Progetti di apprendimento automatico con JavaScript [Le migliori librerie e applicazioni Web]

Gli aspiranti sviluppatori web e programmatori sono sempre alla ricerca di risorse di apprendimento e attività pratiche per affinare le proprie competenze. Vari progetti open source dimostrano le tecniche richieste da un tutorial Javascript dettagliato con esempi a una versione innovativa dell'intelligenza artificiale.

Il machine learning è una delle tecnologie emergenti più popolari nell'era digitale, guidata dai big data. Implica l'immissione di dati nell'applicazione software e la scrittura di algoritmi per creare una logica basata sui dati. Pertanto, è un ramo dell'intelligenza artificiale che prevede risultati accurati con un intervento umano limitato e una programmazione esplicita.

Javascript è un linguaggio di programmazione ideale per creare applicazioni lato client interattive. Gli sviluppatori utilizzano anche Node.js per scrivere codice lato server in Java. Poiché l'apprendimento automatico è un campo in crescita nella tecnologia, sempre più professionisti stanno cercando di acquisire conoscenze ed esperienza in questo settore.

L'attuale ecosistema web è avanzato per fare spazio a vari problemi di apprendimento automatico. Le reti neurali ora possono essere eseguite in qualsiasi lingua, incluso Javascript. Se stai pensando di implementare un progetto Java ML, continua a leggere per conoscere alcune interessanti librerie e applicazioni web.

Progetti di Machine Learning in Javascript

1. Flusso tensoriale

TensorFlow è un'eccellente libreria AI che contiene API Java e ti consente di creare grafici del flusso di dati e sviluppare progetti impressionanti. Puoi utilizzare gli strumenti flessibili dell'ecosistema di Tensorflow e le risorse della community per tentare l'apprendimento automatico con Javascript. Puoi usarlo per addestrare le reti a riconoscere immagini, voci, testo, numeri, ecc. C'è un livello di input, un livello nascosto e un livello di output in qualsiasi rete neurale di questo tipo. La rete può essere utilizzata anche per diverse serie temporali e problemi di regressione.

2. Cervello

Brain.js è una risorsa affidabile per creare reti neurali e addestrarle sui dati di input/output. Puoi eseguire la libreria utilizzando Node.js o caricare un browser CDN direttamente su una pagina Web. Brain.js esegue i calcoli della GPU e torna a Java quando la GPU non è disponibile. Inoltre, non è necessario avere una conoscenza approfondita delle reti neurali per implementarlo. E puoi facilmente integrare modelli addestrati sul tuo sito Web o importarli/esportarli in formato JSON. Puoi leggere la documentazione completa ed esaminare gli esempi dal vivo disponibili sul sito web .

3. Sinaptico

È una libreria Node.js e browser che consente agli sviluppatori di creare qualsiasi rete neurale che desiderano. Synaptic è indipendente dall'architettura e vanta una comunità di manutenzione attiva. Puoi testare e confrontare diversi algoritmi ML con le sue architetture integrate e seguire un'introduzione completa sulle reti neurali. Synaptic contiene molte dimostrazioni pratiche e tutorial che svelano l'apprendimento automatico e il suo funzionamento.

4. NeuroJS

NeuroJs è un framework open source che ti consente di creare sistemi di intelligenza artificiale con l'apprendimento per rinforzo. Puoi acquisire familiarità con le diverse parti delle reti neurali studiando una delle sue demo dettagliate di un esperimento di auto a guida autonoma 2D. La libreria NeuroJS utilizza JavaScript puro e diversi strumenti moderni, inclusi webpack e babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS è un progetto popolare su GitHub con funzionalità e tutorial, la maggior parte dei quali sono guidati dalla comunità. In quanto libreria di deep learning avanzata per Java, ConvNetJS funziona interamente nel tuo browser e supporta molte tecniche di apprendimento. Inizialmente, è stato sviluppato da un dottorato di ricerca. studente alla Stanford University e successivamente ampliato dai collaboratori. Con ConvNetJS, puoi aspettarti di acquisire una comprensione delle seguenti cose:

• Moduli di rete neurale comuni
• Specificare e addestrare reti convoluzionali in grado di elaborare immagini
• Un modulo sperimentale di apprendimento per rinforzo
• Classificazione e regressione

6. Apprendimento Flappy

Questo progetto JavaScript contiene codice per una libreria di apprendimento automatico e lo implementa in una divertente demo del gioco per cellulare Flappy Bird. FlappyLearning utilizza la neuroevoluzione, una tecnica di intelligenza artificiale, e applica algoritmi per giocare come un esperto. Il programma può imparare dinamicamente dal successo o dal fallimento di ogni iterazione, imitando quindi il processo di un sistema nervoso umano. Puoi provare la demo eseguendo nel tuo browser. Tutto quello che devi fare è aprire index.html e partire!

7. Linee terrestri

Land Lines è un esperimento web che consente agli utenti di esplorare il set di dati di Google Earth senza effettuare chiamate al server di back-end. Con funzionalità di apprendimento automatico, ottimizzazione dei dati e scheda grafica, l'applicazione può trovare immagini satellitari simili ai doodle degli utenti. Le linee terrestri possono funzionare bene anche su dispositivi mobili. Puoi trovare il codice sorgente completo di questo progetto su GitHub .

8. Traduttore di cose

Thing Translator è un'altra istanza di un esperimento web che può fungere da tutorial javascript con esempi. Questa applicazione può fare in modo che il tuo telefono riconosca oggetti della vita reale e quindi rinominarli in diverse lingue. È stato costruito su tecnologie web utilizzando due API di machine learning, ovvero Cloud vision e Translate. Cloud Vision aiuta nel riconoscimento delle immagini, mentre l'API Translate aiuta nelle traduzioni in linguaggio naturale.

9. Parco giochi profondo

Se vuoi giocare con le reti neurali e approfondire i loro componenti, puoi controllare la libreria playground su GitHub . Offre un'app Web educativa completa di un'interfaccia utente (che consente di controllare i dati di input) e una serie di neuroni, algoritmi e metriche. La documentazione del progetto è open-source e scritta nel linguaggio TypeScript.

10. DeepForge

DeepForge fornisce un ambiente adatto agli sviluppatori per il deep learning. Si basa su Node.js e MongoDB, in esecuzione direttamente nel browser. Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Aiuta la progettazione con una semplice interfaccia grafica
• Supporta modelli di addestramento su macchine remote
• Possiede un controllo di versione integrato

11. WEKA

Questa libreria gratuita di machine learning per Java è ispirata all'uccello Weka, una specie incapace di volare che si trova in Nuova Zelanda. È una raccolta di algoritmi focalizzati sul deep learning. Puoi apprendere le seguenti abilità con questo progetto:

• Strumenti di data mining e preparazione dei dati
• Classificazione, regressione e clustering
• Visualizzazione e così via.

12. Apprendimento profondo4j

È una libreria di deep learning che fa uso di framework di calcolo distribuito come Apache Spark e Hadoop. Deeplearning4j è compatibile con linguaggi di macchine virtuali come Scala e Kotlin. Mira a portare l'IA negli ambienti aziendali con documentazione API dettagliata e progetti di esempio.

Avvolgendo

Anche se Python è solitamente la scelta principale per i progetti di machine learning, Java è ugualmente in grado di potenziare le attività ML. E c'è una gamma di opzioni disponibili, come descritto sopra. Quindi, inizia il percorso di miglioramento completando un progetto e praticando alcune tecniche di apprendimento automatico di base con javascript!

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