JavaScriptを使用した機械学習プロジェクト[トップライブラリとWebアプリケーション]

意欲的なWeb開発者とプログラマーは、スキルを磨くための学習リソースと実践的な活動に常に目を光らせています。 さまざまなオープンソースプロジェクトが、例を含む詳細なJavascriptチュートリアルから、人工知能の革新的な取り組みまで、必要な手法を示しています。

機械学習は、ビッグデータを中心としたデジタル時代で最も人気のある新興技術の1つです。 これには、ソフトウェアアプリケーションにデータをフィードし、データに基づいてロジックを構築するためのアルゴリズムを作成することが含まれます。 したがって、これは、限られた人間の介入と明示的なプログラミングで正確な結果を予測する人工知能のブランチです。

Javascriptは、インタラクティブなクライアント側アプリケーションを作成するための頼りになるプログラミング言語です。 開発者はまた、Node.jsを使用してJavaでサーバー側のコードを記述します。 機械学習はテクノロジーの分野で成長しているため、この分野の知識と経験を積むことを求める実務家はますます増えています。

現在のWebエコシステムは、さまざまな機械学習の問題に対応できるように進歩しています。 ニューラルネットワークは、Javascriptを含む任意の言語で実行できるようになりました。 Java MLプロジェクトの実装を検討している場合は、いくつかのエキサイティングなライブラリとWebアプリケーションについて理解してください。

Javascriptの機械学習プロジェクト

1.TensorFlow

TensorFlowは、Java APIを含む優れたAIライブラリであり、データフローグラフを作成して印象的なプロジェクトを開発できます。 Tensorflowの柔軟なエコシステムツールとコミュニティリソースを利用して、Javascriptで機械学習を試すことができます。 これを使用して、画像、音声、テキスト、数字などを認識するネットワークをトレーニングできます。このようなニューラルネットワークには、入力層、非表示層、および出力層があります。 ネットワークは、さまざまな時系列および回帰問題にも使用できます。

2.脳

Brain.jsは、ニューラルネットワークを作成し、それらを入出力データでトレーニングするための信頼できるリソースです。 Node.jsを使用してライブラリを実行するか、CDNブラウザをWebページに直接ロードできます。 Brain.jsはGPU計算を実行し、GPUが使用できない場合はJavaにフォールバックします。 さらに、それを実装するためにニューラルネットワークの深い知識を持っている必要はありません。 また、トレーニング済みのモデルをWebサイトに簡単に統合したり、JSON形式にインポート/エクスポートしたりできます。 完全なドキュメントを読んで、 Webサイトで入手できるライブの例を確認できます。

3.シナプス

これは、開発者が必要なニューラルネットワークを構築できるようにするNode.jsおよびブラウザライブラリです。 Synapticはアーキテクチャにとらわれず、アクティブなメンテナンスコミュニティを誇っています。 さまざまなMLアルゴリズムをテストして、組み込みのアーキテクチャと比較し、ニューラルネットワークの包括的な紹介を行うことができます。 Synapticには、機械学習とその動作を明らかにする多くの実用的なデモとチュートリアルが含まれています。

4. NeuroJS

NeuroJsは、強化学習を使用してAIシステムを構築できるオープンソースフレームワークです。 2D自動運転車の実験の詳細なデモの1つを研究することで、ニューラルネットワークのさまざまな部分に精通することができます。 NeuroJSライブラリは、純粋なJavaScriptと、webpackやbabelなどのいくつかの最新ツールを使用しています。

5. ConvNetJS

ConvNetJSは、GitHubで人気のあるプロジェクトであり、機能とチュートリアルがあり、そのほとんどはコミュニティ主導です。 Java用の高度なディープラーニングライブラリとして、ConvNetJSは完全にブラウザで動作し、多くの学習テクニックをサポートします。 当初、それは博士号によって開発されました。 スタンフォード大学の学生であり、後に寄稿者によって拡張されました。 ConvNetJSを使用すると、次のことを理解することが期待できます。

• 一般的なニューラルネットワークモジュール
• 画像を処理できる畳み込みネットワークの指定とトレーニング
• 実験的強化学習モジュール
• 分類と回帰

6.FlappyLearning

このJavaScriptプロジェクトには、機械学習ライブラリのコードが含まれており、FlappyBirdモバイルゲームの楽しいデモで同じものを実装しています。 FlappyLearningは、AI技術であるニューロエボリューションを使用し、アルゴリズムを適用してエキスパートのようにゲームをプレイします。 プログラムは、すべての反復の成功または失敗から動的に学習できるため、人間の神経系のプロセスを模倣します。 ブラウザで実行してデモを試すことができます。 あなたがしなければならないのはindex.htmlを開いて行くことだけです！

7.陸線

Land Linesは、ユーザーがバックエンドサーバーを呼び出さずにGoogleEarthデータセットを探索できるようにするウェブ実験です。 機械学習機能、データ最適化、グラフィックカードを備えたアプリケーションは、ユーザーの落書きに似た衛星画像を見つけることができます。 Land Linesは、モバイルデバイスでもうまく機能します。 このプロジェクトの完全なソースコードはGitHubにあります。

8.シングトランスレーター

Thing Translatorは、例を含むjavascriptチュートリアルとして機能できるWeb実験のもう1つのインスタンスです。 このアプリケーションを使用すると、携帯電話に実際のオブジェクトを認識させ、さまざまな言語で名前を付けることができます。 これは、クラウドビジョンと翻訳という2つの機械学習APIを使用するWebテクノロジーに基づいて構築されています。 Cloud Visionは画像認識に役立ちますが、TranslateAPIは自然言語の翻訳に役立ちます。

9.深い遊び場

ニューラルネットワークで遊んでそのコンポーネントを掘り下げたい場合は、 GitHubのプレイグラウンドライブラリを確認できます。 UI（入力データを制御できる）と多数のニューロン、アルゴリズム、およびメトリックを備えた教育用Webアプリを提供します。 プロジェクトのドキュメントはオープンソースであり、TypeScript言語で書かれています。

10. DeepForge

DeepForgeは、ディープラーニングのための開発者に優しい環境を提供します。 これはNode.jsとMongoDBに基づいており、ブラウザーで直接実行されます。 主な機能の一部を次に示します。

• シンプルなグラフィカルインターフェイスで設計を支援
• リモートマシンでのトレーニングモデルをサポート
• 組み込みのバージョン管理を備えています

11.WEKA

このJava用の無料の機械学習ライブラリは、ニュージーランドで見つかった飛べない鳥であるウェカ鳥に触発されています。 ディープラーニングに焦点を当てたアルゴリズムのコレクションです。 このプロジェクトでは、次のスキルを学ぶことができます。

• データマイニングおよびデータ準備ツール
• 分類、回帰、およびクラスタリング
• 視覚化など。

12. Deeplearning4j

これは、ApacheSparkやHadoopなどの分散コンピューティングフレームワークを利用するディープラーニングライブラリです。 Deeplearning4jは、ScalaやKotlinなどの仮想マシン言語と互換性があります。 詳細なAPIドキュメントとサンプルプロジェクトを使用して、AIをビジネス環境に導入することを目的としています。

まとめ

Pythonは通常、機械学習プロジェクトの主な選択肢ですが、Javaも同様にMLタスクを実行できます。 また、上記のように、さまざまなオプションを利用できます。 それでは、プロジェクトを完了し、JavaScriptを使用していくつかのコア機械学習手法を実践することにより、改善の道を歩み始めましょう。

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