2019-2020'de En İyi 7 JavaScript Makine Öğrenimi Kitaplığı

Akıllı yazılım, boyutuna veya sektöre pek aldırış etmeyen kuruluşlar için giderek daha erişilebilir hale geliyor. Akıllı algoritmaları günlük görevlere uygulayarak, kuruluşunuzun kârlılığına %40 oranında yardımcı olma, müşteri deneyimini iyileştirme ve bilgileri daha verimli kullanma fırsatı elde edersiniz. Açık JS hayranları olarak, JavaScript makine öğrenimi kitaplıklarının 'dijital beyinlerin' günlük yaşamlarımıza sızmasında önemli bir iş üstlenmeye başladığını belirtmekten memnuniyet duyuyoruz.

Konuya biraz aşina olan herkes, Python ve R'nin oldukça uzun bir süredir makine öğrenimi projelerinin temel seçenekleri olduğunu bilir. Her durumda, işler gelişiyor. En iyi makine öğrenimi kitaplıklarıyla ilgili GitHub anketine göre, JavaScript slot makinesi Python ve C++'dan sonra üçüncü konuma sahipken, R sekizinci sırada yer alıyor.

Web uygulamalarının ve makine öğreniminin önemi

Web uygulamaları, derneklere, herhangi bir coğrafi kuruluş işlemi gerektirmeden, farklı arazi alanları üzerinden çapraz olarak iletilen çok sayıda müşterinin gereksinimlerini zorunlu kılma yetkisi verir. Kodun sunucuda farklı bir şekilde yenilenmesi gerektiğinden, Web uygulamalarını yükseltmek de benzer şekilde basittir. Kurulan her konumda bir masaüstü uygulamasını güncellemek son derece monotondur. Ölçek avantajları ve bakım kolaylığı nedeniyle, Web uygulamaları şu anda çalışma alanı ortakları tarafından istenmektedir.

Önceden, Web uygulamaları doğası gereği neredeyse daha basitti. Genellikle basit arayüzlere sahip bilgi toplama platformları olarak çalıştılar. Web teknolojilerindeki üretken gelişme ile bu uygulamalar öngörülemeyen ve dinamik öğeler haline geldi.

Makine öğrenimi (ML) hızla ilerliyor ve farklı alanlara bağlanıyor. Web uygulamaları da ML kapasiteleri ile geliştirilebilir ve daha baskın hale gelebilir. AI, Web uygulamalarında iki farklı şekilde birleştirilebilir.

Her iki metodoloji için de artılar ve eksiler var. Sunucu tarafı uygulamaları, daha büyük bellekle daha iyi hazırlık yetenekleri için biraz hareket alanına sahiptir. Eşzamanlı olarak, sunucu tarafı ML'deki darboğazlardan biri, sistem trafiği nedeniyle ertelemedir. Makine öğrenimi işlevine sahip her istek, işlenmesi gereken sunucuya iletilmeli ve sonuçlar müşteriye geri dönmelidir.

 Size önerilenler: Başlangıç ​​Projenizde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimini Nasıl Kullanabilirsiniz?

2019'daki en iyi JavaScript makine öğrenimi kitaplıkları

Bu sorunun yanıtı, özel hedeflerinize, iyileştirme grubunuzun geçmiş deneyimlerine ve birkaç farklı değişkene bağlıdır. Makine öğrenimi için çeşitli JS sistemlerine dahil olmamız göz önüne alındığında, 2019'da denemeniz gereken en iyi teknolojileri seçtik. Ekteki kitaplıklar, yeteneklerine ve popülerliklerine göre ele alınmıştır.

1. Sinaptik

Etkili bir makine öğrenimi JavaScript projesi olan Synaptic, size programda veya Node.js'de farklı sinir ağlarıyla çalışma şansı verir. Mimariden bağımsız kitaplık, çeşitli hesaplamaları hızlı bir şekilde test etmenizi ve bunlara bakmanızı sağlayan önceden üretilmiş birkaç yapı içerir, örneğin,

Synaptic grubu, farklı yardımcılar, eğitici alıştırmalar ve makaleler tarafından oluşturulan JavaScript sinir sistemi yapılandırmasında noktadan noktaya yönetimden ve gerçekçi demolardan yararlanabilirsiniz.

Synaptic hakkında daha fazla bilgi edinin

2. Keras.js

2019'da Keras, çok çeşitli platformlar üzerinde derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve hazırlanmasında lider sinir ağı kitaplığı haline geldi. Python'da yazılan ve 250.000'den fazla bireysel müşteriye sahip olan bu yapı, TensorFlow'dan sonra en önde gelen ikinci derin öğrenme yapısıdır.

Uber, Netflix ve Yelp gibi teknoloji devleri, kullanışlılığı artırmak için Keras modellerini birbirine bağladı. Kütüphane aynı şekilde CERN ve NASA gibi büyük bilimsel dernekler tarafından da iyi bilinmektedir. Eşzamanlı olarak, genellikle yeni şirketler tarafından dijital zekayı iş biçimlerine dahil etmek için bir yöntem olarak kullanılır.

Yapay zeka kitaplığının bir JavaScript çeşidi olan Keras.js, müşterinin programında Keras modellerini çalıştırmanıza ve WebGL 3d-designs API tarafından verilen GPU (Grafik İşleme Birimi) desteğinden yararlanmanıza olanak tanır. Dikkat edilmelidir ki Keras.js, Node.js ile uyumludur, ancak sadece CPU (Merkezi İşlem Birimi) modundadır.

Keras.js hakkında daha fazla bilgi edinin

3. ConvNetJS

Bu kitaplık Stanford Üniversitesi'nde yapıldı ve birçok geliştiricinin katkıda bulunduğu GitHub'da son derece ünlü olduğu ortaya çıktı. ConvNetJS bir daha asla etkin bir şekilde sürdürülemez, ancak yine de programda veya Node.js'de derin öğrenme modellerini yürütmek için en istisnai araçlardan biri olmaya devam eder.

ConvNetJS'nin temelleri:

ConvNetJS, örüntü tanıma dahil olmak üzere farklı yapay zeka görevleri gerçekleştirir. Aynı şekilde, JavaScript veri şifreleme ve hata ayıklamaya da yardımcı olur. ConvNetJS, yürütülmesi zor bir şey değildir, ancak sinir sistemlerinde biraz deneyim gerektirir ve benzer araçlardan biraz daha yavaş çalışır.

ConvNetJS hakkında daha fazlasını öğrenin

4. Brain.js

Brain.js, herhangi bir programda veya sunucu tarafında Node.js ile sinir sistemlerini eğitmeyi, tasarlamayı ve çalıştırmayı teşvik eden bir JavaScript slot makinesi öğrenme kitaplığıdır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için çeşitli ağlarla çalışır:

Bilginin tutarlı bir şekilde tek bir yönde hareket ettiği ve asla tersine akmadığı ileri beslemeli sinir sistemleri

Önemli veri parçacıklarını depolayabilen ve bunları bilgiyi anlama ve karakterize etme ortamında kullanabilen tekrarlayan sinir sistemleri (RNN'ler)

Uzun geçici bellek sistemleri (LSTM'ler) veya bir tür RNN'ler, uzun mesafe koşullarına uyum sağlamak için çalıştı. Bu güçlü hesaplamalar, Apple'ın Siri'sini, Amazon'un Alexa'sını ve Google'ın çeviri teknolojilerini ve konuşma tanımayı kontrol ediyor. LSTM, tıbbi teşhisten melodik organizasyona kadar her şeyle bağlantılı yapay zekadaki en faydalı başarıdır.

Brain.js hakkında daha fazla bilgi edinin

5. TensorFlow.js

Google Brain grubu tarafından oluşturulan TensorFlow, DeepDream gibi resimleri yakalayabilen, ayırt edebilen, karakterize edebilen ve hatta onlar için normal dil altyazıları üretebilen gelişmiş sinir ağı yazılımının temelini oluşturur. Bu ücretsiz uçtan uca platform, bir geliştiricinin derin sinir ağları üzerinde uygulama oluşturmasına olanak tanıyan çok sayıda araç, kitaplık ve farklı kaynaklardan oluşur. Başlangıçta, TensorFlow, merkezi derinden optimize edilmiş C++ ile yazılmış bir Python programlama arayüzüne sahiptir.

2019'da Google, yakın zamanda DeepLearn.js olarak adlandırılan en iyi JavaScript slot makinesi öğrenme çerçevesi olan TensorFlow.js'yi piyasaya sürdü. Yazılım geliştiricilerin yakın zamanda hazırladıkları mevcut ML modellerini bağlantısız olarak içe aktarabilmelerini, yeniden eğitebilmelerini veya baştan yeni modeller üretip ister Node.js ile ister müşteri tarafında teslim edebilmelerini sağlar.

TensorFlow.js hakkında daha fazla bilgi edinin

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js, ScikitLearn'ün JavaScript Makine Öğrenimi için Python diyarında yaptığı işi yerine getiren yeni bir programdır. Yönetilen ve yardımsız sorunlar için doğrudan ve göreve dayalı modeller ve yardımcı programlar sağlar. JavaScript ve TypeScript geliştiricileri için basitliğe ve genel amaçlı makine öğrenimine odaklanarak, torbalama, doğrusal modeller, kümeleme, topluluk, ayrıştırma, özellik çıkarma ve daha pek çok şey sunar.

Merkez matematiği için mücadele denenmiş kitaplık Tensorflow.js'yi kullanır; C++ yerel arayüzü, CUDA ve WebGL'yi kullanarak hızlandırmayı sağlar. Eş arkadaşı ml.js gibi değil, machinelearn.js TypeScript ile yazılmıştır; şu anda dili kullanan istemcilere tip tanımları verir.

Machinelearn.js hakkında daha fazla bilgi edinin

7. Matematik.js

Matris işlemleri ve temel matematik dahil olmak üzere geniş doğrusal cebir API'leri ile JavaScript'teki tüm matematik ihtiyaçlarını karşılayan bir kitaplıktır. WebAssembly veya WebGL gibi diğer artan hızlandırma tekniklerine dayanmadığı için çok hafiftir.

Ağdan sayısız katkıda bulunan ile math.js, Jos de Jong da dahil olmak üzere çekirdek geliştiriciler tarafından denetlenen en canlı açık kaynak ağlarından birine sahiptir.

JavaScript slot Machine Learning alanında Math.js, Numpy'nin işini karşılayacak kadar yeterlidir. Makine öğrenimi sorunlarını çözmek için gereken tüm temel yardımcı programları sağlar.

Math.js hakkında daha fazla bilgi edinin

 Şunlar da ilginizi çekebilir: Nasıl Kod Yazacağınızı Öğrenmenize Yardımcı Olacak 5 Muhteşem Ücretsiz Uygulama.

JavaScript'in Avantajları

Python'un JavaScript ile karşılaştırıldığında daha gelişmiş ve zengin bir makine öğrenimi ortamına sahip olduğunu kabul etmeliyiz. Bilgi uzmanlarının %83'ünün düzenli olarak kullanması kimseyi şaşırtmaz. JavaScript'in ayrıca aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç avantajı vardır:

JavaScript'teki makine öğrenimi projelerinin sayısı her zaman gelişiyor ve yetenekleri buna uygun şekilde ilerliyor. Ancak, makine öğrenimi için JavaScript yapılarından daha ayrıntılı olarak bahsetmeden önce; akıllı sistemleri yönetirken gözden geçireceğiniz bazı önemli fikirlere atıfta bulunmalıyız.

Çözüm

Hem JavaScript hem de makine öğrenimi, son yıllarda dikkate alınmayı ve popülerliği artırdı. Başlangıçta sayfaların dinamik davranışını güçlendirmek için yapılmış olsa da; JavaScript, özellikle programlarda veya sunucularda (Node.js) makine öğrenimi yöntemlerini gerçekleştirme ve uygulama kararının dillerinden birini oluşturur.

 Bu makale Code Wilson tarafından yazılmıştır. JavaScript Slot Machine Services ile küresel işletmelerin büyümesine yardımcı olan Web tasarım ve Geliştirme Şirketi olan AIS Technolabs'ta Pazarlama Müdürüdür. Sosyal Medya Pazarlama Hizmetleri ve Oyun Tasarımı Geliştirme vb. hakkındaki düşüncelerini paylaşmaktan mutluluk duyacaktır. Onu takip edin: Facebook | Twitter | Linkedin.