7 Top Biblioteci JavaScript Machine Learning în 2019-2020

Software-ul inteligent devine din ce în ce mai accesibil organizațiilor care acordă puțină atenție dimensiunii sau industriei. Aplicând algoritmi inteligenți la sarcinile zilnice, aveți ocazia de a contribui la profitabilitatea organizației dvs. cu 40%, de a îmbunătăți experiența clientului și de a utiliza informațiile într-un mod mai productiv. Ca fani evidenti ai JS, suntem bucuroși să afirmăm că bibliotecile de învățare automată JavaScript încep să își asume o muncă considerabilă în infiltrarea „creierului digital” în viața noastră de zi cu zi.

Toți cei care sunt oarecum familiarizați cu subiectul știu că Python și R au fost proiecte de învățare automată cu opțiuni esențiale de mult timp. În orice caz, lucrurile evoluează. Conform sondajului GitHub privind cele mai bune biblioteci de învățare automată, slotul JavaScript deține a treia poziție după Python și C++, în timp ce R se află pe locul opt.

Importanța aplicațiilor web și a învățării automate

Aplicațiile web împuternicesc asociațiile să satisfacă necesitățile unui număr mare de clienți, transportați transversal pe diferite suprafețe de teren, fără a necesita nici un proces de stabilire geografică. Actualizarea aplicațiilor web este, de asemenea, la fel de simplă, deoarece codul ar trebui să fie reîmprospătat distinct pe server. Este excepțional de monoton să actualizați o aplicație desktop în fiecare locație instalată. Datorită beneficiilor de amploare și ușurință de întreținere, aplicațiile Web sunt în prezent dorite de partenerii lor din zona de lucru.

Înainte, aplicațiile web erau aproape mai simple în natură. În general, au funcționat ca platforme de colectare a informațiilor cu interfețe simple. Odată cu dezvoltarea productivă a tehnologiilor Web, aceste aplicații s-au dezvoltat în elemente imprevizibile și dinamice.

Învățarea automată (ML) avansează rapid și este conectată la diferite spații. Aplicațiile web, de asemenea, pot fi avansate cu capacități ML și devin cu atât mai dominante. AI poate fi consolidată în aplicații web în două moduri diferite.

Există avantaje și dezavantaje pentru ambele metodologii. Aplicațiile de pe partea serverului au o mică marjă de libertate pentru abilități de pregătire mai bune cu memorie mai mare. Simultan, unul dintre blocajele în ML pe server este amânarea din cauza traficului de sistem. Fiecare solicitare cu utilitate ML ar trebui să fie transmisă serverului, unde trebuie tratată, iar rezultatele ar trebui să revină clientului.

 Recomandat pentru tine: Cum să folosești AI și Machine Learning în proiectul tău de pornire?

Cele mai bune biblioteci de învățare automată JavaScript în 2019

Răspunsul la această întrebare se bazează pe obiectivele dumneavoastră specifice, pe experiența trecută a grupului dumneavoastră de îmbunătățire și pe câteva variabile diferite. Având în vedere implicarea noastră cu diferite sisteme JS pentru învățarea automată, am ales tehnologii de top pe care ar trebui să le încercați în 2019. Bibliotecile însoțitoare sunt discutate în funcție de capacitățile și popularitatea lor.

1. Sinaptice

Un proiect JavaScript de învățare automată întreținut eficient, Synaptic vă oferă șansa de a lucra cu diferite rețele neuronale în program sau în Node.js. Biblioteca gratuită de arhitectură conține câteva structuri prefabricate care vă permit să testați rapid și să vă uitați la diferite calcule, de exemplu,

Puteți exploata gestionarea punct cu punct în configurația sistemului neuronal JavaScript compus din grupul Synaptic, diferiți asistenți, exerciții de instruire și articole la fel ca demonstrații la pământ.

Aflați mai multe despre Synaptic

2. Keras.js

În 2019, Keras a devenit principala bibliotecă de rețele neuronale pentru crearea și pregătirea modelelor de învățare profunde pe o gamă largă de platforme. Scrisă în Python și cu peste 250.000 de clienți individuali, este a doua cea mai proeminentă structură de învățare profundă după TensorFlow.

Astfel de grele tehnologice precum Uber, Netflix și Yelp au conectat modelele Keras pentru a extinde utilitatea. Biblioteca este, de asemenea, binecunoscută printre asociațiile științifice uriașe, de exemplu, CERN și NASA. În același timp, este utilizat în general de noile companii ca metodă de încorporare a inteligenței digitale în formele lor de afaceri.

O variantă JavaScript a bibliotecii de inteligență artificială, Keras.js vă permite să rulați modele Keras în programul clientului și să exploatați suportul GPU (Graphics Processing Unit) oferit de API-ul WebGL 3d-designs. Trebuie observat că Keras.js merge bine cu Node.js, dar doar în modul CPU (Unitate centrală de procesare).

Aflați mai multe despre Keras.js

3. ConvNetJS

Această bibliotecă a fost creată la Universitatea Stanford și s-a dovedit a fi excepțional de faimoasă pe GitHub, cu mulți dezvoltatori care au contribuit. ConvNetJS nu este niciodată menținut în mod eficient, totuși, indiferent că rămâne unul dintre cele mai excepționale instrumente pentru a executa modele de învățare profundă în program sau Node.js.

ConvNetJS sta la baza:

ConvNetJS realizează sarcini AI distincte, inclusiv recunoașterea modelelor. De asemenea, ajută la criptarea și depanarea datelor JavaScript. ConvNetJS este orice altceva decât greu de executat, cu toate acestea, necesită o anumită experiență în sistemele neuronale și funcționează puțin mai lent decât instrumente similare.

Aflați mai multe despre ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js este o bibliotecă de învățare a mașinilor de slot JavaScript care încurajează formarea, proiectarea și rularea sistemelor neuronale în orice program sau pe partea de server cu Node.js. Funcționează cu o gamă largă de rețele pentru diverse scopuri, inclusiv:

Sisteme neuronale de tip feed-forward în care informațiile se mișcă în mod constant într-un singur sens și nu circulă niciodată invers

Sisteme neuronale repetitive (RNN) care pot stoca fragmente semnificative de date și le pot folosi în context pentru a înțelege și caracteriza informații

Sistemele de memorie tranzitorie lungi (LSTM), sau un fel de RNN, au funcționat pentru a adapta condițiile pe distanțe lungi. Aceste calcule propulsate controlează Siri de la Apple, Alexa de la Amazon și tehnologiile de traducere și recunoașterea vorbirii de la Google. LSTM este cea mai benefică realizare în AI, conectată la orice, de la diagnosticarea medicinală la organizarea melodică.

Aflați mai multe despre Brain.js

5. TensorFlow.js

Creat de grupul Google Brain, TensorFlow structurează motivul pentru software-ul de rețea neuronală avansată, cum ar fi DeepDream, care poate surprinde, distinge și caracteriza imagini și chiar poate produce subtitrări în limbaj obișnuit pentru ele. Această platformă gratuită de la capăt la capăt cuprinde numeroase instrumente, biblioteci și resurse diferite care permit unui dezvoltator să creeze aplicații prin rețele neuronale profunde. Inițial, TensorFlow are o interfață de programare Python, cu centrul său scris în C++ profund optimizat.

În 2019, Google a descărcat TensorFlow.js, un cadru de învățare cu mașini de slot JavaScript de top numit recent DeepLearn.js. Le permite dezvoltatorilor de software să importe modele ML existente pe care le-au pregătit recent deconectate, să le reinstruiască sau să producă modele noi de la început și să le livreze fie cu Node.js, fie din partea clientului.

Aflați mai multe despre TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js este un nou venit pentru a satisface munca pe care ScikitLearn o face în țara Python pentru învățarea automată JavaScript. Oferă modele și utilități directe și de bază pentru misiune pentru problemele administrate și neasistate. Concentrându-se pe simplitatea și pe învățarea automată de uz general pentru dezvoltatorii JavaScript și Typescript, oferă bagging, modele liniare, clustering, ansamblu, descompunere, extrageri de caracteristici și multe altele.

Folosește biblioteca încercată de luptă Tensorflow.js pentru matematica centrală; permite accelerarea utilizării interfeței locale C++, CUDA și WebGL. Deloc ca însoțitorul său ml.js, machinelearn.js este scris în Typescript; oferă definiții de tip clienților care folosesc încă de acum limbajul.

Aflați mai multe despre Machinelearn.js

7. Math.js

Este o bibliotecă pentru toate nevoile de matematică în JavaScript, cu API-uri de algebră liniară largi, inclusiv operații cu matrice și matematică de bază. Este foarte ușor, deoarece nu se bazează pe alte tehnici de accelerare crescândă, de exemplu, WebAssembly sau WebGL.

Cu nenumărați colaboratori din rețea, math.js are una dintre cele mai vii rețele open-source supravegheate de dezvoltatorii de bază, inclusiv Jos de Jong.

În spațiul de învățare automată JavaScript, Math.js este suficient de adecvat pentru a satisface munca lui Numpy. Oferă toate utilitățile de bază necesare pentru a rezolva problemele de învățare automată.

Aflați mai multe despre Math.js

 S-ar putea să vă placă și: 5 aplicații gratuite strălucitoare care vă vor ajuta să învățați cum să codificați.

Avantajele JavaScript

Ar trebui să admitem că, în contrast cu JavaScript, Python are un mediu ML dezvoltat și bogat. Nu șochează pe nimeni faptul că 83% dintre experții în informații îl folosesc în mod regulat. În timp ce JavaScript are în plus câteva avantaje, inclusiv cele însoțitoare:

Cantitatea de proiecte de învățare automată în JavaScript este în continuă dezvoltare, iar abilitățile lor avansează în mod corespunzător. Oricum ar fi, înainte de a vorbi mai detaliat despre structurile JavaScript pentru învățarea automată; trebuie să facem referire la câteva idei semnificative pe care le veți trece atunci când gestionați sisteme inteligente.

Concluzie

Atât JavaScript, cât și învățarea automată au crescut multă considerație și popularitate în ultimii ani. Deși inițial a fost făcut pentru a împuternici comportamentul dinamic al paginilor; JavaScript devine unul dintre limbajele deciziei de a actualiza și aplica metode de învățare automată, în special în programe sau servere (Node.js).

 Acest articol este scris de Code Wilson. El este manager de marketing la AIS Technolabs, care este o companie de design și dezvoltare web, ajutând afacerile globale să se dezvolte prin JavaScript Slot Machine Services. I-ar plăcea să împărtășească gânduri despre serviciile de marketing în rețelele sociale și dezvoltarea de design de jocuri etc. Urmărește-l: Facebook | Twitter | LinkedIn.