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

Akıllı yazılımlar, büyüklüğe veya sektöre çok az önem veren kuruluşlar için giderek daha erişilebilir hale geliyor. Günlük görevlere akıllı algoritmalar uygulayarak, kuruluşunuzun karlılığına %40 oranında yardımcı olma, müşteri deneyimini iyileştirme ve bilgileri daha verimli kullanma fırsatı elde edersiniz. Açıkça görülen 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 uzun süredir makine öğrenimi projelerinin temel seçenekleri olduğunu bilir. Her durumda, işler gelişiyor. En iyi makine öğrenimi kitaplıklarının GitHub anketine göre, JavaScript slot makinesi Python ve C++'dan sonra üçüncü sırada yer alırken, R sekizinci sırada yer alıyor.

Web uygulamalarının ve makine öğreniminin önemi

Web uygulamaları, derneklere, farklı araziler üzerinde çapraz olarak iletilen çok sayıda müşterinin ihtiyaçlarını herhangi bir coğrafi kuruluş süreci gerektirmeden zorunlu kılma yetkisi verir. Kodun sunucuda belirgin bir şekilde yenilenmesi gerektiğinden, Web uygulamalarını yükseltmek de benzer şekilde basittir. Her kurulu konumda bir masaüstü uygulamasını güncellemek son derece monotondur. Ölçeklendirmenin faydaları ve bakım kolaylığı nedeniyle, Web uygulamaları şu anda çalışma alanı ortakları tarafından aranmaktadır.

Daha önce, 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 unsurlara dönüşmüştür.

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

Her iki metodolojinin de artıları ve eksileri vardır. Sunucu tarafı uygulamalar, daha fazla bellekle daha iyi hazırlama yetenekleri için biraz serbestliğe sahiptir. Aynı zamanda sunucu taraflı ML'deki darboğazlardan biri de sistem trafiğinden kaynaklanan ertelemedir. ML kullanışlılığına sahip her talep, işlenmesi gereken sunucuya iletilmeli ve sonuçları müşteriye geri dönmelidir.

 Sizin için önerilenler: Başlangıç ​​Projenizde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nasıl Kullanılır?

2019'daki en iyi JavaScript makine öğrenimi kitaplıkları

Bu sorunun yanıtı, belirli hedeflerinize, iyileştirme grubunuzun geçmiş deneyimine ve birkaç farklı değişkene bağlıdır. Makine öğrenimi için çeşitli JS sistemleriyle olan ilişkimizi göz önünde bulundurarak, 2019'da denemeniz gereken en iyi teknolojileri seçtik. Birlikte verilen kitaplıklar, yeteneklerine ve popülerliklerine göre tartışılmıştır.

1. Sinaptik

Etkili bir şekilde sürdürülen 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 yararlanabilirsiniz.

Synaptic hakkında daha fazla bilgi edinin

2. Keras.js

2019'da Keras, çok çeşitli platformlarda derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve hazırlanması için lider sinir ağı kütüphanesi oldu. Python'da yazılmış ve 250.000'den fazla bireysel istemciyle övünen bu, TensorFlow'dan sonra en önemli ikinci derin öğrenme yapısıdır.

Uber, Netflix ve Yelp gibi teknoloji ağırlıkları, kullanışlılığı artırmak için Keras modellerini birbirine bağladı. Kütüphane aynı şekilde CERN ve NASA gibi büyük bilimsel dernekler arasında 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, Keras modellerini müşterinin programında çalıştırmanıza ve WebGL 3d-designs API tarafından verilen GPU (Grafik İşleme Birimi) desteğinden yararlanmanıza olanak tanır. Keras.js'nin Node.js ile iyi gittiği, ancak sadece CPU (Merkezi İşlem Birimi) modunda olduğu fark edilmelidir.

Keras.js hakkında daha fazla bilgi edinin

3. ConvNetJS

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

ConvNetJS şunları destekler:

ConvNetJS, örüntü tanıma dahil olmak üzere farklı yapay zeka görevleri gerçekleştirir. Aynı şekilde JavaScript veri şifrelemesine ve hata ayıklamasına da yardımcı olur. ConvNetJS, yürütülmesi zor olmakla birlikte, sinir sistemlerinde biraz deneyim gerektirir ve benzer araçlardan biraz daha yavaş çalışır.

ConvNetJS hakkında daha fazla bilgi edinin

4. Beyin.js

Brain.js, Node.js ile herhangi bir programda veya sunucu tarafında 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 sürekli olarak tek bir yönde hareket ettiği ve asla ters yönde akmadığı ileri beslemeli sinir sistemleri

Önemli veri parçacıklarını depolayabilen ve bunları bilgiyi kavramak ve karakterize etmek için ortamlarda 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 tahrikli hesaplamalar Apple'ın Siri'sini, Amazon'un Alexa'sını ve Google'ın çeviri teknolojilerini ve konuşma tanımasını kontrol ediyor. LSTM, tıbbi teşhisten melodik organizasyona kadar her şeye bağlı olan AI'daki 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 ve karakterize edebilen ve hatta onlar için normal dil altyazıları üretebilen gelişmiş sinir ağı yazılımlarının nedenini yapılandırıyor. Bu ücretsiz uçtan uca platform, bir geliştiricinin derin sinir ağları üzerinde uygulama oluşturmasına olanak tanıyan çok sayıda araç, kitaplık ve farklı kaynaktan oluşur. Başlangıçta, TensorFlow, merkezi son derece 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 son zamanlarda bağlantısız olarak hazırladıkları mevcut ML modellerini içe aktarmalarını, yeniden eğitmelerini veya baştan yeni modeller üretmelerini ve bunları ister Node.js ile ister müşteri tarafında teslim etmelerini sağlar.

TensorFlow.js hakkında daha fazla bilgi edinin

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js, ScikitLearn'in JavaScript Makine Öğrenimi için Python ülkesinde yaptığı işi karşılamak için yeni gelen bir kişidir. Yönetilen ve yardım edilmeyen sorunlar için doğrudan ve misyon temelli modeller ve araçlar sağlar. JavaScript ve TypeScript geliştiricileri için basitliğe ve genel amaçlı makine öğrenimine odaklanarak, torbalama, doğrusal modeller, kümeleme, topluluk, ayrıştırma, özellik çıkarma ve çok daha fazlasını sunar.

Merkez matematiği için, denenmiş Tensorflow.js kitaplığını kullanır; C++ yerel arabirimi, CUDA ve WebGL'yi kullanarak hızlandırmayı güçlendirir. Machinelearn.js, tamamlayıcısı ml.js gibi değil, TypeScript ile yazılmıştır; şu anda dili kullanan istemcilere tür tanımları verir.

Machinelearn.js hakkında daha fazla bilgi edinin

7. Matematik.js

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

Ağdan sayısız katkıda bulunanlarla, math.js, Jos de Jong dahil olmak üzere çekirdek geliştiriciler tarafından denetlenen en canlı açık kaynaklı ağlardan birine sahiptir.

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

Math.js hakkında daha fazla bilgi edinin

 Şunlar da hoşunuza gidebilir: Kod Yazmayı Öğrenmenize Yardımcı Olacak 5 Harika Ücretsiz Uygulama.

JavaScript'in Avantajları

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

JavaScript'teki makine öğrenimi projelerinin miktarı her zaman gelişiyor ve yetenekleri uygun şekilde ilerliyor. Her ne olursa olsun, makine öğrenimi için JavaScript yapılarından daha detaylı bahsetmeden önce; akıllı sistemleri yönetirken üzerinden geçeceğiniz bazı önemli fikirlere atıfta bulunmamız gerekiyor.

Çözüm

Hem JavaScript hem de makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla ilgi ve popülerlik kazandı. 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. Web tasarım ve Geliştirme Şirketi olan AIS Technolabs'ta, JavaScript Slot Machine Services ile küresel işletmelerin büyümesine yardımcı olan Pazarlama Müdürüdür. Sosyal Medya Pazarlama Hizmetleri ve Oyun Tasarımı Geliştirme vb. konularda düşüncelerini paylaşmayı çok ister. Onu takip edin: Facebook | heyecan | LinkedIn.