Projets d'apprentissage automatique avec JavaScript [Meilleures bibliothèques et applications Web]

Les développeurs et programmeurs Web en herbe sont toujours à la recherche de ressources d'apprentissage et d'activités pratiques pour affiner leurs compétences. Divers projets open source démontrent les techniques requises, d'un didacticiel Javascript détaillé avec des exemples à une approche innovante de l'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique est l'une des technologies émergentes les plus populaires à l'ère numérique, menée par le big data. Cela implique d'introduire des données dans l'application logicielle et d'écrire des algorithmes pour construire une logique basée sur les données. Par conséquent, il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui prédit des résultats précis avec une intervention humaine limitée et une programmation explicite.

Javascript est un langage de programmation incontournable pour créer des applications interactives côté client. Les développeurs utilisent également Node.js pour écrire du code côté serveur en Java. Étant donné que l'apprentissage automatique est un domaine technologique en plein essor, de plus en plus de praticiens cherchent à acquérir des connaissances et de l'expérience dans ce domaine.

L'écosystème Web actuel a évolué pour faire place à divers problèmes d'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones peuvent désormais fonctionner dans n'importe quel langage, y compris Javascript. Si vous envisagez de mettre en œuvre un projet Java ML, lisez la suite pour en savoir plus sur certaines bibliothèques et applications Web intéressantes.

Projets d'apprentissage automatique en Javascript

1. TensorFlow

TensorFlow est une excellente bibliothèque d'IA qui contient des API Java et vous permet de créer des graphiques de flux de données et de développer des projets impressionnants. Vous pouvez utiliser les outils flexibles de l'écosystème et les ressources communautaires de Tensorflow pour tenter l'apprentissage automatique avec Javascript. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner des réseaux à reconnaître des images, des voix, du texte, des chiffres, etc. Il existe une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie dans un tel réseau de neurones. Le réseau peut également être utilisé pour divers problèmes de séries chronologiques et de régression.

2. Cerveau

Brain.js est une ressource fiable pour créer des réseaux de neurones et les entraîner sur des données d'entrée/sortie. Vous pouvez exécuter la bibliothèque à l'aide de Node.js ou charger un navigateur CDN directement sur une page Web. Brain.js effectue des calculs GPU et revient à Java lorsque le GPU n'est pas disponible. De plus, vous n'avez pas besoin d'avoir une connaissance approfondie des réseaux de neurones pour l'implémenter. Et vous pouvez facilement intégrer des modèles entraînés sur votre site Web ou les importer/exporter au format JSON. Vous pouvez lire la documentation complète et parcourir les exemples en direct disponibles sur le site Web .

3. Synaptique

Il s'agit d'une bibliothèque Node.js et d'un navigateur qui permet aux développeurs de créer le réseau neuronal de leur choix. Synaptic est indépendant de l'architecture et se vante d'une communauté de maintenance active. Vous pouvez tester et comparer différents algorithmes ML avec ses architectures intégrées et suivre une introduction complète sur les réseaux de neurones. Synaptic contient de nombreuses démos et tutoriels pratiques qui dévoilent l'apprentissage automatique et son fonctionnement.

4. NeuroJS

NeuroJs est un framework open source qui vous permet de créer des systèmes d'IA avec apprentissage par renforcement. Vous pouvez vous familiariser avec les différentes parties des réseaux de neurones en étudiant l'une de ses démonstrations détaillées d'une expérience de voiture autonome en 2D. La bibliothèque NeuroJS utilise du JavaScript pur et plusieurs outils modernes, dont webpack et babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS est un projet populaire sur GitHub avec des fonctionnalités et des tutoriels, dont la plupart sont pilotés par la communauté. En tant que bibliothèque d'apprentissage en profondeur avancée pour Java, ConvNetJS fonctionne entièrement dans votre navigateur et prend en charge de nombreuses techniques d'apprentissage. Initialement, il a été développé par un Ph.D. étudiant à l'Université de Stanford et plus tard prolongé par des contributeurs. Avec ConvNetJS, vous pouvez vous attendre à comprendre les éléments suivants :

• Modules de réseau neuronal communs
• Spécification et formation de réseaux convolutifs capables de traiter des images
• Un module expérimental d'apprentissage par renforcement
• Classification et régression

6. Apprentissage Flappy

Ce projet JavaScript contient du code pour une bibliothèque d'apprentissage automatique et l'implémente dans une démo amusante du jeu mobile Flappy Bird. FlappyLearning utilise la neuroévolution, une technique d'IA, et applique des algorithmes pour jouer au jeu comme un expert. Le programme peut apprendre dynamiquement du succès ou de l'échec de chaque itération, imitant ainsi le processus d'un système nerveux humain. Vous pouvez essayer la démo en exécutant votre navigateur. Tout ce que vous avez à faire est d'ouvrir index.html et c'est parti !

7. Lignes terrestres

Land Lines est une expérience Web qui permet aux utilisateurs d'explorer l'ensemble de données Google Earth sans passer d'appels au serveur principal. Grâce aux capacités d'apprentissage automatique, à l'optimisation des données et à la carte graphique, l'application peut trouver des images satellites similaires aux doodles des utilisateurs. Les lignes terrestres peuvent également bien fonctionner sur les appareils mobiles. Vous pouvez trouver le code source complet de ce projet sur GitHub .

8. Traducteur de choses

Thing Translator est un autre exemple d'expérience Web qui peut servir de didacticiel javascript avec des exemples. Cette application peut permettre à votre téléphone de reconnaître des objets réels, puis de les nommer dans différentes langues. Il a été construit sur des technologies Web utilisant deux API d'apprentissage automatique, à savoir Cloud vision et Translate. Cloud Vision aide à la reconnaissance d'images, tandis que l'API Translate aide aux traductions en langage naturel.

9. Aire de jeux profonde

Si vous voulez jouer avec les réseaux de neurones et creuser dans leurs composants, vous pouvez consulter la bibliothèque du terrain de jeu sur GitHub . Il propose une application Web éducative complète avec une interface utilisateur (qui vous permet de contrôler les données d'entrée) et un certain nombre de neurones, d'algorithmes et de métriques. La documentation du projet est open-source et écrite en langage TypeScript.

10. Forge profonde

DeepForge fournit un environnement convivial pour les développeurs pour l'apprentissage en profondeur. Il est basé sur Node.js et MongoDB, s'exécutant directement dans le navigateur. Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :

• Aide à la conception avec une interface graphique simple
• Prend en charge les modèles de formation sur des machines distantes
• Possède un contrôle de version intégré

11. WEKA

Cette bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite pour Java s'inspire de l'oiseau Weka, une espèce incapable de voler trouvée en Nouvelle-Zélande. Il s'agit d'un ensemble d'algorithmes axés sur l'apprentissage en profondeur. Vous pouvez acquérir les compétences suivantes avec ce projet :

• Outils d'exploration de données et de préparation de données
• Classification, régression et regroupement
• Visualisation, et ainsi de suite.

12. Apprentissage en profondeur4j

Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur qui utilise des cadres informatiques distribués comme Apache Spark et Hadoop. Deeplearning4j est compatible avec les langages de machines virtuelles comme Scala et Kotlin. Il vise à apporter l'IA aux environnements professionnels avec une documentation API détaillée et des exemples de projets.

Emballer

Même si Python est généralement le premier choix pour les projets d'apprentissage automatique, Java est également capable d'alimenter les tâches de ML. Et il existe une gamme d'options disponibles, comme décrit ci-dessus. Alors, lancez-vous sur la voie de l'amélioration en réalisant un projet et en pratiquant certaines techniques d'apprentissage automatique de base avec javascript !

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