggiornare un'applicazione desktop in ogni posizione installata. A causa dei vantaggi della scalabilità e della facilità di manutenzione, le applicazioni Web sono attualmente ricercate dai loro partner nell'area di lavoro.

Prima, le applicazioni Web erano di natura quasi più semplice. In genere funzionavano come piattaforme di raccolta di informazioni con interfacce semplici. Con lo sviluppo produttivo delle tecnologie Web, queste applicazioni si sono trasformate in elementi imprevedibili e dinamici.

L'apprendimento automatico (ML) sta avanzando rapidamente e viene connesso a spazi diversi. Anche le applicazioni Web possono essere avanzate con capacità ML e diventare ancora più dominanti. L'intelligenza artificiale può essere consolidata nelle applicazioni Web in due modi diversi.

Ci sono vantaggi e svantaggi per entrambe queste metodologie. Le applicazioni lato server hanno un po' di margine di manovra per preparare meglio le capacità con maggiore memoria. Allo stesso tempo, uno dei colli di bottiglia nel machine learning lato server è il rinvio a causa del traffico di sistema. Ogni sollecitazione con funzionalità ML deve essere trasmessa al server, dove deve essere gestita e i risultati devono tornare al cliente.

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Le migliori librerie di machine learning JavaScript nel 2019

La risposta a questa domanda si basa sui tuoi obiettivi specifici, sull'esperienza passata del tuo gruppo di miglioramento e su alcune variabili diverse. In considerazione del nostro coinvolgimento con vari sistemi JS per l'apprendimento automatico, abbiamo scelto le migliori tecnologie che dovresti provare nel 2019. Le librerie di accompagnamento sono discusse in base alle loro capacità e popolarità.

1. sinaptico

Un progetto JavaScript di apprendimento automatico gestito in modo efficace, Synaptic ti offre la possibilità di lavorare con diverse reti neurali nel programma o in Node.js. La libreria senza architettura contiene alcune strutture prefabbricate che consentono di testare rapidamente ed esaminare vari calcoli, ad esempio,

Puoi sfruttare la gestione punto per punto nella configurazione del sistema neurale JavaScript composta dal gruppo Synaptic, diversi aiutanti, esercizi didattici e articoli proprio come dimostrazioni concrete.

Per saperne di più su Synaptic

2. Keras.js

Nel 2019, Keras è diventata la principale libreria di reti neurali per la creazione e la preparazione di modelli di deep learning su un'ampia gamma di piattaforme. Scritto in Python e con oltre 250.000 clienti individuali, è la seconda struttura di deep learning più importante dopo TensorFlow.

Tali pesi massimi della tecnologia come Uber, Netflix e Yelp hanno collegato i modelli Keras per espandere l'utilità. La biblioteca è anche ben nota tra le grandi associazioni scientifiche, ad esempio il CERN e la NASA. Allo stesso tempo, è generalmente utilizzato dalle nuove aziende come metodo per incorporare l'intelligenza digitale nelle loro forme di business.

Una variante JavaScript della libreria di intelligenza artificiale, Keras.js consente di eseguire i modelli Keras nel programma del cliente e sfruttare il supporto GPU (Graphics Processing Unit) fornito dall'API WebGL 3d-designs. Va notato che Keras.js va bene con Node.js, ma solo in modalità CPU (Central Processing Unit).

Ulteriori informazioni su Keras.js

3. ConvNetJS

Questa libreria è stata realizzata alla Stanford University e si è rivelata eccezionalmente famosa su GitHub con molti sviluppatori che hanno contribuito. ConvNetJS non viene mai più tenuto al passo con successo, ma rimane comunque uno degli strumenti più eccezionali per eseguire modelli di deep learning in programma o Node.js.

ConvNetJS sostiene:

ConvNetJS esegue attività di intelligenza artificiale distintive, incluso il riconoscimento di modelli. Allo stesso modo aiuta con la crittografia e il debug dei dati JavaScript. ConvNetJS è tutt'altro che difficile da eseguire, tuttavia richiede una certa esperienza nei sistemi neurali e funziona un po' più lentamente di strumenti simili.

Ulteriori informazioni su ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js è una libreria di apprendimento automatico per slot machine JavaScript che incoraggia l'addestramento, la progettazione e l'esecuzione di sistemi neurali in qualsiasi programma o sul lato server con Node.js. Funziona con un assortimento di reti per vari scopi, tra cui:

Sistemi neurali feed-forward in cui le informazioni si muovono costantemente in un'unica direzione e non fluiscono mai al contrario

Sistemi neurali ripetitivi (RNN) che possono memorizzare frammenti significativi di dati e utilizzarli nell'impostazione per comprendere e caratterizzare le informazioni

I sistemi di memoria transitoria lunga (LSTM), o una sorta di RNN, hanno funzionato per adattare le condizioni a lungo raggio. Questi calcoli avanzati controllano Siri di Apple, Alexa di Amazon e le tecnologie di traduzione e riconoscimento vocale di Google. LSTM è il risultato più vantaggioso nell'IA, connesso a tutto, dalla diagnostica medica all'organizzazione melodica.

Scopri di più su Brain.js

5. TensorFlow.js

Creato dal gruppo Google Brain, TensorFlow struttura la ragione per un software di rete neurale avanzato come DeepDream, che può catturare, distinguere e caratterizzare le immagini e persino produrre didascalie in lingua regolare per loro. Questa piattaforma end-to-end gratuita comprende numerosi strumenti, librerie e diverse risorse che consentono a uno sviluppatore di creare applicazioni su reti neurali profonde. Inizialmente, TensorFlow ha un'interfaccia di programmazione Python, con il centro scritto in C++ profondamente ottimizzato.

Nel 2019, Google ha rilasciato TensorFlow.js, uno dei migliori framework di apprendimento automatico per slot machine JavaScript recentemente chiamato DeepLearn.js. Consente agli sviluppatori di software di importare modelli ML esistenti che hanno preparato di recente disconnessi, riaddestrarli o produrre nuovi modelli dall'inizio e consegnarli con Node.js o lato cliente.

Ulteriori informazioni su TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js è un nuovo arrivato per soddisfare il lavoro svolto da ScikitLearn nella terra di Python per JavaScript Machine Learning. Fornisce modelli e utilità diretti e di base per la missione per problemi amministrati e non assistiti. Concentrandosi sulla semplicità e sull'apprendimento automatico generico per sviluppatori JavaScript e Typescript, offre bagging, modelli lineari, clustering, ensemble, decomposizione, estrazioni di funzionalità e molto altro.

Utilizza la libreria tentata di combattere Tensorflow.js per la sua matematica centrale; consente di velocizzare l'utilizzo dell'interfaccia locale C++, CUDA e WebGL. A differenza del suo compagno ml.js, machinelearn.js è scritto in Typescript; fornisce definizioni di tipo ai clienti che stanno già utilizzando la lingua.

Scopri di più su Machinelearn.js

7. Matematica.js

È una libreria per tutte le esigenze matematiche in JavaScript con ampie API di algebra lineare che includono operazioni con matrici e matematica di base. È molto leggero in quanto non si basa su altre tecniche di accelerazione crescente, ad esempio WebAssembly o WebGL.

Con innumerevoli contributori dalla rete, math.js ha una delle reti open source più vivaci supervisionate da sviluppatori principali tra cui Jos de Jong.

Nello spazio dello slot JavaScript Machine Learning, Math.js è sufficientemente adeguato per soddisfare il lavoro di Numpy. Fornisce tutte le utilità di base necessarie per risolvere i problemi di apprendimento automatico.

Ulteriori informazioni su Math.js

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Vantaggi di JavaScript

Dovremmo ammettere che in contrasto con JavaScript Python ha un ambiente ML ulteriormente sviluppato e ricco. Non stupisce nessuno che l'83% degli esperti di informazione lo utilizzi regolarmente. Sebbene JavaScript abbia anche alcuni vantaggi tra cui l'accompagnamento:

La quantità di progetti di apprendimento automatico in JavaScript è in continua evoluzione e le loro capacità stanno avanzando in modo appropriato. Comunque sia, prima di parlare più dettagliatamente delle strutture JavaScript per l'apprendimento automatico; dobbiamo fare riferimento ad alcune idee significative che esaminerai nella gestione di sistemi intelligenti.

Conclusione

Sia JavaScript che l'apprendimento automatico hanno guadagnato molta considerazione e popolarità negli ultimi anni. Anche se inizialmente è stato creato per potenziare il comportamento dinamico delle pagine; JavaScript diventa uno dei linguaggi della decisione di attualizzare e applicare metodi di apprendimento automatico, in particolare in programmi o server (Node.js).

 Questo articolo è stato scritto da Code Wilson. È un responsabile marketing presso AIS Technolabs, una società di sviluppo e progettazione Web, che aiuta le aziende globali a crescere grazie ai servizi di slot machine JavaScript. Gli piacerebbe condividere pensieri sui servizi di marketing sui social media e sullo sviluppo del design del gioco, ecc. Seguilo: Facebook | Cinguettio | Linkedin.