Proyectos de aprendizaje automático con JavaScript [Bibliotecas principales y aplicaciones web]

Los aspirantes a desarrolladores y programadores web siempre buscan recursos de aprendizaje y actividades prácticas para perfeccionar sus habilidades. Varios proyectos de código abierto demuestran las técnicas requeridas desde un tutorial detallado de Javascript con ejemplos hasta una versión innovadora de la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático es una de las tecnologías emergentes más populares en la era digital, liderada por big data. Implica introducir datos en la aplicación de software y escribir algoritmos para construir una lógica basada en los datos. Por lo tanto, es una rama de la inteligencia artificial que predice resultados precisos con intervención humana limitada y programación explícita.

Javascript es un lenguaje de programación de referencia para crear aplicaciones interactivas del lado del cliente. Los desarrolladores también usan Node.js para escribir código del lado del servidor en Java. Dado que el aprendizaje automático es un campo tecnológico en crecimiento, cada vez más profesionales buscan adquirir conocimientos y experiencia en esta área.

El ecosistema web actual ha avanzado para dar cabida a diversos problemas de aprendizaje automático. Las redes neuronales ahora pueden ejecutarse en cualquier idioma, incluido Javascript. Si está pensando en implementar un proyecto Java ML, siga leyendo para conocer algunas bibliotecas y aplicaciones web interesantes.

Proyectos de aprendizaje automático en Javascript

1. TensorFlow

TensorFlow es una excelente biblioteca de IA que contiene API de Java y le permite crear gráficos de flujo de datos y desarrollar proyectos impresionantes. Puede utilizar las herramientas flexibles del ecosistema y los recursos de la comunidad de Tensorflow para intentar el aprendizaje automático con Javascript. Puede usarlo para entrenar redes en el reconocimiento de imágenes, voces, texto, números, etc. Hay una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida en cualquier red neuronal de este tipo. La red también se puede utilizar para diversas series de tiempo y problemas de regresión.

2. Cerebro

Brain.js es un recurso confiable para crear redes neuronales y entrenarlas en datos de entrada/salida. Puede ejecutar la biblioteca con Node.js o cargar un navegador CDN directamente en una página web. Brain.js realiza cálculos de GPU y recurre a Java cuando GPU no está disponible. Además, no es necesario tener un conocimiento profundo de las redes neuronales para implementarlo. Y puede integrar fácilmente modelos entrenados en su sitio web o importarlos/exportarlos al formato JSON. Puede leer la documentación completa y revisar los ejemplos en vivo disponibles en el sitio web .

3. sináptica

Es una biblioteca de navegador y Node.js que permite a los desarrolladores crear cualquier red neuronal que deseen. Synaptic es independiente de la arquitectura y cuenta con una comunidad de mantenimiento activa. Puede probar y comparar diferentes algoritmos de ML con sus arquitecturas integradas y pasar por una introducción completa sobre redes neuronales. Synaptic contiene muchas demostraciones prácticas y tutoriales que descubren el aprendizaje automático y su funcionamiento.

4. NeuroJS

NeuroJs es un marco de código abierto que le permite crear sistemas de inteligencia artificial con aprendizaje reforzado. Puede familiarizarse con las diferentes partes de las redes neuronales estudiando una de sus demostraciones detalladas de un experimento de automóvil autónomo en 2D. La biblioteca de NeuroJS utiliza JavaScript puro y varias herramientas modernas, incluidos webpack y babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS es un proyecto popular en GitHub que tiene funciones y tutoriales, la mayoría de los cuales son impulsados ​​por la comunidad. Como biblioteca avanzada de aprendizaje profundo para Java, ConvNetJS funciona completamente en su navegador y admite muchas técnicas de aprendizaje. Inicialmente, fue desarrollado por un Ph.D. estudiante en la Universidad de Stanford y luego extendido por colaboradores. Con ConvNetJS, puede esperar obtener una comprensión de las siguientes cosas:

• Módulos comunes de redes neuronales
• Especificación y entrenamiento de redes convolucionales capaces de procesar imágenes
• Un módulo experimental de aprendizaje por refuerzo
• Clasificación y regresión

6. FlappyLearning

Este proyecto de JavaScript contiene código para una biblioteca de aprendizaje automático e implementa el mismo en una demostración divertida del juego móvil Flappy Bird. FlappyLearning utiliza neuroevolución, una técnica de IA, y aplica algoritmos para jugar como un experto. El programa puede aprender dinámicamente del éxito o fracaso de cada iteración, imitando así el proceso de un sistema nervioso humano. Puede probar la demostración ejecutándola en su navegador. ¡Todo lo que tiene que hacer es abrir index.html y listo!

7. Líneas fijas

Land Lines es un experimento web que permite a los usuarios explorar el conjunto de datos de Google Earth sin realizar ninguna llamada al servidor backend. Con capacidades de aprendizaje automático, optimización de datos y tarjeta gráfica, la aplicación puede encontrar imágenes satelitales similares a los garabatos de los usuarios. Land Lines también puede funcionar bien en dispositivos móviles. Puede encontrar el código fuente completo de este proyecto en GitHub .

8. Traductor de cosas

Thing Translator es otra instancia de un experimento web que puede servir como un tutorial de JavaScript con ejemplos. Esta aplicación puede hacer que su teléfono reconozca objetos de la vida real y luego nombrarlos en diferentes idiomas. Se ha construido sobre tecnologías web utilizando dos API de aprendizaje automático, a saber, Cloud vision y Translate. Cloud Vision ayuda en el reconocimiento de imágenes, mientras que la API de traducción ayuda en las traducciones de lenguaje natural.

9. Zona de juegos profunda

Si desea jugar con redes neuronales y profundizar en sus componentes, puede consultar la biblioteca de juegos en GitHub . Ofrece una aplicación web educativa completa con una interfaz de usuario (que le permite controlar los datos de entrada) y una serie de neuronas, algoritmos y métricas. La documentación del proyecto es de código abierto y está escrita en el lenguaje TypeScript.

10. Forja Profunda

DeepForge proporciona un entorno amigable para los desarrolladores para el aprendizaje profundo. Está basado en Node.js y MongoDB, ejecutándose directamente en el navegador. Estas son algunas de sus características clave:

• Diseño de ayudas con una interfaz gráfica simple
• Admite modelos de entrenamiento en máquinas remotas
• Posee un control de versiones incorporado

11. WEKA

Esta biblioteca gratuita de aprendizaje automático para Java está inspirada en el pájaro Weka, una especie no voladora que se encuentra en Nueva Zelanda. Es una colección de algoritmos enfocados en el aprendizaje profundo. Puedes aprender las siguientes habilidades con este proyecto:

• Herramientas de minería y preparación de datos
• Clasificación, regresión y agrupamiento
• Visualización, etc.

12. Aprendizaje profundo4j

Es una biblioteca de aprendizaje profundo que utiliza marcos informáticos distribuidos como Apache Spark y Hadoop. Deeplearning4j es compatible con lenguajes de máquinas virtuales como Scala y Kotlin. Su objetivo es llevar la IA a los entornos empresariales con documentación API detallada y proyectos de muestra.

Terminando

Aunque Python suele ser la opción principal para proyectos de aprendizaje automático, Java es igualmente capaz de impulsar tareas de ML. Y hay una gama de opciones disponibles, como se describe anteriormente. Entonces, ¡comience el camino de la mejora completando un proyecto y practicando algunas técnicas básicas de aprendizaje automático con javascript!

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