6 самых популярных JavaScript-фреймворков для машинного обучения с открытым исходным кодом

Если вы новичок или разработчик JavaScript и хотите плавать в пуле машинного обучения или хотите проявить проницательность в машинном обучении, то бесплатная среда JavaScript может оказаться для вас полезной. Машинное обучение обретает форму с экспоненциальной скоростью, что делает процесс разработки приложения очень простым. Нельзя отрицать, что Python сохранил особое место в машинном обучении, но все же JavaScript не может быть оставлен без внимания.

JavaScript играет важную роль в разработке веб-сайтов. Разработчики используют JavaScript для подключения функций машинного обучения к веб-странице или приложению в браузере. Эти JavaScript-фреймворки стимулируют рост бизнеса за счет искусственного интеллекта и машинного обучения.

1. STDLib

Это библиотека с открытым исходным кодом, работающая на JavaScript и Node.js. Это помогает вам поддерживать браузеры для научных и числовых веб-приложений машинного обучения. STDLib (библиотека) поставляется с комплексными и расширенными математическими и статистическими функциями, которые помогут вам в создании высокопроизводительных моделей машинного обучения и приложений. Он также используется для построения графиков и графических функций для исследовательского анализа данных, визуализации данных и многого другого.

Функции:

• 150+ специальных встроенных математических функций (таких как интеграция, предельная непрерывность, дифференциация, анализ данных и т. Д.)
• 35+ вероятностных распределений (для обработки вероятностных данных)
• Более 50 образцов данных для тестирования, разработки и т. Д.

Бинарная классификация через стохастический градиентный спуск

Например: @ stdlib / ml / онлайн-двоичная-классификация

Обработка естественного языка

 Например: @ stdlib / nlp и многие другие функции.                                                         

2. TensorFlow.js

Это библиотека JavaScript для машинного обучения с открытым исходным кодом, принадлежащая Google. Ранее он назывался deeplearn.js, потому что является преемником Deeplearn.js. deeplearn.js сегодня устарело. Он используется для различных целей, таких как обучение нейронной сети в приложении, диагностика заболеваний, в образовательных целях, разработка моделей и приложений машинного обучения и многое другое. Если у вас есть уже обученные модели, которые вы хотите импортировать в браузер, TensorFlow.js позволит вам это сделать. он автоматически обеспечивает поддержку WebGL и Node.js.

3. Keras.js

KerasJS - еще одна популярная платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать модели машинного обучения в браузере и помогает легко запускать модели Keras в браузере с поддержкой графического процессора через WebGL. Эти модели также работают в Node.js, если разрешен режим ЦП. Keras.js также расширяет поддержку обучения моделей с использованием любой серверной инфраструктуры, такой как Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Next.js, Meteor.js. Некоторые модели Keras, которые можно развернуть в браузере на стороне клиента, включают Inception v3 (обучено в ImageNet), 50-слойную остаточную сеть (обучено в ImageNet) и сверточный вариационный автокодировщик (обучено в MNIST).

Ниже приведены некоторые модели Keras, которые можно запускать в браузере:

• DenseNet-121, обученный на ImageNet
• Inception v3, обученный на ImageNet
• Сверточный вариационный автоэнкодер, обученный на MNIST и т. Д.

4. Brain.js

Концепции машинного обучения должны быть очень пугающими для новичков, что может вызвать разочарование у человека с самого начала. Сложные техники и концепции в этой области могут разочаровать и разочаровать новичков. В таких случаях Brain.js становится важным. Brain.js - это открытая библиотека JavaScript для нейронных сетей, которая упрощает процесс определения, обучения и запуска нейронных сетей. Его также можно использовать с NodeJS, и он обеспечивает поддержку браузера и различных типов сетей для различных задач. Если вы разработчик JavaScript и новичок в машинном обучении, Brain.js может облегчить вам стресс.

Чтобы настроить Brain.js, используйте следующий код:

npm установить brain.js

Вы также можете включить библиотеку в браузер, используя код, приведенный ниже.

 <script src = "https://raw.githubusercontent.com/harthur-org/brain.js/master/browser.js"> </script>                                                                                                                    

Однако для установки наивного байесовского классификатора используйте следующий код

 классификатор установки npm

5. ConvNetJS

ConvNetJS - это библиотека JavaScript, используемая для обучения моделей глубокого обучения (нейронных сетей) в вашем браузере. Он очень прост в использовании, вы просто моргаете ресницами и занимаетесь тренировкой. Особых требований к ПО, компиляторам, инсталляциям, графическим процессорам нет.

Чтобы установить классификатор ConvNetJS, используйте следующий код

 npm я convnetjs

Одним из недостатков использования этой библиотеки является то, что ею сложно управлять, а также она сложна для начинающих, которые хотят ее использовать. Чтобы использовать эту библиотеку, вы должны иметь соответствующие общие знания в этой области. Мы также можем не одобрять его, потому что обработка иногда становится медленнее, чем в других аналогичных инструментах.

6. ML.js

ML.JS предоставляет инструменты машинного обучения для работы с NodeJS и браузерами. Главный мотив ML.js - сделать машинное обучение доступным для крупных географических пользователей, высококвалифицированных программистов и студентов. В эту библиотеку включены почти все возможные алгоритмы, которые необходимы для построения хороших моделей машинного обучения. ML.js дает нам возможность вывести машинное обучение на новый уровень. ML Hub-Team любит работать с новыми технологиями и их отличными реализациями.

Вы можете настроить инструмент ML.js, используя следующий код

 <script src = " https://www.lactame.com/lib/ml/2.2.0/ml.min.js "> </script>

ML.js поддерживает следующие алгоритмы машинного обучения…

Контролируемое обучение

• K-ближайший сосед (KNN)
• Наивный байесовский
• Метод частичных наименьших квадратов (PLS)
• Простая линейная регрессия
• Случайный лес
• Логистическая регрессия
• Дерево решений: КОРЗИНА
• Многовариантная линейная регрессия
• Опорные векторные машины (SVM)

Обучение без учителя

• К-средство кластеризации
• Анализ главных компонентов (PCA)