7 лучших библиотек машинного обучения JavaScript в 2019-2020 гг.

Опубликовано: 2019-09-14

Интеллектуальное программное обеспечение становится все более доступным для организаций, мало обращающих внимания на размер или отрасль. Применяя умные алгоритмы к повседневным задачам, вы получаете возможность повысить рентабельность своей организации на 40%, улучшить качество обслуживания клиентов и более продуктивно использовать информацию. Как очевидные поклонники JS, мы рады заявить, что библиотеки машинного обучения JavaScript начинают брать на себя значительную работу по внедрению «цифровых мозгов» в нашу повседневную жизнь.

Каждый, кто немного знаком с этой темой, знает, что Python и R уже довольно долгое время являются важными вариантами проектов машинного обучения. В любом случае дело развивается. Согласно обзору GitHub лучших библиотек машинного обучения, игровой автомат на JavaScript занимает третье место после Python и C++, а R — на восьмом месте.

Оглавление показать

Важность веб-приложений и машинного обучения
Лучшие библиотеки машинного обучения JavaScript в 2019 году
- 1. Синаптический
- 2. Керас.js
- 3. ConvNetJS
- 4. Мозг.js
- 5. TensorFlow.js
- 6. Машинное обучение.js
- 7. Math.js
Преимущества JavaScript
Заключение

Важность веб-приложений и машинного обучения

Веб-приложения позволяют ассоциациям удовлетворять потребности большого числа клиентов, перемещаясь по разным территориям, не требуя какого-либо процесса географического установления. Обновление веб-приложений так же просто, так как код должен обновляться непосредственно на сервере. Исключительно монотонно обновлять настольное приложение в каждом установленном месте. Из-за преимуществ масштабирования и простоты обслуживания веб-приложения в настоящее время востребованы их партнерами по рабочей области.

Раньше веб-приложения были чуть ли не более простыми по своей природе. Как правило, они работали как платформы для сбора информации с простыми интерфейсами. По мере продуктивного развития веб-технологий эти приложения превратились в непредсказуемые и динамичные элементы.

Машинное обучение (ML) быстро развивается и подключается к различным пространствам. Веб-приложения также могут быть усовершенствованы с помощью возможностей машинного обучения и станут еще более доминирующими. ИИ можно объединить в веб-приложения двумя разными способами.

У обеих этих методологий есть свои плюсы и минусы. Серверные приложения имеют некоторую свободу действий для лучшей подготовки с большим объемом памяти. В то же время одним из узких мест в машинном обучении на стороне сервера является отсрочка из-за системного трафика. Каждый запрос с полезностью ML должен быть передан на сервер, где он должен быть обработан, а результаты должны вернуться к клиенту.

 Рекомендуется для вас: как использовать искусственный интеллект и машинное обучение в вашем стартап-проекте?

Лучшие библиотеки машинного обучения JavaScript в 2019 году

Ответ на этот вопрос зависит от ваших конкретных целей, прошлого опыта вашей группы по улучшению и нескольких различных переменных. Учитывая наше участие в различных JS-системах для машинного обучения, мы выбрали лучшие технологии, которые вы должны попробовать в 2019 году. Сопутствующие библиотеки обсуждаются в зависимости от их возможностей и популярности.

1. Синаптический

Synaptic, эффективно поддерживаемый проект машинного обучения JavaScript, дает вам возможность работать с различными нейронными сетями в программе или в Node.js. Бесплатная библиотека архитектуры содержит несколько предварительно изготовленных структур, которые позволяют быстро тестировать и просматривать различные расчеты, например,

Многослойные персептроны (разновидность нейронных систем с прямой связью).
Долгосрочная кратковременная память, или LSTM (разновидность повторяющихся нейронных сетей).
Машины жидкого состояния, или LSM (разновидность импульсных нейронных систем, которые более точно воссоздают созданные настоящими органическими нейронами).
Сети Хопфилда (разновидность рекуррентных нейронных сетей).

Вы можете использовать пошаговое управление в конфигурации нейронной системы JavaScript, созданной группой Synaptic, другими помощниками, учебными упражнениями и статьями, а также практическими демонстрациями.

Узнайте больше о Synaptic

2. Керас.js

В 2019 году Keras стала ведущей библиотекой нейронных сетей для создания и подготовки моделей глубокого обучения на огромном количестве платформ. Написанная на Python и имеющая более 250 000 индивидуальных клиентов, она является второй по значимости структурой глубокого обучения после TensorFlow.

Такие технологические тяжеловесы, как Uber, Netflix и Yelp, подключили модели Keras для расширения полезности. Библиотека также хорошо известна среди крупных научных объединений, например, CERN и NASA. В то же время он обычно используется новыми компаниями как метод включения цифрового интеллекта в свои бизнес-формы.

Keras.js, вариант JavaScript библиотеки искусственного интеллекта, позволяет вам запускать модели Keras в программе клиента и использовать поддержку графического процессора (GPU), предоставляемую WebGL 3d-designs API. Следует отметить, что Keras.js хорошо сочетается с Node.js, но только в режиме CPU (центральный процессор).

Узнайте больше о Keras.js

3. ConvNetJS

Эта библиотека была создана в Стэнфордском университете и оказалась исключительно известной на GitHub благодаря многим разработчикам. ConvNetJS больше никогда не будет эффективно поддерживаться, но, несмотря на это, он остается одним из самых исключительных инструментов для выполнения моделей глубокого обучения в программе или Node.js.

ConvNetJS поддерживает:

Нормальная архитектура нейронной сети.
Сверточные нейронные системы (CNN) обычно используются для анализа изображений.
Характеристики и возможности регрессионной стоимости.
Модуль поддержки обучения зависит от глубокого Q-обучения.

ConvNetJS выполняет характерные задачи ИИ, включая распознавание образов. Он также помогает с шифрованием и отладкой данных JavaScript. ConvNetJS совсем не сложен в исполнении, однако он требует некоторого опыта работы с нейронными системами и работает немного медленнее, чем аналогичные инструменты.

Узнайте больше о ConvNetJS

4. Мозг.js

Brain.js — это библиотека для обучения игровым автоматам JavaScript, которая способствует обучению, проектированию и запуску нейронных систем в любой программе или на стороне сервера с помощью Node.js. Он работает с различными сетями для различных целей, включая:

Нейронные системы с прямой связью, в которых информация постоянно движется в одном направлении и никогда не течет в обратном направлении.

Повторяющиеся нейронные системы (RNN), которые могут хранить важные фрагменты данных и использовать их в настройках для понимания и характеристики информации.

Системы с длинной переходной памятью (LSTM) или своего рода RNN работали для адаптации к условиям дальней связи. Эти управляемые вычисления управляют Siri от Apple, Alexa от Amazon и технологиями перевода и распознавания речи от Google. LSTM — самое полезное достижение в области ИИ, связанное со всем, от медицинской диагностики до мелодической организации.

Узнайте больше о Brain.js

5. TensorFlow.js

Созданный группой Google Brain, TensorFlow структурирует основу для передового программного обеспечения для нейронных сетей, такого как DeepDream, которое может захватывать, различать и характеризовать изображения и даже создавать для них подписи на обычном языке. Эта бесплатная комплексная платформа включает в себя множество инструментов, библиотек и различных ресурсов, которые позволяют разработчику создавать приложения с использованием глубоких нейронных сетей. Изначально у TensorFlow был программный интерфейс Python, ядро которого было написано на оптимизированном C++.

В 2019 году Google выпустила TensorFlow.js, ведущую среду обучения JavaScript для игровых автоматов, недавно названную DeepLearn.js. Это позволяет разработчикам программного обеспечения импортировать существующие модели машинного обучения, которые они недавно подготовили, в автономном режиме, повторно обучать их или создавать новые модели с самого начала и доставлять их либо с помощью Node.js, либо на стороне клиента.

Узнайте больше о TensorFlow.js

6. Машинное обучение.js

Machinelearn.js — это новичок, который выполняет работу, которую ScikitLearn выполняет на земле Python для машинного обучения JavaScript. Он дает прямые и базовые модели и утилиты для управляемых и неуправляемых задач. Сосредоточив внимание на простоте и универсальном машинном обучении для разработчиков JavaScript и Typescript, он предлагает пакетирование, линейные модели, кластеризацию, ансамбль, декомпозицию, извлечение признаков и многое другое.

Он использует проверенную библиотеку Tensorflow.js для своей центральной математики; он позволяет ускорить использование локального интерфейса C++, CUDA и WebGL. В отличие от своего компаньона ml.js, machinelearn.js написан на машинописном языке; он дает определения типов клиентам, которые уже используют этот язык.

Узнайте больше о Machinelearn.js

7. Math.js

Это библиотека для всех математических потребностей в JavaScript с широкими API-интерфейсами линейной алгебры, включая матричные операции и базовую математику. Он очень легкий, так как не полагается на другие методы увеличения ускорения, например, WebAssembly или WebGL.

С бесчисленным количеством участников из сети math.js имеет одну из самых оживленных сетей с открытым исходным кодом, за которой наблюдают основные разработчики, включая Джоса де Йонга.

В области машинного обучения слотов JavaScript Math.js достаточно адекватен, чтобы удовлетворить работу Numpy. Он предоставляет все основные утилиты, необходимые для решения задач машинного обучения.

Узнайте больше о Math.js

 Вам также может понравиться: 5 великолепных бесплатных приложений, которые помогут вам научиться программировать.

Преимущества JavaScript

Мы должны признать, что в отличие от JavaScript Python имеет развитую и богатую среду машинного обучения. Никого не шокирует, что 83% специалистов по информации используют его регулярно. В то время как JavaScript также имеет несколько преимуществ, включая следующие:

Универсальность: JavaScript открывает наилучший подход к комплексному и межэтапному улучшению. Таким образом, разработчики могут использовать один язык для выполнения широкого круга задач. С JS вы широко использовали Angular и React для внешнего дизайна. В то время как системы Node.js позволяют создавать надежную и масштабируемую внутреннюю часть. Еще одна популярная система JavaScript, React Native, позволяет веб-разработчикам создавать популярные мобильные приложения для iOS и Android.
Популярность: согласно опросу Stack Overflow за 2019 год, JavaScript является наиболее распространенной технологией. JavaScript используют 69,7% профессиональных разработчиков. С растущим интересом к интеллектуальным приложениям и увеличением количества оборудования алгоритмы машинного обучения в мире JS также быстро развиваются, получая прибыль от помощи функционирующего сообщества разработчиков.

Количество проектов машинного обучения в JavaScript постоянно растет, и их возможности развиваются соответствующим образом. Как бы то ни было, прежде чем говорить о структурах JavaScript для машинного обучения более подробно; мы должны сослаться на некоторые важные идеи, которые вы будете использовать при управлении интеллектуальными системами.

Заключение

В последние годы как JavaScript, так и машинное обучение стали пользоваться большим вниманием и популярностью. Хотя изначально это было сделано для обеспечения динамического поведения страниц; JavaScript становится одним из языков решения актуализировать и применять методы машинного обучения, особенно в программах или серверах (Node.js).

 Эта статья написана Кодом Уилсоном. Он является менеджером по маркетингу в AIS Technolabs, которая занимается веб-дизайном и разработкой и помогает глобальному бизнесу расти с помощью услуг игровых автоматов JavaScript. Он хотел бы поделиться мыслями об услугах маркетинга в социальных сетях, разработке игрового дизайна и т. д. Следите за ним: Facebook | Твиттер | LinkedIn.