7 ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript ยอดนิยมในปี 2562-2563

ซอฟต์แวร์อัจฉริยะกำลังจะจบลงด้วยการเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับองค์กรโดยไม่สนใจขนาดหรืออุตสาหกรรม การใช้อัลกอริทึมอัจฉริยะกับงานประจำวัน คุณจะได้รับโอกาสในการช่วยให้องค์กรของคุณทำกำไรได้ถึง 40% ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น ในฐานะที่เป็นแฟน JS ที่ชัดเจน เรายินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript เริ่มมีบทบาทอย่างมากในการแทรกซึมของ 'สมองดิจิทัล' ในชีวิตประจำวันของเรา

ทุกคนที่คุ้นเคยกับหัวข้อนี้จะรู้ว่า Python และ R เป็นตัวเลือกที่สำคัญสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่องมาเป็นเวลานาน ไม่ว่าในกรณีใด สิ่งต่าง ๆ กำลังพัฒนา จากการสำรวจ GitHub ของไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุด สล็อตแมชชีน JavaScript ครองตำแหน่งที่สามรองจาก Python และ C++ ในขณะที่ R อยู่ในอันดับที่แปด

ความสำคัญของเว็บแอปพลิเคชันและการเรียนรู้ของเครื่อง

แอปพลิเคชันบนเว็บช่วยให้สมาคมสามารถบังคับความต้องการของลูกค้าจำนวนมาก ถ่ายทอดตามขวางเหนือพื้นที่ต่างๆ โดยไม่ต้องมีกระบวนการจัดตั้งทางภูมิศาสตร์ใดๆ นอกจากนี้ การอัปเกรดเว็บแอปพลิเคชันยังตรงไปตรงมาเช่นเดียวกัน เนื่องจากโค้ดควรได้รับการรีเฟรชอย่างชัดเจนในเซิร์ฟเวอร์ การอัปเดตแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปในแต่ละตำแหน่งที่ติดตั้งเป็นเรื่องน่าเบื่อเป็นพิเศษ เนื่องจากประโยชน์ของขนาดและความง่ายในการบำรุงรักษา เว็บแอปพลิเคชันจึงเป็นที่ต้องการของคู่ค้าในพื้นที่ทำงานของตนในปัจจุบัน

ก่อนหน้านี้ เว็บแอปพลิเคชันเกือบจะตรงไปตรงมามากกว่า โดยทั่วไปแล้วพวกเขาทำงานเป็นแพลตฟอร์มรวบรวมข้อมูลที่มีอินเทอร์เฟซที่ไม่ซับซ้อน ด้วยการพัฒนาอย่างมีประสิทธิผลในเทคโนโลยีเว็บ แอปพลิเคชันเหล่านี้ได้พัฒนาเป็นองค์ประกอบแบบไดนามิกที่คาดเดาไม่ได้

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและเชื่อมต่อกับพื้นที่ต่างๆ เว็บแอปพลิเคชันก็เช่นกัน สามารถพัฒนาขั้นสูงด้วยความจุ ML และกลายเป็นสิ่งที่เหนือกว่าทั้งหมด AI สามารถรวมเข้ากับเว็บแอปพลิเคชันได้สองวิธี

มีข้อดีและข้อเสียสำหรับวิธีการทั้งสองนี้ แอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์มีความสามารถในการเตรียมการที่ดีขึ้นพร้อมหน่วยความจำที่มากขึ้น ในขณะเดียวกัน หนึ่งในปัญหาคอขวดใน ML ฝั่งเซิร์ฟเวอร์คือการเลื่อนออกไปเนื่องจากการรับส่งข้อมูลของระบบ การร้องขอแต่ละรายการที่มีประโยชน์ของ ML ควรถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจะต้องจัดการ และผลลัพธ์ควรส่งกลับไปยังลูกค้า

 แนะนำสำหรับคุณ: วิธีใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในโครงการเริ่มต้นของคุณ

ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง JavaScript อันดับต้น ๆ ในปี 2019

คำตอบสำหรับคำถามนี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์เฉพาะของคุณ ประสบการณ์ที่ผ่านมาของกลุ่มปรับปรุงของคุณ และตัวแปรที่แตกต่างกันเล็กน้อย จากความเกี่ยวข้องของเรากับระบบ JS ต่างๆ สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง เราได้เลือกเทคโนโลยีชั้นนำที่คุณควรลองใช้ในปี 2019 ไลบรารีที่เกี่ยวข้องจะกล่าวถึงตามความสามารถและความนิยม

1. ไซแนปติก

โครงการจาวาสคริปต์ของแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ Synaptic เปิดโอกาสให้คุณทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ ในโปรแกรมหรือใน Node.js ไลบรารีฟรีสำหรับสถาปัตยกรรมประกอบด้วยโครงสร้างสำเร็จรูปบางส่วนที่ช่วยให้คุณสามารถทดสอบและดูการคำนวณต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น

คุณสามารถใช้ประโยชน์จากการจัดการแบบทีละจุดในการกำหนดค่าระบบประสาท JavaScript ที่ประกอบด้วยกลุ่ม Synaptic, ผู้ช่วยต่างๆ, แบบฝึกหัดการสอน และบทความ เช่นเดียวกับการสาธิต

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับซินแนปติก

2. Keras.js

ในปี 2019 Keras กลายเป็นห้องสมุดโครงข่ายประสาทเทียมชั้นนำสำหรับการสร้างและเตรียมโมเดลการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งในขอบเขตที่กว้างขวางของแพลตฟอร์มต่างๆ เขียนด้วย Python และมีลูกค้ามากกว่า 250,000 ราย เป็นโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกที่โดดเด่นที่สุดเป็นอันดับสองรองจาก TensorFlow

รุ่นใหญ่ทางเทคโนโลยีเช่น Uber, Netflix และ Yelp เชื่อมต่อโมเดล Keras เพื่อขยายประโยชน์ ห้องสมุดยังเป็นที่รู้จักกันดีในหมู่สมาคมวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ เช่น CERN และ NASA ในขณะเดียวกัน บริษัทใหม่ๆ มักจะใช้วิธีนี้เป็นวิธีการรวมข้อมูลดิจิทัลเข้ากับรูปแบบธุรกิจของตน

Keras.js ตัวแปร JavaScript ของไลบรารีปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้โมเดล Keras ในโปรแกรมของลูกค้าและใช้ประโยชน์จากการสนับสนุน GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ที่ได้รับจาก WebGL 3d-designs API ควรสังเกตว่า Keras.js เข้ากันได้ดีกับ Node.js แต่อยู่ในโหมด CPU (หน่วยประมวลผลกลาง)

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Keras.js

3. ConvNetJS

ห้องสมุดนี้สร้างขึ้นที่ Stanford University และกลายเป็นที่โด่งดังเป็นพิเศษใน GitHub ด้วยผู้พัฒนาที่มีส่วนร่วมมากมาย ConvNetJS ไม่เคยได้รับการปรับปรุงอย่างมีประสิทธิภาพอีกต่อไป แม้ว่าจะยังคงเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่สุดในการดำเนินการโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในโปรแกรมหรือ Node.js

ConvNetJS หนุน:

ConvNetJS ดำเนินงาน AI ที่โดดเด่น รวมถึงการจดจำรูปแบบ นอกจากนี้ยังช่วยในการเข้ารหัสข้อมูล JavaScript และการดีบัก ConvNetJS เป็นอะไรที่ยากในการดำเนินการ อย่างไรก็ตาม ต้องใช้ประสบการณ์บางอย่างในระบบประสาทและทำงานช้ากว่าเครื่องมือที่คล้ายกันเล็กน้อย

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องสล็อต JavaScript ซึ่งสนับสนุนการฝึกอบรม การออกแบบและเรียกใช้ระบบประสาทในโปรแกรมใดๆ หรือบนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วย Node.js ทำงานร่วมกับเครือข่ายที่หลากหลายเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึง:

ระบบประสาทแบบป้อนไปข้างหน้าซึ่งข้อมูลจะเคลื่อนที่ไปทางเดียวอย่างสม่ำเสมอและไม่เคยไหลย้อนกลับ

ระบบประสาทซ้ำ (RNNs) ซึ่งสามารถเก็บตัวอย่างข้อมูลที่สำคัญและใช้ในการตั้งค่าเพื่อทำความเข้าใจและกำหนดลักษณะของข้อมูล

ระบบหน่วยความจำชั่วคราวแบบยาว (LSTM) หรือประเภท RNN ทำงานเพื่อปรับสภาพการเดินทางระยะไกล การคำนวณที่ขับเคลื่อนเหล่านี้ควบคุม Siri ของ Apple, Alexa ของ Amazon และเทคโนโลยีการแปลและการรู้จำเสียงของ Google LSTM เป็นความสำเร็จที่มีประโยชน์มากที่สุดใน AI ซึ่งเชื่อมโยงกับทุกสิ่งตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงการจัดระเบียบเสียงดนตรี

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Brain.js

5. TensorFlow.js

TensorFlow สร้างขึ้นโดยกลุ่ม Google Brain สร้างโครงสร้างเหตุผลสำหรับซอฟต์แวร์โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง เช่น DeepDream ซึ่งสามารถจับ แยกแยะ และแสดงลักษณะเฉพาะของรูปภาพ และแม้แต่สร้างคำบรรยายภาษาปกติสำหรับรูปภาพเหล่านั้น แพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่ไม่เสียค่าใช้จ่ายนี้ประกอบด้วยเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรต่างๆ มากมายที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันบนโครงข่ายประสาทเทียมที่ลึกซึ้ง ในขั้นต้น TensorFlow มีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรม Python โดยมีศูนย์กลางที่เขียนด้วย C ++ ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด

ในปี 2019 Google ได้เปิดตัว TensorFlow.js ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องสล็อต JavaScript ชั้นนำที่เพิ่งเรียกว่า DeepLearn.js ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถนำเข้าโมเดล ML ที่มีอยู่ที่พวกเขาเพิ่งเตรียม ยกเลิกการเชื่อมต่อ ฝึกใหม่หรือผลิตโมเดลใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น และส่งมอบด้วย Node.js หรือฝั่งลูกค้า

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js เป็นผู้มาใหม่เพื่อตอบสนองงานที่ ScikitLearn ทำในดินแดน Python สำหรับ JavaScript Machine Learning มันให้แบบจำลองและยูทิลิตี้โดยตรงและพื้นฐานสำหรับภารกิจสำหรับปัญหาที่ได้รับการจัดการและไม่ได้รับความช่วยเหลือ โดยมุ่งเน้นที่ความตรงไปตรงมาและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปสำหรับนักพัฒนา JavaScript และ Typescript จะช่วยให้การบรรจุถุง แบบจำลองเชิงเส้น การจัดกลุ่ม กลุ่ม การแยกส่วน การดึงคุณลักษณะ และอื่นๆ อีกมากมาย

มันใช้การต่อสู้ที่พยายามห้องสมุด Tensorflow.js สำหรับคณิตศาสตร์ศูนย์ ช่วยให้เร่งความเร็วโดยใช้ C++ local interface, CUDA และ WebGL ไม่เหมือนกับ ml.js ที่เป็นคู่หูเลย machinelearn.js เขียนด้วย Typescript; มันให้คำจำกัดความประเภทแก่ลูกค้าที่กำลังใช้ภาษาอยู่ในขณะนี้

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Machinelearn.js

7. Math.js

เป็นไลบรารีสำหรับความต้องการทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดใน JavaScript พร้อม API พีชคณิตเชิงเส้นแบบกว้าง รวมถึงการดำเนินการเมทริกซ์และคณิตศาสตร์หลัก มีน้ำหนักเบามากเนื่องจากไม่ต้องพึ่งพาเทคนิคการเร่งความเร็วอื่นๆ เช่น WebAssembly หรือ WebGL

ด้วยผู้ร่วมให้ข้อมูลนับไม่ถ้วนจากเครือข่ายนี้ math.js จึงเป็นหนึ่งในเครือข่ายโอเพ่นซอร์สที่มีชีวิตชีวาที่สุดแห่งหนึ่ง ซึ่งดูแลโดยนักพัฒนาหลักซึ่งรวมถึง Jos de Jong

ในพื้นที่ของแมชชีนเลิร์นนิงของสล็อต JavaScript นั้น Math.js เพียงพอที่จะตอบสนองงานของ Numpy ให้ยูทิลิตี้พื้นฐานทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Math.js

 คุณอาจชอบ: 5 แอพฟรีที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีการเขียนโค้ด

ข้อดีของจาวาสคริปต์

เราควรยอมรับว่าตรงกันข้ามกับ JavaScript Python มีสภาพแวดล้อม ML ที่พัฒนาเพิ่มเติมและสมบูรณ์ ไม่ทำให้ใครตกใจที่ 83% ของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้เป็นประจำ แม้ว่าจาวาสคริปต์ยังมีข้อดีอีกสองสามข้อรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:

จำนวนของโครงการแมชชีนเลิร์นนิงใน JavaScript มีการพัฒนาอยู่เสมอและความสามารถของพวกเขาก็ก้าวหน้าอย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตาม ก่อนหน้านี้มีการพูดถึงโครงสร้าง JavaScript สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในรายละเอียดเพิ่มเติม เราต้องอ้างอิงถึงแนวคิดสำคัญบางอย่างที่คุณจะนำไปใช้เมื่อจัดการระบบอัจฉริยะ

บทสรุป

ทั้งจาวาสคริปต์และแมชชีนเลิร์นนิงได้เพิ่มการพิจารณาและความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แม้ว่าในตอนแรกจะทำขึ้นเพื่อเสริมพลังพฤติกรรมไดนามิกของเพจ JavaScript ปิดท้ายหนึ่งในภาษาของการตัดสินใจที่จะทำให้เป็นจริงและใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโปรแกรมหรือเซิร์ฟเวอร์ (Node.js)

 บทความนี้เขียนโดย Code Wilson เขาเป็นผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่ AIS Technolabs ซึ่งเป็นบริษัทออกแบบและพัฒนาเว็บไซต์ ช่วยให้ธุรกิจทั่วโลกเติบโตด้วย JavaScript Slot Machine Services เขาชอบที่จะแบ่งปันความคิดเกี่ยวกับบริการการตลาดโซเชียลมีเดียและการพัฒนาการออกแบบเกม ฯลฯ ติดตามเขา: Facebook | ทวิตเตอร์ | ลิงค์อิน.