10 надежных библиотек машинного обучения JavaScript

10 надежных библиотек машинного обучения JavaScript

Машинное обучение в наши дни находится на пике своего развития, и рост новейших технологий в области машинного обучения помог разработчикам создавать новые приложения на основе искусственного интеллекта проще, чем когда-либо. Когда дело доходит до веб-приложений, JavaScript широко используется в качестве основного языка программирования.

В этой статье мы попытаемся сопоставить машинное обучение с JavaScript и изучим различные JavaScript-фреймворки для машинного обучения, которые будут лидировать в 2021 году.

1. ConvNetJS

ConvNetJS – это надежная библиотека JS, которая работает с моделями глубокого обучения (нейронными сетями) полностью в веб-браузере. Исследователь из Стэнфордского университета написал эту библиотеку JavaScript, и она позволяет разработчикам формулировать и решать нейронные сети и глубокое обучение на JavaScript. Она включает в себя модули, связанные с Общей нейронной сетью, которые содержат нелинейности и полностью связанные слои.

Кроме того, он поддерживает регрессионные (L2) функции затрат и классификацию (SVM/Softmax). ConvNetJS также может обучать и определять сверточные сети, которые обрабатывают изображения. Дополнительно ко всему, он поддерживает экспериментальный модуль обучения подкреплению, основанный на глубоком Q-обучении.

2. Brain.js

Одна из самых известных библиотек на базе JavaScript, Brain.js это GPU-ускоренная библиотека, которая широко используется при разработке нейросетевых моделей. Он быстр, прост, удобен в использовании, а также может быть использован в сочетании с Node.js или в веб-браузере. В дополнение к этому библиотека выполняет вычисления с использованием или без использования графических процессоров и предоставляет несколько реализаций в нейронной сети. Есть много компаний-разработчиков машинного обучения, которые используют эту библиотеку для легкого выполнения своих проектов.

3. Deeplearn.js

Это аппаратно-ускоренная и основанная на JavaScript библиотеке с открытым исходным кодом для разработки моделей глубокого обучения. Изначально созданная командой Brain PAIR компании Google, эта библиотека JavaScript помогает создавать интуитивно понятные инструменты глубокого обучения для веб-браузера. В дополнение к этому, эта библиотека также позволяет исследователю обучать нейронные сети в браузере. Он также запускает предварительно обученные модели в модели вывода.

4. Mind

Это гибкая библиотека нейронных сетей для Node.js и веб-браузер. Эта библиотека использует матричную реализацию для эффективной обработки обучающих данных и позволяет разработчикам персонализировать топологию сети. Кроме того, он является подключаемым, что означает, что разработчики могут легко загружать или скачивать плагины, которые предоставляются для настройки предварительно обученных сетей, которые могут быть легко использованы для создания определенных прогнозов.

5. Neuro.js

Это известная библиотека JavaScript для обучения и разработки моделей глубокого обучения в JavaScript и может быть легко развернута в веб-браузере или Node.js. В дополнение к этому, он поддерживает онлайн-обучение, многозначную классификацию, а также классификацию разработки веб-сайтов в режиме реального времени и может быть использован для создания чат-ботов и помощников на основе искусственного интеллекта.

6. Synaptic

Эта библиотека JavaScript помогает в разработке нейросетевых моделей в веб-браузере или Node.js. Обобщенный алгоритм этой библиотеки не имеет архитектуры, поэтому можно легко обучить и создать практически любой тип архитектуры нейронных сетей первого или второго порядка. В дополнение к этому, эта библиотека включает в себя несколько встроенных архитектур, например, многослойные сети долговременной кратковременной памяти (LSTM), многослойные персептроны, сети Хопфилда или машины с жидким состоянием.

Эта библиотека также состоит из тренажера, который способен обучать любую заданную нейронную сеть, включая встроенные обучающие задачи и тесты, такие как выполнение задачи отвлеченного вызова последовательности, решение XOR или Встроенный грамматический тест Ребера. Кроме того, эта библиотека также помогает в тестировании и сравнении производительности архитектуры различных нейронных сетей.

7. TensorFlow.js

TensorFlow.js это аппаратно-ускоренная библиотека с открытым исходным кодом, написанная на JavaScript для разработки моделей машинного обучения и глубокого обучения. В TensorFlow.js data предоставляет простые API для загрузки и анализа данных с диска или через Интернет в различных форматах, а также для подготовки этих данных для использования в моделях машинного обучения. С помощью этой библиотеки можно использовать интуитивно понятные и гибкие API-интерфейсы для создания широкого спектра моделей с нуля с помощью низкоуровневой библиотеки линейной алгебры JavaScript. Эта библиотека довольно популярна среди компаний-разработчиков веб-сайтов благодаря своей простоте использования.

8. WebDNN

Это хорошо известная библиотека JavaScript, созданная для запуска глубоких нейронных сетей, а также предварительно обученных моделей в веб-браузере. Кроме того, эта библиотека также предоставляет конечным пользователям веб-приложения DNN, используя веб-браузер в качестве свободного от установки исполнения DNN framework. Эта JS-библиотека, основанная оптимизирует подготовку модели DNN для того, чтобы сжать модель данных. Он также ускоряет реализацию данных и выполняет их с помощью JavaScript API, таких как WebGPU и WebAssembly.

9. STDLib

Это огромная библиотека на основе JavaScript для создания математических и научных приложений. В дополнение к построению продвинутых статистических моделей эта библиотека также предоставляет вам широкий спектр инструментов и методов для визуализации различных типов информации, выполнения анализа данных и многого другого. Широкая гамма математических функций (более 150) и вероятностных распределений (более 35) является одним из самых любимых USP этой библиотеки.

10. DeepForge

Это не просто библиотека, это простая в использовании среда для разработки моделей глубокого обучения. Кроме того, он предлагает разработчикам интуитивно понятный интерфейс, позволяющий быстро обучать, строить и повторять различные типы моделей нейронных сетей из браузера Chrome. Эта библиотека JavaScript официально не поддерживает другие веб-браузеры, и для запуска вашего проекта необходимо установить как MongoDB, так и Node.js.


.

  • February 18, 2021