JavaScript를 사용한 기계 학습 프로젝트 [상위 라이브러리 및 웹 응용 프로그램]

야심 찬 웹 개발자와 프로그래머는 항상 학습 리소스와 기술을 연마하기 위한 실습 활동을 찾고 있습니다. 다양한 오픈 소스 프로젝트는 예제가 포함된 상세한 Javascript 자습서부터 인공 지능에 대한 혁신적인 도입에 이르기까지 필요한 기술을 보여줍니다.

머신 러닝은 빅 데이터가 주도하는 디지털 시대에 가장 인기 있는 신기술 중 하나입니다. 여기에는 소프트웨어 응용 프로그램에 데이터를 입력하고 데이터를 기반으로 논리를 구축하는 알고리즘을 작성하는 작업이 포함됩니다. 따라서 제한된 인간 개입과 명시적인 프로그래밍으로 정확한 결과를 예측하는 인공 지능 분기입니다.

Javascript는 대화형 클라이언트 측 응용 프로그램을 만들기 위한 프로그래밍 언어입니다. 개발자는 또한 Node.js를 사용하여 Java로 서버 측 코드를 작성합니다. 기계 학습은 기술에서 성장하는 분야이기 때문에 점점 더 많은 실무자들이 이 분야에서 지식과 경험을 얻으려고 합니다.

오늘날의 웹 생태계는 다양한 기계 학습 문제를 수용할 수 있도록 발전했습니다. 신경망은 이제 Javascript를 포함한 모든 언어로 실행할 수 있습니다. Java ML 프로젝트 구현에 대해 생각하고 있다면 흥미로운 라이브러리와 웹 애플리케이션에 대해 읽어보십시오.

자바스크립트의 머신 러닝 프로젝트

1. 텐서플로우

TensorFlow는 Java API를 포함하고 데이터 흐름 그래프를 생성하고 인상적인 프로젝트를 개발할 수 있게 해주는 우수한 AI 라이브러리입니다. Tensorflow의 유연한 생태계 도구와 커뮤니티 리소스를 활용하여 Javascript로 기계 학습을 시도할 수 있습니다. 이미지, 음성, 텍스트, 숫자 등을 인식하도록 네트워크를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 신경망에는 입력 계층, 은닉 계층 및 출력 계층이 있습니다. 네트워크는 다양한 시계열 및 회귀 문제에도 사용할 수 있습니다.

2. 두뇌

Brain.js는 신경망을 만들고 입력/출력 데이터에 대해 교육하기 위한 신뢰할 수 있는 리소스입니다. Node.js를 사용하여 라이브러리를 실행하거나 웹 페이지에 직접 CDN 브라우저를 로드할 수 있습니다. Brain.js는 GPU 계산을 수행하고 GPU를 사용할 수 없을 때 Java로 대체합니다. 또한 이를 구현하기 위해 신경망에 대한 심층적인 지식이 필요하지 않습니다. 또한 훈련된 모델을 웹사이트에 쉽게 통합하거나 JSON 형식으로 가져오거나 내보낼 수 있습니다. 전체 문서를 읽고 웹사이트 에서 제공되는 라이브 예제를 살펴볼 수 있습니다 .

3. 시냅스

개발자가 원하는 모든 신경망을 구축할 수 있는 Node.js 및 브라우저 라이브러리입니다. Synaptic은 아키텍처에 구애받지 않으며 활발한 유지 관리 커뮤니티를 자랑합니다. 다양한 ML 알고리즘을 기본 제공 아키텍처와 테스트 및 비교하고 신경망에 대한 포괄적인 소개를 진행할 수 있습니다. Synaptic에는 머신 러닝과 그 작동을 밝히는 실용적인 데모와 튜토리얼이 많이 포함되어 있습니다.

4. NeuroJS

NeuroJs는 강화 학습으로 AI 시스템을 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 2D 자율 주행 자동차 실험의 상세한 데모 중 하나를 공부하여 신경망의 다양한 부분에 익숙해질 수 있습니다. NeuroJS 라이브러리는 순수한 JavaScript와 webpack 및 babel을 포함한 여러 최신 도구를 사용합니다.

5. ConvNetJS

ConvNetJS는 기능과 튜토리얼이 있는 GitHub의 인기 있는 프로젝트이며, 대부분은 커뮤니티 중심입니다. Java용 고급 딥 러닝 라이브러리인 ConvNetJS는 브라우저에서 완전히 작동하며 많은 학습 기술을 지원합니다. 처음에는 Ph.D.에 의해 개발되었습니다. 스탠포드 대학의 학생이었고 나중에 기고자들에 의해 확장되었습니다. ConvNetJS를 사용하면 다음 사항을 이해할 수 있습니다.

• 일반적인 신경망 모듈
• 이미지를 처리할 수 있는 컨벌루션 네트워크 지정 및 훈련
• 실험적 강화 학습 모듈
• 분류 및 회귀

6. 플래피러닝

이 JavaScript 프로젝트에는 기계 학습 라이브러리용 코드가 포함되어 있으며 Flappy Bird 모바일 게임의 재미있는 데모에서 동일한 것을 구현합니다. FlappyLearning은 AI 기술인 신경진화를 사용하고 알고리즘을 적용하여 전문가처럼 게임을 플레이합니다. 프로그램은 모든 반복의 성공 또는 실패로부터 동적으로 학습할 수 있으므로 인간 신경계의 프로세스를 모방합니다. 브라우저에서 실행하여 데모를 시도할 수 있습니다. index.html을 열고 이동하기만 하면 됩니다!

7. 지상선

Land Lines는 사용자가 백엔드 서버를 호출하지 않고도 Google 어스 데이터세트를 탐색할 수 있는 웹 실험입니다. 기계 학습 기능, 데이터 최적화 및 그래픽 카드를 통해 애플리케이션은 사용자의 기념일 로고와 ​​유사한 위성 이미지를 찾을 수 있습니다. 유선 전화는 모바일 장치에서도 잘 작동합니다. GitHub 에서 이 프로젝트의 전체 소스 코드를 찾을 수 있습니다 .

8. 사물 번역기

Thing Translator는 예제가 있는 자바스크립트 자습서 역할을 할 수 있는 웹 실험의 또 다른 인스턴스입니다. 이 응용 프로그램은 휴대폰이 실제 사물을 인식하도록 한 다음 다른 언어로 이름을 지정할 수 있습니다. 클라우드 비전과 번역이라는 두 가지 기계 학습 API를 사용하여 웹 기술을 기반으로 구축되었습니다. Cloud Vision은 이미지 인식에 도움이 되는 반면 Translate API는 자연어 번역을 지원합니다.

9. 깊은 놀이터

신경망을 가지고 놀고 그 구성요소를 자세히 살펴보고 싶다면 GitHub에서 플레이그라운드 라이브러리를 확인할 수 있습니다 . UI(입력 데이터를 제어할 수 있음)와 수많은 뉴런, 알고리즘 및 메트릭을 갖춘 교육용 웹 앱을 제공합니다. 프로젝트 문서는 오픈 소스이며 TypeScript 언어로 작성되었습니다.

10. 딥포지

DeepForge는 딥 러닝을 위한 개발자 친화적인 환경을 제공합니다. 브라우저에서 직접 실행되는 Node.js 및 MongoDB를 기반으로 합니다. 다음은 주요 기능 중 일부입니다.

• 간단한 그래픽 인터페이스로 디자인 지원
• 원격 머신에서 학습 모델 지원
• 내장 버전 제어 기능 보유

11. 위카

이 Java용 무료 기계 학습 라이브러리는 뉴질랜드에서 발견되는 날지 못하는 종인 Weka 새에서 영감을 받았습니다. 딥러닝에 중점을 둔 알고리즘 모음입니다. 이 프로젝트를 통해 다음 기술을 배울 수 있습니다.

• 데이터 마이닝 및 데이터 준비 도구
• 분류, 회귀 및 클러스터링
• 시각화 등이 있습니다.

12. 딥러닝4j

Apache Spark 및 Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하는 딥 러닝 라이브러리입니다. Deeplearning4j는 Scala 및 Kotlin과 같은 가상 머신 언어와 호환됩니다. 상세한 API 문서 및 샘플 프로젝트를 통해 AI를 비즈니스 환경에 도입하는 것을 목표로 합니다.

마무리

Python은 일반적으로 기계 학습 프로젝트의 기본 선택이지만 Java는 ML 작업을 지원하는 능력도 동등합니다. 그리고 위에서 설명한 대로 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. 따라서 프로젝트를 완료하고 자바스크립트로 몇 가지 핵심 머신 러닝 기술을 연습하여 개선의 길을 시작하십시오!

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