2019-2020년 최고의 JavaScript 기계 학습 라이브러리 7개

지능형 소프트웨어는 규모나 산업에 거의 신경을 쓰지 않는 조직이 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 스마트 알고리즘을 일상 업무에 적용하면 조직의 수익성을 40%까지 높이고 고객 경험을 개선하며 정보를 보다 생산적으로 활용할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 명백한 JS 팬으로서 우리는 JavaScript 기계 학습 라이브러리가 우리의 일상 생활에 '디지털 두뇌'를 침투시키는 데 상당한 역할을 하기 시작했다는 사실을 기쁘게 생각합니다.

이 주제에 어느 정도 익숙한 사람이라면 Python과 R이 꽤 오랫동안 기계 학습 프로젝트의 필수 옵션이었다는 것을 알고 있습니다. 어쨌든 상황은 진화하고 있습니다. 최고의 기계 학습 라이브러리에 대한 GitHub 설문 조사에 따르면 JavaScript 슬롯 머신은 Python 및 C++에 이어 3위를 차지하고 R은 8위를 차지합니다.

웹 애플리케이션 및 기계 학습의 중요성

웹 애플리케이션은 지리적 설정 프로세스를 요구하지 않고 서로 다른 토지 영역에 걸쳐 전달되는 많은 클라이언트의 필수품을 의무화하기 위해 협회에 권한을 부여합니다. 코드가 서버에서 명확하게 새로 고쳐져야 하므로 웹 응용 프로그램 업그레이드도 유사하게 간단합니다. 설치된 각 위치에서 데스크톱 응용 프로그램을 업데이트하는 것은 매우 단조롭습니다. 규모의 이점과 유지 관리 용이성으로 인해 웹 응용 프로그램은 현재 작업 영역 파트너에게 필요합니다.

이전에는 웹 애플리케이션이 거의 더 간단했습니다. 그들은 일반적으로 간단한 인터페이스를 가진 정보 수집 플랫폼으로 작동했습니다. 웹 기술의 생산적인 발전으로 이러한 응용 프로그램은 예측할 수 없는 동적 요소로 발전했습니다.

기계 학습(ML)은 빠르게 발전하고 있으며 다양한 공간과 연결되고 있습니다. 웹 애플리케이션도 ML 용량으로 발전할 수 있으며 더욱 지배적이 될 수 있습니다. AI는 두 가지 방법으로 웹 애플리케이션에 통합될 수 있습니다.

이 두 가지 방법론에는 장단점이 있습니다. 서버 측 응용 프로그램은 더 큰 메모리로 더 나은 준비 능력을 가질 수 있는 약간의 여유가 있습니다. 동시에 서버 측 ML의 병목 현상 중 하나는 시스템 트래픽으로 인한 연기입니다. ML 유용성이 포함된 각 요청은 처리되어야 하는 서버로 전달되어야 하며 결과는 고객에게 반환되어야 합니다.

 권장사항: 스타트업 프로젝트에서 AI 및 기계 학습을 사용하는 방법은 무엇입니까?

2019년 최고의 JavaScript 기계 학습 라이브러리

이 질문에 대한 응답은 특정 목표, 개선 그룹의 과거 경험 및 몇 가지 다른 변수에 따라 달라집니다. 기계 학습을 위한 다양한 JS 시스템에 대한 우리의 참여를 고려하여 2019년에 시도해야 할 최고의 기술을 선택했습니다. 함께 제공되는 라이브러리는 기능과 인기도에 따라 논의됩니다.

1. 시냅스

효과적으로 유지 관리되는 기계 학습 JavaScript 프로젝트인 Synaptic은 프로그램 또는 Node.js에서 다양한 신경망으로 작업할 수 있는 기회를 제공합니다. 아키텍처가 없는 라이브러리에는 다양한 계산을 신속하게 테스트하고 살펴볼 수 있는 몇 가지 사전 제작된 구조가 포함되어 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

Synaptic 그룹, 다양한 보좌관, 교육 연습 및 기사로 구성된 JavaScript 신경 시스템 구성으로 점대점 관리를 지구 데모처럼 활용할 수 있습니다.

시냅틱에 대해 더 알아보기

2. 케라스.js

2019년에 Keras는 거대한 범위의 플랫폼에서 심오한 학습 모델을 생성하고 준비하기 위한 선도적인 신경망 라이브러리가 되었습니다. Python으로 작성되었으며 250,000명 이상의 개별 클라이언트를 자랑하는 이 플랫폼은 TensorFlow 다음으로 두 번째로 눈에 띄는 딥 러닝 구조입니다.

Uber, Netflix, Yelp와 같은 기술 거물들은 Keras 모델을 연결하여 유용성을 확장했습니다. 이 도서관은 CERN 및 NASA와 같은 거대한 과학 협회에서도 잘 알려져 있습니다. 동시에 디지털 인텔리전스를 비즈니스 형태에 통합하는 방법으로 신생 기업에서 일반적으로 활용합니다.

인공 지능 라이브러리의 JavaScript 변형인 Keras.js를 사용하면 고객 프로그램에서 Keras 모델을 실행하고 WebGL 3d-designs API에서 제공하는 GPU(Graphics Processing Unit) 지원을 활용할 수 있습니다. Keras.js는 Node.js와 잘 어울리지만 CPU(중앙 처리 장치) 모드에서만 사용할 수 있습니다.

Keras.js에 대해 자세히 알아보기

3. ConvNetJS

이 라이브러리는 Stanford University에서 만들어졌으며 많은 기여 개발자와 함께 GitHub에서 매우 유명해졌습니다. ConvNetJS는 다시는 효과적으로 유지되지 않지만 프로그램이나 Node.js에서 딥 러닝 모델을 실행하는 가장 뛰어난 도구 중 하나입니다.

ConvNetJS는 다음을 뒷받침합니다.

ConvNetJS는 패턴 인식을 포함한 독특한 AI 작업을 수행합니다. 마찬가지로 JavaScript 데이터 암호화 및 디버깅을 지원합니다. ConvNetJS는 실행하기 어렵지 않지만 신경 시스템에 대한 경험이 필요하고 유사한 도구보다 약간 느리게 작동합니다.

ConvNetJS에 대해 자세히 알아보기

4. Brain.js

Brain.js는 Node.js를 사용하여 모든 프로그램 또는 서버 측에서 신경 시스템을 교육, 설계 및 실행하도록 권장하는 JavaScript 슬롯 머신 학습 라이브러리입니다. 다음과 같은 다양한 목적을 위해 다양한 네트워크와 함께 작동합니다.

정보가 일관되게 단일 방향으로 이동하고 역방향으로 흐르지 않는 피드포워드 신경 시스템

중요한 데이터 스니펫을 저장하고 정보를 이해하고 특성화하는 설정에 사용할 수 있는 반복 신경 시스템(RNN)

LSTM(Long Transient Memory System) 또는 일종의 RNN은 장거리 조건에 적응하기 위해 작동했습니다. 이러한 추진 계산은 Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google의 번역 기술 및 음성 인식을 제어합니다. LSTM은 의학적 진단에서 멜로디 구성에 이르기까지 모든 것과 연결된 AI에서 가장 유익한 성과입니다.

Brain.js에 대해 자세히 알아보기

5. TensorFlow.js

Google Brain 그룹에서 만든 TensorFlow는 DeepDream과 같은 고급 신경망 소프트웨어의 이유를 구성합니다. DeepDream은 사진을 포착, 구별 및 특성화하고 일반 언어 캡션을 생성할 수 있습니다. 이 무료 종단 간 플랫폼은 개발자가 심오한 신경망을 통해 응용 프로그램을 구축할 수 있도록 하는 수많은 도구, 라이브러리 및 다양한 리소스로 구성됩니다. 처음에 TensorFlow에는 Python 프로그래밍 인터페이스가 있으며 그 중심은 완전히 최적화된 C++로 작성되었습니다.

2019년 Google은 최근 DeepLearn.js라고 하는 최고의 자바스크립트 슬롯머신 학습 프레임워크인 TensorFlow.js를 발표했습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발자는 최근 연결되지 않은 상태로 준비한 기존 ML 모델을 가져오고, 재교육하거나 처음부터 새 모델을 제조하고 Node.js 또는 고객 측에서 제공할 수 있습니다.

TensorFlow.js에 대해 자세히 알아보기

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js는 JavaScript 기계 학습을 위해 Python 땅에서 ScikitLearn이 수행하는 작업을 만족시키는 신인입니다. 관리 및 비보조 문제에 대한 직접 및 미션 기본 모델과 유틸리티를 제공합니다. JavaScript 및 Typescript 개발자를 위한 범용 기계 학습 전반에 걸쳐 직설성에 집중하여 배깅, 선형 모델, 클러스터링, 앙상블, 분해, 기능 추출 등을 제공합니다.

그것은 중앙 수학을 위해 시도된 라이브러리 Tensorflow.js를 사용합니다. C++ 로컬 인터페이스, CUDA 및 WebGL을 활용하여 속도를 높일 수 있습니다. 동반 ml.js와 전혀 다른 machinelearn.js는 Typescript로 작성되었습니다. 현재 언어를 사용하는 클라이언트에게 유형 정의를 제공합니다.

Machinelearn.js에 대해 자세히 알아보기

7. Math.js

행렬 연산 및 핵심 수학을 포함한 광범위한 선형 대수 API를 사용하여 JavaScript의 모든 수학 요구 사항을 위한 라이브러리입니다. 예를 들어 WebAssembly 또는 WebGL과 같이 증가하는 다른 가속 기술에 의존하지 않으므로 매우 가볍습니다.

네트워크의 수많은 기여자들과 함께 math.js는 Jos de Jong을 비롯한 핵심 개발자가 감독하는 가장 활발한 오픈 소스 네트워크 중 하나를 보유하고 있습니다.

JavaScript 슬롯 머신 러닝 공간에서 Math.js는 Numpy의 작업을 만족시키기에 충분합니다. 기계 학습 문제를 해결하는 데 필요한 모든 기본 유틸리티를 제공합니다.

Math.js에 대해 자세히 알아보기

 당신은 또한 좋아할 수 있습니다: 코딩 방법을 배우는 데 도움이 되는 5가지 훌륭한 무료 앱.

자바스크립트의 장점

우리는 JavaScript와 대조적으로 Python이 더 발전되고 풍부한 ML 환경을 가지고 있음을 인정해야 합니다. 정보 전문가의 83%가 정기적으로 사용한다는 사실은 누구에게도 충격을 주지 않습니다. JavaScript에는 다음과 같은 몇 가지 장점이 추가로 있습니다.

JavaScript에서 기계 학습 프로젝트의 양은 항상 발전하고 있으며 그 능력은 적절하게 발전하고 있습니다. 기계 학습을 위한 JavaScript 구조에 대해 더 자세히 설명하기 전에 스마트 시스템을 관리할 때 검토하게 될 몇 가지 중요한 아이디어를 참조해야 합니다.

결론

JavaScript와 기계 학습은 최근 몇 년 동안 많은 관심과 인기를 얻었습니다. 처음에는 페이지의 동적 동작을 강화하기 위해 만들어졌지만; JavaScript는 특히 프로그램이나 서버(Node.js)에서 기계 학습 방법을 실현하고 적용하기 위한 결정 언어 중 하나를 마무리합니다.

 이 기사는 Code Wilson이 작성했습니다. 그는 웹 디자인 및 개발 회사인 AIS Technolabs의 마케팅 관리자로 JavaScript 슬롯 머신 서비스를 통해 글로벌 비즈니스가 성장하도록 돕습니다. 그는 소셜 미디어 마케팅 서비스 및 게임 디자인 개발 등에 대한 생각을 공유하고 싶어합니다. 팔로우: Facebook | 트위터 | 링크드인.