2019-2020 年 7 个顶级 JavaScript 机器学习库

智能软件最终越来越容易为几乎不在意规模或行业的组织所使用。 将智能算法应用于日常任务，您有机会帮助您的组织盈利能力提高 40%、改善客户体验并更高效地利用信息。 作为明显的 JS 粉丝，我们很高兴地声明，JavaScript 机器学习库开始在将“数字大脑”渗透到我们的日常生活中承担相当大的工作。

稍微熟悉这个主题的人都知道，Python 和 R 长期以来一直是机器学习项目的必备选项。 无论如何，事情都在发展。 根据 GitHub 对最佳机器学习库的调查，JavaScript slot machine 位居第三，仅次于 Python 和 C++，而 R 排在第八位。

Web 应用程序和机器学习的重要性

Web 应用程序使协会能够满足大量客户的需求，这些需求在不同的土地区域交叉传输，而无需任何地理建立过程。 升级 Web 应用程序也同样简单，因为代码应该在服务器中明确更新。 在每个安装位置更新桌面应用程序异常单调。 由于规模化和易于维护的优势，Web 应用程序目前正受到他们的工作伙伴的青睐。

以前，Web 应用程序在本质上几乎更加直接。 它们通常用作具有简单界面的信息收集平台。 随着 Web 技术的富有成效的发展，这些应用程序已经发展成为不可预测的动态元素。

机器学习 (ML) 正在快速发展，并正在连接到不同的空间。 Web 应用程序也可以通过 ML 功能得到改进，并变得更加主导。 AI 可以通过两种不同的方式整合到 Web 应用程序中。

这两种方法各有利弊。 服务器端应用程序具有更好的准备能力和更大的内存空间。 同时，服务器端 ML 的瓶颈之一是由于系统流量而导致的延迟。 每个具有 ML 功能的请求都应该被传送到服务器，在那里它必须被处理，结果应该返回给用户。

 为您推荐：如何在您的创业项目中使用 AI 和机器学习？

2019 年顶级 JavaScript 机器学习库

对此问题的回答取决于您的具体目标、改进小组过去的经验以及一些不同的变量。 鉴于我们参与了用于机器学习的各种 JS 系统，我们选择了您在 2019 年应该尝试的顶级技术。随附的库根据它们的功能和受欢迎程度进行了讨论。

1.突触

作为一个有效维护的机器学习 JavaScript 项目，Synaptic 让您有机会在程序或 Node.js 中使用不同的神经网络。 无架构库包含一些预制结构，使您能够快速测试和查看各种计算，例如，

您可以将逐点管理到由 Synaptic 团队、其他助手、教学练习和文章以及实际演示组成的 JavaScript 神经系统配置中。

了解更多关于新立得

2.Keras.js

2019 年，Keras 成为领先的神经网络库，用于在广泛的平台上创建和准备深度学习模型。 它用 Python 编写，拥有超过 250,000 个个人客户，是仅次于 TensorFlow 的第二大深度学习结构。

Uber、Netflix 和 Yelp 等科技巨头连接 Keras 模型以扩大实用性。 该图书馆在欧洲核子研究中心 (CERN) 和美国国家航空航天局 (NASA) 等大型科学协会中同样广为人知。 同时，它通常被新公司用作将数字智能融入其业务形式的方法。

作为人工智能库的 JavaScript 变体，Keras.js 使您能够在客户的程序中运行 Keras 模型，并利用 WebGL 3d-designs API 提供的 GPU（图形处理单元）支持。 应该注意的是，Keras.js 与 Node.js 配合得很好，但只是在 CPU（中央处理器）模式下。

进一步了解 Keras.js

3.卷积神经网络

这个库是在斯坦福大学创建的，结果在 GitHub 上非常有名，有许多贡献的开发者。 ConvNetJS 再也没有有效地跟上，但无论它仍然是在程序或 Node.js 中执行深度学习模型的最出色的工具之一。

ConvNetJS 支持：

ConvNetJS 执行独特的 AI 任务，包括模式识别。 它还支持 JavaScript 数据加密和调试。 ConvNetJS 执行起来并不困难，但是，它需要一些神经系统方面的经验，并且运行速度比类似工具慢一些。

进一步了解 ConvNetJS

4. 大脑.js

Brain.js 是一个 JavaScript 老虎机学习库，它鼓励在任何程序中或在服务器端使用 Node.js 训练、设计和运行神经系统。 它与各种网络一起用于各种目的，包括：

前馈神经系统，其中信息始终以单一方式移动并且从不反向流动

重复神经系统 (RNN)，可以存储重要的数据片段并在设置中使用它们来理解和表征信息

长瞬时记忆系统 (LSTM)，或类似的 RNN，致力于适应长途条件。 这些先进的计算控制着苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 以及谷歌的翻译技术和语音识别。 LSTM 是 AI 中最有益的成就，与从医学诊断到旋律组织的一切相关。

了解更多关于 Brain.js 的信息

5.张量流.js

由 Google Brain 小组创建的 TensorFlow 构建了像 DeepDream 这样的高级神经网络软件的原因，它可以捕捉、区分和表征图片，甚至为它们生成规则的语言字幕。 这个免费的端到端平台包含大量工具、库和不同的资源，让开发人员可以在深度神经网络上构建应用程序。 最初，TensorFlow 有一个 Python 编程接口，其核心是用深度优化的 C++ 编写的。

2019 年，谷歌发布了 TensorFlow.js，这是一个顶级的 JavaScript 老虎机学习框架，最近被称为 DeepLearn.js。 它使软件开发人员能够导入他们最近准备的现有 ML 模型，断开连接，重新训练它们或从头开始制造新模型，并使用 Node.js 或在客户端交付它们。

进一步了解 TensorFlow.js

6.机器学习.js

Machinelearn.js 是一个新来者，可以满足 ScikitLearn 在 Python 领域为 JavaScript 机器学习所做的工作。 它为管理和独立问题提供直接和任务基本模型和实用程序。 专注于 JavaScript 和 Typescript 开发人员的简单性和通用机器学习，它提供装袋、线性模型、聚类、集成、分解、特征提取等。

它使用久经考验的库 Tensorflow.js 作为其核心数学； 它支持加速使用 C++ 本地接口、CUDA 和 WebGL。 machinelearn.js 与其同伴 ml.js 完全不同，它是用 Typescript 编写的； 它为正在使用该语言的用户提供类型定义。

进一步了解 Machinelearn.js

7.数学.js

它是一个满足 JavaScript 中所有数学需求的库，具有广泛的线性代数 API，包括矩阵运算和核心数学。 它非常轻量级，因为它不依赖于其他日益增长的加速技术，例如 WebAssembly 或 WebGL。

math.js 拥有来自网络的无数贡献者，是最活跃的开源网络之一，由包括 Jos de Jong 在内的核心开发人员监督。

在 JavaScript 插槽机器学习领域，Math.js 足以满足 Numpy 的工作。 它提供了解决机器学习问题所需的所有基本实用程序。

了解有关 Math.js 的更多信息

您可能还喜欢： 5 个出色的免费应用程序，可帮助您学习如何编码。

JavaScript 的优点

我们应该承认，与 JavaScript 相比，Python 拥有更发达和丰富的 ML 环境。 83% 的信息专家经常使用它并不会让任何人感到震惊。 虽然 JavaScript 也有一些优点，包括：

JavaScript 中的机器学习项目数量一直在增长，能力也在适度提升。 尽管如此，在更详细地讨论用于机器学习的 JavaScript 结构之前； 我们必须参考您在管理智能系统时会遇到的一些重要想法。

结论

在最近几年中，JavaScript 和机器学习都得到了越来越多的关注和流行。 尽管最初是为了增强页面的动态行为； JavaScript 最终成为实现和应用机器学习方法的决定性语言之一，尤其是在程序或服务器 (Node.js) 中。

 本文由 Code Wilson 撰写。 他是 AIS Technolabs 的营销经理，该公司是一家网页设计和开发公司，通过 JavaScript 老虎机服务帮助全球企业发展。 他乐于分享有关社交媒体营销服务和游戏设计开发等方面的想法。关注他：Facebook | 推特 | 领英。