7 principais bibliotecas de aprendizado de máquina JavaScript em 2019-2020

O software inteligente está se tornando cada vez mais acessível para organizações que prestam pouca atenção ao tamanho ou setor. Aplicando algoritmos inteligentes às tarefas diárias, você tem a oportunidade de aumentar a lucratividade de sua organização em 40%, melhorar a experiência do cliente e utilizar as informações de forma mais produtiva. Como fãs evidentes de JS, temos o prazer de afirmar que as bibliotecas de aprendizado de máquina JavaScript começam a assumir um papel considerável na infiltração de 'cérebros digitais' em nossas vidas cotidianas.

Todos que estão um pouco familiarizados com o assunto sabem que Python e R têm sido opções essenciais em projetos de aprendizado de máquina por um bom tempo. De qualquer forma, as coisas estão evoluindo. De acordo com a pesquisa do GitHub sobre as melhores bibliotecas de aprendizado de máquina, o caça-níqueis JavaScript possui a terceira posição depois de Python e C++, enquanto R cai no oitavo lugar.

Importância de aplicações web e machine learning

As aplicações web permitem às associações atender às necessidades de um grande número de clientes, veiculadas transversalmente por diferentes áreas territoriais, sem requerer qualquer processo de fixação geográfica. A atualização de aplicativos da Web também é simples, pois o código deve ser atualizado distintamente no servidor. É extremamente monótono atualizar um aplicativo de desktop em cada local instalado. Devido aos benefícios de escala e facilidade de manutenção, os aplicativos Web são atualmente desejados por seus parceiros de área de trabalho.

Antes, os aplicativos da Web eram quase mais diretos por natureza. Eles geralmente funcionavam como plataformas de coleta de informações com interfaces diretas. Com o desenvolvimento produtivo em tecnologias da Web, esses aplicativos se desenvolveram em elementos imprevisíveis e dinâmicos.

O aprendizado de máquina (ML) está avançando rapidamente e sendo conectado a diferentes espaços. Os aplicativos da Web também podem ser avançados com recursos de ML e se tornar ainda mais dominantes. A IA pode ser consolidada em aplicativos da Web de duas maneiras diferentes.

Existem vantagens e desvantagens para ambas as metodologias. Os aplicativos do lado do servidor têm um pouco de margem de manobra para melhorar as habilidades de preparação com maior memória. Simultaneamente, um dos gargalos no ML do lado do servidor é o adiamento por causa do tráfego do sistema. Cada solicitação com utilidade ML deve ser transmitida ao servidor, onde deve ser tratada, e os resultados devem ser devolvidos ao cliente.

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Principais bibliotecas de aprendizado de máquina JavaScript em 2019

A resposta a esta pergunta depende de seus objetivos específicos, da experiência passada de seu grupo de melhoria e de algumas variáveis ​​diferentes. Tendo em vista nosso envolvimento com vários sistemas JS para aprendizado de máquina, escolhemos as principais tecnologias que você deve experimentar em 2019. As bibliotecas que acompanham são discutidas de acordo com seus recursos e popularidade.

1. Sináptico

Um projeto JavaScript de aprendizado de máquina com manutenção eficaz, o Synaptic oferece a chance de trabalhar com diferentes redes neurais no programa ou no Node.js. A biblioteca gratuita de arquitetura contém algumas estruturas pré-fabricadas que permitem testar e examinar rapidamente vários cálculos, por exemplo,

Você pode explorar o gerenciamento ponto a ponto na configuração do sistema neural JavaScript composta pelo grupo Synaptic, outros auxiliares, exercícios instrucionais e artigos, bem como demonstrações realistas.

Saiba mais sobre o Synaptic

2. Keras.js

Em 2019, Keras tornou-se a principal biblioteca de redes neurais para a criação e preparação de modelos de aprendizado profundo em uma ampla gama de plataformas. Escrito em Python e com mais de 250.000 clientes individuais, é a segunda estrutura de aprendizado profundo mais proeminente depois do TensorFlow.

Pesos-pesados ​​da tecnologia como Uber, Netflix e Yelp conectaram os modelos Keras para expandir a utilidade. A biblioteca também é conhecida entre grandes associações científicas, como CERN e NASA. Simultaneamente, é geralmente utilizado por novas empresas como um método para incorporar a inteligência digital em suas formas de negócios.

Uma variante JavaScript da biblioteca de inteligência artificial, Keras.js permite que você execute modelos Keras no programa do cliente e explore o suporte GPU (Graphics Processing Unit) fornecido pela API WebGL 3d-designs. Deve-se notar que o Keras.js funciona bem com o Node.js, mas apenas no modo CPU (Central Processing Unit).

Saiba mais sobre Keras.js

3. ConvNetJS

Essa biblioteca foi criada na Universidade de Stanford e se tornou excepcionalmente famosa no GitHub com muitos desenvolvedores colaboradores. O ConvNetJS nunca mais foi atualizado com sucesso, mas ainda assim continua sendo uma das ferramentas mais excepcionais para executar modelos de aprendizado profundo no programa ou no Node.js.

ConvNetJS sustenta:

O ConvNetJS executa tarefas distintas de IA, incluindo reconhecimento de padrões. Ele também auxilia na criptografia e depuração de dados JavaScript. O ConvNetJS é tudo menos difícil de executar, porém requer alguma experiência em sistemas neurais e funciona um pouco mais devagar que ferramentas similares.

Saiba mais sobre ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js é uma biblioteca de aprendizado de máquina caça-níqueis JavaScript que incentiva o treinamento, o design e a execução de sistemas neurais em qualquer programa ou no lado do servidor com Node.js. Funciona com uma variedade de redes para vários fins, incluindo:

Sistemas neurais feed-forward em que as informações se movem consistentemente em uma única direção e nunca são transmitidas ao contrário

Sistemas neurais repetitivos (RNNs) que podem armazenar fragmentos significativos de dados e usá-los na configuração para compreender e caracterizar informações

Os sistemas de memória transitória longa (LSTMs), ou uma espécie de RNNs, funcionaram para adaptar as condições de longa distância. Esses cálculos impulsionados controlam o Siri da Apple, o Alexa da Amazon e as tecnologias de tradução e reconhecimento de fala do Google. LSTM é a realização mais benéfica em IA, conectada a tudo, desde diagnósticos medicinais até organização melódica.

Saiba mais sobre o Brain.js

5. TensorFlow.js

Criado pelo grupo Google Brain, o TensorFlow estrutura a razão de um software avançado de rede neural como o DeepDream, que pode capturar, distinguir e caracterizar imagens e até produzir legendas em linguagem regular para elas. Essa plataforma gratuita de ponta a ponta é composta por várias ferramentas, bibliotecas e recursos diferentes que permitem que um desenvolvedor crie aplicativos em redes neurais profundas. Inicialmente, o TensorFlow possui uma interface de programação Python, com seu centro escrito em C++ profundamente otimizado.

Em 2019, o Google lançou o TensorFlow.js, uma das principais estruturas de aprendizado de máquinas caça-níqueis JavaScript recentemente chamadas de DeepLearn.js. Ele permite que os desenvolvedores de software importem modelos de ML existentes que eles prepararam recentemente desconectados, retreine-os ou fabrique novos modelos desde o início e os entregue com Node.js ou no lado do cliente.

Saiba mais sobre o TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

O Machinelearn.js é um recém-chegado para satisfazer o trabalho que o ScikitLearn faz na terra do Python para JavaScript Machine Learning. Ele fornece modelos e utilitários diretos e de missão básica para questões administradas e não assistidas. Concentrando-se na simplicidade e no aprendizado de máquina de uso geral para desenvolvedores de JavaScript e Typescript, ele oferece empacotamento, modelos lineares, clustering, conjunto, decomposição, extrações de recursos e muito mais.

Ele usa a biblioteca de luta Tensorflow.js para sua matemática central; ele permite acelerar utilizando a interface local C++, CUDA e WebGL. Diferente de seu companheiro ml.js, machinelearn.js é escrito em Typescript; fornece definições de tipo para clientes que já estão utilizando o idioma.

Saiba mais sobre Machinelearn.js

7. Math.js

É uma biblioteca para todas as necessidades matemáticas em JavaScript com amplas APIs de álgebra linear, incluindo operações matriciais e matemática básica. É muito leve, pois não depende de outras técnicas de aceleração crescente, por exemplo, WebAssembly ou WebGL.

Com inúmeros contribuidores da rede, math.js tem uma das redes de código aberto mais animadas, supervisionada por desenvolvedores principais, incluindo Jos de Jong.

No espaço de aprendizado de máquina de slot JavaScript, Math.js é adequado o suficiente para satisfazer o trabalho de Numpy. Ele fornece todos os utilitários básicos necessários para resolver problemas de aprendizado de máquina.

Saiba mais sobre Math.js

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Vantagens do JavaScript

Devemos admitir que, em contraste com o JavaScript, o Python possui um ambiente de ML mais desenvolvido e rico. Não surpreende ninguém que 83% dos especialistas em informação o usem regularmente. Embora o JavaScript também tenha algumas vantagens, incluindo o seguinte:

A quantidade de projetos de aprendizado de máquina em JavaScript está sempre se desenvolvendo e suas habilidades estão avançando adequadamente. Seja como for, antes de falar sobre estruturas JavaScript para aprendizado de máquina com mais detalhes; temos que fazer referência a algumas ideias importantes que você abordará ao gerenciar sistemas inteligentes.

Conclusão

Tanto o JavaScript quanto o aprendizado de máquina aumentaram muito a consideração e a popularidade durante os anos mais recentes. Embora inicialmente tenha sido feito para capacitar o comportamento dinâmico das páginas; JavaScript acaba sendo uma das linguagens da decisão de atualizar e aplicar métodos de aprendizado de máquina, particularmente em programas ou servidores (Node.js).

 Este artigo foi escrito por Code Wilson. Ele é gerente de marketing da AIS Technolabs, que é uma empresa de design e desenvolvimento da Web, ajudando empresas globais a crescer por meio dos serviços de máquinas caça-níqueis JavaScript. Ele adoraria compartilhar ideias sobre serviços de marketing de mídia social e desenvolvimento de design de jogos, etc. Siga-o: Facebook | Twitter | LinkedIn.