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

O software inteligente está se tornando cada vez mais acessível às organizações que dão pouca atenção ao tamanho ou setor. Aplicando algoritmos inteligentes às tarefas diárias, você tem a oportunidade de ajudar 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 trabalho considerável na infiltração de 'cérebros digitais' em nossas vidas cotidianas.

Todo mundo que está um pouco familiarizado com o assunto sabe que Python e R são opções essenciais em projetos de aprendizado de máquina há bastante tempo. De qualquer forma, as coisas estão evoluindo. De acordo com a pesquisa do GitHub sobre as melhores bibliotecas de aprendizado de máquina, a máquina caça-níqueis JavaScript possui a terceira posição depois de Python e C++, enquanto R fica em oitavo lugar.

Importância de aplicativos da web e aprendizado de máquina

As aplicações Web permitem às associações satisfazer as necessidades de um grande número de clientes, transmitidos transversalmente por diferentes territórios, sem necessidade de qualquer processo de estabelecimento geográfico. A atualização de aplicativos da Web também é simples, pois o código deve ser atualizado distintamente no servidor. É excepcionalmente monótono atualizar um aplicativo de desktop em cada local instalado. Devido aos benefícios de escala e facilidade de manutenção, os aplicativos da 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 das tecnologias Web, essas aplicações se transformaram em elementos imprevisíveis e dinâmicos.

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

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

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Principais bibliotecas de aprendizado de máquina JavaScript em 2019

A resposta a essa pergunta depende de seus objetivos específicos, da experiência anterior de seu grupo de melhoria e de algumas variáveis ​​diferentes. Em vista do nosso envolvimento com vários sistemas JS para aprendizado de máquina, escolhemos as principais tecnologias que você deve experimentar em 2019. As bibliotecas que o 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 analisar rapidamente vários cálculos, por exemplo,

Você pode explorar o gerenciamento ponto a ponto na configuração do sistema neural JavaScript composto pelo grupo Synaptic, vários auxiliares, exercícios instrucionais e artigos, assim como demonstrações práticas.

Saiba mais sobre Synaptic

2. Keras.js

Em 2019, a Keras tornou-se a principal biblioteca de redes neurais para a criação e preparação de modelos de aprendizado profundo em uma enorme variedade 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 bem conhecida entre grandes associações científicas, por exemplo, CERN e NASA. Simultaneamente, é geralmente utilizado por novas empresas como um método para incorporar a inteligência digital em seus formulários de negócios.

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

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3. ConvNetJS

Esta biblioteca foi feita na Universidade de Stanford e se tornou excepcionalmente famosa no GitHub com muitos desenvolvedores contribuindo. O ConvNetJS nunca mais é mantido efetivamente, mas, independentemente, continua sendo uma das ferramentas mais excepcionais para executar modelos de aprendizado profundo em programa ou 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. ConvNetJS é tudo menos difícil de executar, no entanto, requer alguma experiência em sistemas neurais e funciona um pouco mais lento do que ferramentas semelhantes.

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4. Cérebro.js

Brain.js é uma biblioteca de aprendizado de máquina de 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. Ele funciona com uma variedade de redes para vários fins, incluindo:

Sistemas neurais de feed-forward em que as informações se movem consistentemente em uma única direção e nunca são transmitidas no sentido inverso

Sistemas neurais repetitivos (RNNs) que podem armazenar trechos significativos de dados e usá-los no cenário para compreender e caracterizar informações

Os sistemas de memória transitória longa (LSTMs), ou uma espécie de RNNs, trabalharam 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.

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5. TensorFlow.js

Criado pelo grupo Google Brain, o TensorFlow estrutura a razão de um software de rede neural avançado 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 diferentes recursos 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 máquina de caça-níqueis JavaScript recentemente chamada de DeepLearn.js. Ele permite que os desenvolvedores de software importem modelos de ML existentes que eles prepararam recentemente desconectados, retreiná-los ou fabricar novos modelos desde o início e entregá-los com Node.js ou no lado do cliente.

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6. Machinelearn.js

Machinelearn.js é um recém-chegado para satisfazer o trabalho que o ScikitLearn faz na terra do Python para JavaScript Machine Learning. 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, ensemble, decomposição, extrações de recursos e muito mais.

Ele usa a biblioteca 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; ele fornece definições de tipo para clientes que já estão utilizando a linguagem.

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 de matriz 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 supervisionadas por desenvolvedores principais, incluindo Jos de Jong.

No espaço do aprendizado de máquina de slot JavaScript, o Math.js é adequado o suficiente para satisfazer o trabalho do 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 tem um ambiente de ML ainda 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 acompanhamento:

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 analisará ao gerenciar sistemas inteligentes.

Conclusão

Tanto o JavaScript quanto o aprendizado de máquina aumentaram muita consideração e popularidade durante os anos mais recentes. Embora inicialmente tenha sido feito para potencializar o comportamento dinâmico das páginas; O JavaScript acaba sendo uma das linguagens da decisão de atualizar e aplicar métodos de aprendizado de máquina, principalmente 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 com JavaScript Slot Machine Services. Ele adoraria compartilhar ideias sobre Serviços de Marketing de Mídia Social e Desenvolvimento de Design de Jogos, etc. Siga-o: Facebook | Twitter | LinkedIn.