7 najlepszych bibliotek JavaScript Machine Learning w latach 2019-2020

Inteligentne oprogramowanie staje się coraz bardziej dostępne dla organizacji, które nie zwracają uwagi na wielkość lub branżę. Stosując inteligentne algorytmy do codziennych zadań, masz szansę zwiększyć rentowność swojej organizacji o 40%, poprawić doświadczenia klientów i wydajniej wykorzystywać informacje. Jako zdeklarowani fani JS z radością stwierdzamy, że biblioteki uczenia maszynowego JavaScript zaczynają odgrywać znaczącą rolę w infiltracji „cyfrowych mózgów” w nasze codzienne życie.

Każdy, kto jest choć trochę zaznajomiony z tematem, wie, że Python i R od dłuższego czasu są podstawowymi opcjami projektów uczenia maszynowego. W każdym razie sytuacja się rozwija. Według badania GitHub dotyczącego najlepszych bibliotek uczenia maszynowego, automat JavaScript zajmuje trzecie miejsce po Pythonie i C++, podczas gdy R uplasował się na ósmym miejscu.

Znaczenie aplikacji internetowych i uczenia maszynowego

Aplikacje internetowe umożliwiają stowarzyszeniom zaspokajanie potrzeb dużej liczby klientów, przenoszonych w poprzek różnych obszarów lądowych, bez konieczności jakiegokolwiek geograficznego procesu zakładania. Aktualizacja aplikacji internetowych jest dodatkowo podobnie prosta, ponieważ kod powinien być wyraźnie odświeżany na serwerze. Aktualizowanie aplikacji desktopowej w każdej zainstalowanej lokalizacji jest wyjątkowo monotonne. Ze względu na korzyści płynące ze skali i łatwości konserwacji, aplikacje internetowe są obecnie poszukiwane przez ich partnerów biznesowych.

Wcześniej aplikacje internetowe były z natury bardziej proste. Na ogół działały jako platformy do zbierania informacji z prostymi interfejsami. Wraz z produktywnym rozwojem technologii sieciowych aplikacje te stały się elementami nieprzewidywalnymi i dynamicznymi.

Uczenie maszynowe (ML) szybko się rozwija i jest łączone z różnymi przestrzeniami. Aplikacje internetowe również mogą być ulepszone dzięki możliwościom uczenia maszynowego i stać się jeszcze bardziej dominujące. Sztuczną inteligencję można skonsolidować w aplikacjach internetowych na dwa różne sposoby.

Obie te metodologie mają swoje plusy i minusy. Aplikacje po stronie serwera mają trochę swobody w lepszym przygotowaniu możliwości z większą pamięcią. Jednocześnie jednym z wąskich gardeł w ML po stronie serwera jest odroczenie spowodowane ruchem systemowym. Każde zapytanie z przydatnością ML powinno być przekazywane na serwer, gdzie musi zostać obsłużone, a wyniki powinny wrócić do klienta.

 Polecane dla Ciebie: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoim projekcie startowym?

Najpopularniejsze biblioteki uczenia maszynowego JavaScript w 2019 roku

Odpowiedź na to pytanie opiera się na twoich konkretnych celach, przeszłych doświadczeniach twojej grupy doskonalenia i kilku różnych zmiennych. Biorąc pod uwagę nasze zaangażowanie w różne systemy JS do uczenia maszynowego, wybraliśmy najlepsze technologie, które warto wypróbować w 2019 roku. Biblioteki towarzyszące omówiono pod kątem ich możliwości i popularności.

1. Synaptyczny

Skutecznie utrzymywany projekt JavaScript uczenia maszynowego, Synaptic daje szansę pracy z różnymi sieciami neuronowymi w programie lub w Node.js. Biblioteka wolna od architektury zawiera kilka gotowych struktur, które umożliwiają szybkie testowanie i przeglądanie różnych obliczeń, na przykład

Możesz wykorzystać punkt po punkcie zarządzanie konfiguracją systemu neuronowego JavaScript złożoną przez grupę Synaptic, różnych pomocników, ćwiczenia instruktażowe i artykuły, tak samo jak praktyczne demonstracje.

Dowiedz się więcej o Synapticu

2. Keras.js

W 2019 roku Keras stał się wiodącą biblioteką sieci neuronowych do tworzenia i przygotowywania modeli uczenia głębokiego na ogromnej liczbie platform. Napisana w Pythonie i mogąca pochwalić się ponad 250 000 indywidualnych klientów, jest drugą najbardziej znaną strukturą głębokiego uczenia się po TensorFlow.

Tacy giganci technologiczni, jak Uber, Netflix i Yelp, połączyli modele Keras, aby zwiększyć użyteczność. Biblioteka jest również dobrze znana wśród wielkich stowarzyszeń naukowych, takich jak CERN czy NASA. Jednocześnie jest powszechnie wykorzystywana przez nowe firmy jako metoda włączania inteligencji cyfrowej do form biznesowych.

Wariant JavaScript biblioteki sztucznej inteligencji, Keras.js, umożliwia uruchamianie modeli Keras w programie klienta i wykorzystanie obsługi GPU (Graphics Processing Unit) zapewnianej przez WebGL 3d-designs API. Należy zauważyć, że Keras.js dobrze współpracuje z Node.js, ale tylko w trybie CPU (Central Processing Unit).

Dowiedz się więcej o Keras.js

3. ConvNetJS

Ta biblioteka została stworzona na Uniwersytecie Stanforda i okazała się wyjątkowo znana na GitHub z wieloma współpracownikami. ConvNetJS nigdy nie jest skutecznie utrzymywany, ale mimo to pozostaje jednym z najbardziej wyjątkowych narzędzi do wykonywania modeli głębokiego uczenia w programie lub Node.js.

Podstawy ConvNetJS:

ConvNetJS wykonuje charakterystyczne zadania AI, w tym rozpoznawanie wzorców. Pomaga również w szyfrowaniu i debugowaniu danych JavaScript. ConvNetJS wcale nie jest trudny do wykonania, jednak wymaga pewnego doświadczenia w systemach neuronowych i działa nieco wolniej niż podobne narzędzia.

Dowiedz się więcej o ConvNetJS

4. Mózg.js

Brain.js to biblioteka JavaScript do uczenia maszynowego, która zachęca do szkolenia, projektowania i uruchamiania systemów neuronowych w dowolnym programie lub po stronie serwera za pomocą Node.js. Współpracuje z asortymentem sieci do różnych celów, w tym:

Systemy neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym, w których informacje stale przemieszczają się w jednym kierunku i nigdy nie są przesyłane strumieniowo w odwrotnym kierunku

Powtarzalne systemy neuronowe (RNN), które mogą przechowywać znaczące fragmenty danych i wykorzystywać je w celu zrozumienia i scharakteryzowania informacji

Systemy pamięci długoprzejściowej (LSTM) lub rodzaj RNN działały w celu dostosowania warunków długodystansowych. Te napędzane obliczenia kontrolują Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon oraz technologie tłumaczeniowe i rozpoznawanie mowy firmy Google. LSTM to najbardziej korzystne osiągnięcie w sztucznej inteligencji, związane ze wszystkim, od diagnostyki medycznej po organizację melodyczną.

Dowiedz się więcej o Brain.js

5. TensorFlow.js

Stworzony przez grupę Google Brain, TensorFlow tworzy podstawę dla zaawansowanego oprogramowania sieci neuronowych, takiego jak DeepDream, które może przechwytywać, rozróżniać i charakteryzować obrazy, a nawet tworzyć dla nich napisy w zwykłym języku. Ta bezpłatna kompleksowa platforma składa się z wielu narzędzi, bibliotek i różnych zasobów, które umożliwiają programistom tworzenie aplikacji w głębokich sieciach neuronowych. Początkowo TensorFlow ma interfejs programowania w języku Python, którego centrum jest napisane w głęboko zoptymalizowanym języku C++.

W 2019 roku firma Google zwolniła TensorFlow.js, najlepszą platformę uczenia się automatów JavaScript o nazwie DeepLearn.js. Umożliwia programistom importowanie istniejących modeli ML, które niedawno przygotowali, odłączonych, przeszkolenie ich lub tworzenie nowych modeli od początku i dostarczanie ich za pomocą Node.js lub po stronie klienta.

Dowiedz się więcej o TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js jest nowicjuszem, który spełnia zadanie, które ScikitLearn wykonuje w krainie Pythona dla JavaScript Machine Learning. Zapewnia bezpośrednie i podstawowe modele i narzędzia do administrowanych i niewspomaganych problemów. Koncentrując się na prostocie i uniwersalnym uczeniu maszynowym dla programistów JavaScript i TypeScript, zapewnia workowanie, modele liniowe, grupowanie, zespół, dekompozycję, ekstrakcję cech i wiele innych.

Wykorzystuje wypróbowaną bibliotekę Tensorflow.js do swojej centralnej matematyki; umożliwia przyspieszenie przy użyciu lokalnego interfejsu C++, CUDA i WebGL. W przeciwieństwie do swojego towarzysza ml.js, machinelearn.js jest napisany maszynopisem; podaje definicje typów klientom, którzy obecnie używają tego języka.

Dowiedz się więcej o Machinelearn.js

7. Math.js

Jest to biblioteka dla wszystkich potrzeb matematycznych w JavaScript z szerokimi interfejsami API algebry liniowej, w tym operacjami na macierzach i podstawową matematyką. Jest bardzo lekki, ponieważ nie opiera się na innych technikach zwiększających akcelerację, takich jak WebAssembly czy WebGL.

Dzięki niezliczonym współpracownikom z sieci, math.js ma jedną z najbardziej ruchliwych sieci open source, nadzorowaną przez głównych programistów, w tym Josa de Jonga.

W przestrzeni automatu JavaScript Machine Learning Math.js jest wystarczająco odpowiedni, aby sprostać zadaniu Numpy. Zapewnia wszystkie podstawowe narzędzia wymagane do rozwiązywania problemów z uczeniem maszynowym.

Dowiedz się więcej o Math.js

 Może ci się spodobać również: 5 genialnych darmowych aplikacji, które pomogą Ci nauczyć się programować.

Zalety JavaScriptu

Trzeba przyznać, że w przeciwieństwie do JavaScript Python ma bardziej rozbudowane i bogate środowisko ML. Nikogo nie szokuje, że 83% informatyków korzysta z niego regularnie. Podczas gdy JavaScript ma dodatkowo kilka zalet, w tym towarzyszące:

Liczba projektów uczenia maszynowego w JavaScript stale się rozwija, a ich możliwości odpowiednio się rozwijają. Tak czy inaczej, przed bardziej szczegółowym omówieniem struktur JavaScript do uczenia maszynowego; musimy odnieść się do kilku ważnych pomysłów, które omówisz podczas zarządzania inteligentnymi systemami.

Wniosek

Zarówno JavaScript, jak i uczenie maszynowe zyskały w ostatnich latach na znaczeniu i popularności. Chociaż początkowo został stworzony w celu wzmocnienia dynamicznego zachowania stron; JavaScript nakręca jeden z języków decyzji o aktualizacji i stosowaniu metod uczenia maszynowego, szczególnie w programach lub serwerach (Node.js).

 Ten artykuł został napisany przez Code Wilson. Jest kierownikiem ds. marketingu w AIS Technolabs, firmie zajmującej się projektowaniem i tworzeniem stron internetowych, pomagającej globalnym firmom rozwijać się dzięki usługom JavaScript Slot Machine Services. Chciałby podzielić się przemyśleniami na temat usług marketingu w mediach społecznościowych, projektowania gier itp. Śledź go: Facebook | Twitter | Linkedin.