Proyek Pembelajaran Mesin Dengan JavaScript [Perpustakaan & Aplikasi Web Teratas]

Pengembang dan pemrogram web yang bercita-cita tinggi selalu mencari sumber belajar dan kegiatan langsung untuk menyempurnakan keterampilan mereka. Berbagai proyek sumber terbuka mendemonstrasikan teknik yang diperlukan mulai dari tutorial Javascript yang mendetail dengan contoh hingga inovasi kecerdasan buatan.

Pembelajaran mesin adalah salah satu teknologi yang muncul paling populer di era digital, dipimpin oleh data besar. Ini melibatkan memasukkan data ke dalam aplikasi perangkat lunak dan menulis algoritma untuk membangun logika berdasarkan data. Oleh karena itu, ini adalah cabang kecerdasan buatan yang memprediksi hasil yang akurat dengan intervensi manusia yang terbatas dan pemrograman eksplisit.

Javascript adalah bahasa pemrograman masuk untuk membuat aplikasi sisi klien interaktif. Pengembang juga menggunakan Node.js untuk menulis kode sisi server di Java. Karena pembelajaran mesin adalah bidang yang berkembang dalam teknologi, semakin banyak praktisi yang mencari untuk mendapatkan pengetahuan dan pengalaman di bidang ini.

Ekosistem web saat ini telah maju untuk memberikan ruang bagi berbagai masalah pembelajaran mesin. Jaringan saraf sekarang dapat berjalan dalam bahasa apa pun, termasuk Javascript. Jika Anda berpikir untuk mengimplementasikan proyek java ML, baca terus untuk mengetahui tentang beberapa perpustakaan dan aplikasi web yang menarik.

Proyek Pembelajaran Mesin dalam Javascript

1. TensorFlow

TensorFlow adalah perpustakaan AI luar biasa yang berisi Java API dan memungkinkan Anda membuat grafik aliran data dan mengembangkan proyek yang mengesankan. Anda dapat menggunakan alat ekosistem fleksibel dan sumber daya komunitas Tensorflow untuk mencoba pembelajaran mesin dengan Javascript. Anda dapat menggunakannya untuk melatih jaringan dalam mengenali gambar, suara, teks, angka, dll. Ada lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output di jaringan saraf semacam itu. Jaringan ini juga dapat digunakan untuk berbagai deret waktu dan masalah regresi.

2. Otak

Brain.js adalah sumber yang andal untuk membuat jaringan saraf dan melatihnya pada data input/output. Anda dapat menjalankan perpustakaan menggunakan Node.js atau memuat browser CDN langsung ke halaman web. Brain.js melakukan komputasi GPU dan kembali ke Java saat GPU tidak tersedia. Selain itu, Anda tidak perlu memiliki pengetahuan mendalam tentang jaringan saraf untuk mengimplementasikannya. Dan Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan model terlatih di situs web Anda atau mengimpor/mengekspornya ke format JSON. Anda dapat membaca dokumentasi lengkap dan melihat contoh langsung yang tersedia di situs web .

3. Sinaptik

Ini adalah Node.js dan perpustakaan browser yang memungkinkan pengembang untuk membangun jaringan saraf yang mereka inginkan. Synaptic adalah arsitektur-agnostik dan membanggakan komunitas pemeliharaan aktif. Anda dapat menguji dan membandingkan berbagai algoritme ML dengan arsitektur bawaannya dan melalui pengenalan komprehensif tentang jaringan saraf. Synaptic berisi banyak demo dan tutorial praktis yang mengungkap pembelajaran mesin dan cara kerjanya.

4. NeuroJS

NeuroJs adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan Anda membangun sistem AI dengan pembelajaran penguatan. Anda dapat membiasakan diri dengan bagian-bagian berbeda dari jaringan saraf dengan mempelajari salah satu demo terperinci dari eksperimen mobil self-driving 2D. Pustaka NeuroJS menggunakan JavaScript murni dan beberapa alat modern, termasuk webpack dan babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS adalah proyek populer di GitHub yang memiliki fitur dan tutorial, yang sebagian besar berbasis komunitas. Sebagai perpustakaan pembelajaran mendalam lanjutan untuk Java, ConvNetJS bekerja sepenuhnya di browser Anda dan mendukung banyak teknik pembelajaran. Awalnya, ini dikembangkan oleh Ph.D. mahasiswa di Stanford University dan kemudian diperpanjang oleh kontributor. Dengan ConvNetJS, Anda dapat mengharapkan untuk mendapatkan pemahaman tentang hal-hal berikut:

• Modul jaringan saraf umum
• Menentukan dan melatih jaringan konvolusi yang mampu memproses gambar
• Modul pembelajaran penguatan eksperimental
• Klasifikasi dan regresi

6. FlappyLearning

Proyek JavaScript ini berisi kode untuk perpustakaan pembelajaran mesin dan mengimplementasikannya dalam demo menyenangkan dari game seluler Flappy Bird. FlappyLearning menggunakan neuroevolution, teknik AI, dan menerapkan algoritme untuk memainkan game seperti seorang ahli. Program ini dapat belajar secara dinamis dari keberhasilan atau kegagalan setiap iterasi, sehingga meniru proses sistem saraf manusia. Anda dapat mencoba demo dengan menjalankan di browser Anda. Yang harus Anda lakukan adalah membuka index.html dan pergi!

7. Jalur Darat

Land Lines adalah eksperimen web yang memungkinkan pengguna menjelajahi set data Google Earth tanpa melakukan panggilan apa pun ke server backend. Dengan kemampuan pembelajaran mesin, pengoptimalan data, dan kartu grafis, aplikasi dapat menemukan gambar satelit yang mirip dengan coretan pengguna. Jalur Darat juga dapat bekerja dengan baik di perangkat seluler. Anda dapat menemukan kode sumber lengkap dari proyek ini di GitHub .

8. Penerjemah Benda

Penerjemah Hal adalah contoh lain dari percobaan web yang dapat berfungsi sebagai tutorial javascript dengan contoh. Aplikasi ini dapat membuat ponsel Anda mengenali objek kehidupan nyata dan kemudian menamainya dalam berbagai bahasa. Itu telah dibangun di atas teknologi web menggunakan dua API pembelajaran mesin, yaitu, Cloud vision dan Terjemahan. Cloud Vision membantu dalam pengenalan gambar, sedangkan Translate API membantu dalam terjemahan bahasa alami.

9. Taman Bermain Dalam

Jika Anda ingin bermain dengan jaringan saraf dan menggali komponennya, Anda dapat melihat perpustakaan taman bermain di GitHub . Ini menawarkan aplikasi web pendidikan lengkap dengan UI (yang memungkinkan Anda mengontrol data input) dan sejumlah neuron, algoritme, dan metrik. Dokumentasi proyek bersifat open-source dan ditulis dalam bahasa TypeScript.

10. DeepForge

DeepForge menyediakan lingkungan yang ramah pengembang untuk pembelajaran mendalam. Ini didasarkan pada Node.js dan MongoDB, berjalan langsung di browser. Berikut adalah beberapa fitur utamanya:

• Bantu desain dengan antarmuka grafis sederhana
• Mendukung model pelatihan pada mesin jarak jauh
• Memiliki kontrol versi bawaan

11. WEKA

Pustaka pembelajaran mesin gratis untuk Java ini terinspirasi oleh burung Weka, spesies yang tidak dapat terbang yang ditemukan di Selandia Baru. Ini adalah kumpulan algoritma yang berfokus pada pembelajaran mendalam. Anda dapat mempelajari keterampilan berikut dengan proyek ini:

• Alat penambangan data dan persiapan data
• Klasifikasi, regresi, dan pengelompokan
• Visualisasi, dan sebagainya.

12. Deeplearning4j

Ini adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang menggunakan kerangka kerja komputasi terdistribusi seperti Apache Spark dan Hadoop. Deeplearning4j kompatibel dengan bahasa mesin virtual seperti Scala dan Kotlin. Ini bertujuan untuk membawa AI ke lingkungan bisnis dengan dokumentasi API terperinci dan proyek sampel.

Membungkus

Meskipun Python biasanya menjadi pilihan utama untuk proyek pembelajaran mesin, Java juga mampu menjalankan tugas ML. Dan ada berbagai pilihan yang tersedia, seperti yang dijelaskan di atas. Jadi, mulailah di jalur peningkatan dengan menyelesaikan proyek dan mempraktikkan beberapa teknik pembelajaran mesin inti dengan javascript!

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.