2019-2020 年 7 個頂級 JavaScript 機器學習庫

智能軟件最終越來越容易為幾乎不在意規模或行業的組織所使用。 將智能算法應用於日常任務，您有機會幫助您的組織盈利能力提高 40%、改善客戶體驗並更高效地利用信息。 作為明顯的 JS 粉絲，我們很高興地聲明，JavaScript 機器學習庫開始在將“數字大腦”滲透到我們的日常生活中承擔相當大的工作。

稍微熟悉這個主題的人都知道，Python 和 R 長期以來一直是機器學習項目的必備選項。 無論如何，事情都在發展。 根據 GitHub 對最佳機器學習庫的調查，JavaScript slot machine 在 Python 和 C++ 之後排名第三，而 R 排名第八。

Web 應用程序和機器學習的重要性

Web 應用程序使協會能夠滿足大量客戶的需求，這些需求在不同的土地區域交叉傳輸，而無需任何地理建立過程。 升級 Web 應用程序也同樣簡單，因為代碼應該在服務器中明確更新。 在每個安裝位置更新桌面應用程序異常單調。 由於規模化和易於維護的優勢，Web 應用程序目前正受到他們的工作夥伴的歡迎。

以前，Web 應用程序在本質上幾乎更加直接。 它們通常用作具有簡單界面的信息收集平台。 隨著 Web 技術的富有成效的發展，這些應用程序已經發展成為不可預測的動態元素。

機器學習 (ML) 正在快速發展，並正在連接到不同的空間。 Web 應用程序也可以通過 ML 功能得到改進，並變得更加主導。 AI 可以通過兩種不同的方式整合到 Web 應用程序中。

這兩種方法各有利弊。 服務器端應用程序具有更好的準備能力和更大的內存空間。 同時，服務器端 ML 的瓶頸之一是由於系統流量而導致的延遲。 每個具有 ML 功能的請求都應該被傳送到服務器，在那裡它必須被處理，結果應該返回給用戶。

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2019 年頂級 JavaScript 機器學習庫

對此問題的回答取決於您的具體目標、改進小組過去的經驗以及一些不同的變量。 鑑於我們參與了用於機器學習的各種 JS 系統，我們選擇了您應該在 2019 年嘗試的頂級技術。隨附的庫根據它們的功能和受歡迎程度進行了討論。

1.突觸

作為一個有效維護的機器學習 JavaScript 項目，Synaptic 讓您有機會在程序或 Node.js 中使用不同的神經網絡。 無架構庫包含一些預製結構，使您能夠快速測試和查看各種計算，例如，

您可以將逐點管理到由 Synaptic 團隊、其他助手、教學練習和文章以及實際演示組成的 JavaScript 神經系統配置中。

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2.Keras.js

2019 年，Keras 成為領先的神經網絡庫，用於在廣泛的平台上創建和準備深度學習模型。 它用 Python 編寫，擁有超過 250,000 個個人客戶，是僅次於 TensorFlow 的第二大深度學習結構。

Uber、Netflix 和 Yelp 等科技巨頭連接 Keras 模型以擴大實用性。 該圖書館在歐洲核子研究中心 (CERN) 和美國國家航空航天局 (NASA) 等大型科學協會中同樣廣為人知。 同時，它通常被新公司用作將數字智能融入其業務形式的方法。

作為人工智能庫的 JavaScript 變體，Keras.js 使您能夠在客戶的程序中運行 Keras 模型，並利用 WebGL 3d-designs API 提供的 GPU（圖形處理單元）支持。 應該注意的是，Keras.js 與 Node.js 配合得很好，但只是在 CPU（中央處理器）模式下。

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3.卷積神經網絡

這個庫是在斯坦福大學創建的，結果在 GitHub 上非常有名，有許多貢獻的開發者。 ConvNetJS 再也沒有有效地跟上，但無論它仍然是在程序或 Node.js 中執行深度學習模型的最出色的工具之一。

ConvNetJS 支持：

ConvNetJS 執行獨特的 AI 任務，包括模式識別。 它還支持 JavaScript 數據加密和調試。 ConvNetJS 執行起來並不困難，但是，它需要一些神經系統方面的經驗，並且運行速度比類似工具慢一些。

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4. 大腦.js

Brain.js 是一個 JavaScript 老虎機學習庫，它鼓勵在任何程序中或在服務器端使用 Node.js 訓練、設計和運行神經系統。 它與各種網絡一起用於各種目的，包括：

前饋神經系統，其中信息始終以單一方式移動並且從不反向流動

重複神經系統 (RNN)，可以存儲重要的數據片段，並在設置中使用它們來理解和表徵信息

長瞬時記憶系統 (LSTM)，或類似的 RNN，致力於適應長途條件。 這些先進的計算控制著蘋果的 Siri、亞馬遜的 Alexa 以及谷歌的翻譯技術和語音識別。 LSTM 是 AI 中最有益的成就，與從醫學診斷到旋律組織的一切相關。

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5.張量流.js

由 Google Brain 小組創建的 TensorFlow 構建了像 DeepDream 這樣的高級神經網絡軟件的原因，它可以捕捉、區分和表徵圖片，甚至為它們生成規則的語言字幕。 這個免費的端到端平台包含大量工具、庫和不同的資源，讓開發人員可以在深度神經網絡上構建應用程序。 最初，TensorFlow 有一個 Python 編程接口，其核心是用深度優化的 C++ 編寫的。

2019 年，谷歌發布了 TensorFlow.js，這是一個頂級的 JavaScript 老虎機學習框架，最近被稱為 DeepLearn.js。 它使軟件開發人員能夠導入他們最近準備的現有 ML 模型，斷開連接，重新訓練它們或從頭開始製造新模型，並使用 Node.js 或在客戶端交付它們。

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6.機器學習.js

Machinelearn.js 是一個新來者，可以滿足 ScikitLearn 在 Python 領域為 JavaScript 機器學習所做的工作。 它為管理和獨立問題提供直接和任務基本模型和實用程序。 專注於 JavaScript 和 Typescript 開發人員的簡單性和通用機器學習，它提供裝袋、線性模型、聚類、集成、分解、特徵提取等。

它使用久經考驗的庫 Tensorflow.js 作為其核心數學； 它支持加速使用 C++ 本地接口、CUDA 和 WebGL。 machinelearn.js 與其同伴 ml.js 完全不同，它是用 Typescript 編寫的； 它為正在使用該語言的用戶提供類型定義。

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7.數學.js

它是一個滿足 JavaScript 中所有數學需求的庫，具有廣泛的線性代數 API，包括矩陣運算和核心數學。 它非常輕量級，因為它不依賴於其他日益增長的加速技術，例如 WebAssembly 或 WebGL。

math.js 擁有來自網絡的無數貢獻者，是最活躍的開源網絡之一，由包括 Jos de Jong 在內的核心開發人員監督。

在 JavaScript 插槽機器學習領域，Math.js 足以滿足 Numpy 的工作。 它提供了解決機器學習問題所需的所有基本實用程序。

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JavaScript 的優點

我們應該承認，與 JavaScript 相比，Python 擁有更發達和豐富的 ML 環境。 83% 的信息專家經常使用它並不會讓任何人感到震驚。 雖然 JavaScript 也有一些優點，包括：

JavaScript 中的機器學習項目數量一直在增長，能力也在適度提升。 儘管如此，在更詳細地討論用於機器學習的 JavaScript 結構之前； 我們必須參考您在管理智能係統時會遇到的一些重要想法。

結論

在最近幾年中，JavaScript 和機器學習都得到了越來越多的關注和流行。 儘管最初是為了增強頁面的動態行為； JavaScript 最終成為實現和應用機器學習方法的決定性語言之一，尤其是在程序或服務器 (Node.js) 中。

 本文由 Code Wilson 撰寫。 他是 AIS Technolabs 的營銷經理，該公司是一家網頁設計和開發公司，通過 JavaScript 老虎機服務幫助全球企業發展。 他樂於分享有關社交媒體營銷服務和遊戲設計開發等方面的想法。關注他：Facebook | 推特 | 領英。