Projekty uczenia maszynowego z JavaScript [Najlepsze biblioteki i aplikacje internetowe]

Aspirujący twórcy stron internetowych i programiści zawsze poszukują zasobów edukacyjnych i praktycznych zajęć, aby udoskonalić swoje umiejętności. Różne projekty typu open source demonstrują wymagane techniki, od szczegółowego samouczka JavaScript z przykładami po innowacyjne podejście do sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe to jedna z najpopularniejszych pojawiających się technologii w erze cyfrowej, na czele z big data. Polega na wprowadzaniu danych do aplikacji i pisaniu algorytmów budujących logikę na podstawie danych. Dlatego jest to gałąź sztucznej inteligencji, która przewiduje dokładne wyniki przy ograniczonej interwencji człowieka i wyraźnym programowaniu.

JavaScript to podstawowy język programowania służący do tworzenia interaktywnych aplikacji po stronie klienta. Deweloperzy używają również Node.js do pisania kodu po stronie serwera w Javie. Ponieważ uczenie maszynowe jest rozwijającą się dziedziną technologii, coraz więcej praktyków poszukuje wiedzy i doświadczenia w tym obszarze.

Dzisiejszy ekosystem sieciowy rozwinął się, aby zrobić miejsce na różne problemy z uczeniem maszynowym. Sieci neuronowe mogą teraz działać w dowolnym języku, w tym w JavaScript. Jeśli myślisz o wdrożeniu projektu Java ML, czytaj dalej, aby dowiedzieć się o kilku ekscytujących bibliotekach i aplikacjach internetowych.

Projekty uczenia maszynowego w JavaScript

1. Przepływ Tensora

TensorFlow to doskonała biblioteka AI, która zawiera interfejsy API Java i pozwala tworzyć wykresy przepływu danych i rozwijać imponujące projekty. Możesz skorzystać z elastycznych narzędzi ekosystemu Tensorflow i zasobów społeczności, aby spróbować uczenia maszynowego z JavaScript. Można go używać do uczenia sieci rozpoznawania obrazów, głosów, tekstu, liczb itp. W każdej takiej sieci neuronowej istnieje warstwa wejściowa, warstwa ukryta i warstwa wyjściowa. Sieć może być również wykorzystywana do różnych problemów związanych z szeregami czasowymi i regresją.

2. Mózg

Brain.js jest niezawodnym źródłem do tworzenia sieci neuronowych i uczenia ich na danych wejściowych/wyjściowych. Możesz uruchomić bibliotekę za pomocą Node.js lub załadować przeglądarkę CDN bezpośrednio na stronę internetową. Brain.js wykonuje obliczenia GPU i wraca do Javy, gdy GPU jest niedostępny. Co więcej, nie musisz mieć dogłębnej wiedzy na temat sieci neuronowych, aby go wdrożyć. I możesz łatwo zintegrować wytrenowane modele na swojej stronie internetowej lub importować/eksportować je do formatu JSON. Możesz zapoznać się z pełną dokumentacją i zapoznać się z przykładami na żywo dostępnymi na stronie .

3. Synaptyczny

Jest to biblioteka Node.js i przeglądarki, która pozwala programistom budować dowolną sieć neuronową. Synaptic jest niezależny od architektury i szczyci się aktywną społecznością serwisową. Możesz testować i porównywać różne algorytmy ML z ich wbudowanymi architekturami i przejść przez obszerne wprowadzenie do sieci neuronowych. Synaptic zawiera wiele praktycznych demonstracji i samouczków, które odkrywają uczenie maszynowe i jego działanie.

4. NeuroJS

NeuroJs to platforma typu open source, która umożliwia budowanie systemów sztucznej inteligencji z uczeniem się przez wzmacnianie. Możesz zapoznać się z różnymi częściami sieci neuronowych, studiując jedną ze szczegółowych demonstracji dwuwymiarowego eksperymentu z samojezdnym samochodem. Biblioteka NeuroJS wykorzystuje czysty JavaScript i kilka nowoczesnych narzędzi, w tym webpack i babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS to popularny projekt w serwisie GitHub posiadający funkcje i samouczki, z których większość jest oparta na społeczności. Jako zaawansowana biblioteka głębokiego uczenia dla Javy, ConvNetJS działa całkowicie w Twojej przeglądarce i obsługuje wiele technik uczenia się. Początkowo został opracowany przez doktora habilitowanego. student na Uniwersytecie Stanforda, a później rozbudowany przez współpracowników. Dzięki ConvNetJS możesz spodziewać się zrozumienia następujących rzeczy:

• Wspólne moduły sieci neuronowych
• Określanie i trenowanie sieci splotowych zdolnych do przetwarzania obrazów
• Eksperymentalny moduł uczenia się wzmacniającego
• Klasyfikacja i regresja

6. FlappyLearning

Ten projekt JavaScript zawiera kod dla biblioteki uczenia maszynowego i implementuje to samo w zabawnej wersji demonstracyjnej gry mobilnej Flappy Bird. FlappyLearning wykorzystuje neuroewolucję, technikę sztucznej inteligencji i stosuje algorytmy, aby grać jak ekspert. Program może dynamicznie uczyć się na sukcesie lub porażce każdej iteracji, naśladując w ten sposób proces ludzkiego układu nerwowego. Możesz wypróbować wersję demonstracyjną, uruchamiając ją w przeglądarce. Wszystko, co musisz zrobić, to otworzyć index.html i gotowe!

7. Linie lądowe

Linie stacjonarne to eksperyment internetowy, który umożliwia użytkownikom eksplorowanie zbioru danych Google Earth bez wykonywania połączeń z serwerem zaplecza. Dzięki możliwościom uczenia maszynowego, optymalizacji danych i karcie graficznej aplikacja może wyszukiwać obrazy satelitarne podobne do doodli użytkowników. Linie stacjonarne mogą również dobrze działać na urządzeniach mobilnych. Pełny kod źródłowy tego projektu można znaleźć na GitHub .

8. Tłumacz rzeczy

Thing Translator to kolejny przykład eksperymentu internetowego, który może służyć jako samouczek JavaScript z przykładami. Ta aplikacja może sprawić, że Twój telefon będzie rozpoznawał rzeczywiste obiekty, a następnie nazywał je w różnych językach. Został zbudowany na technologiach internetowych przy użyciu dwóch interfejsów API uczenia maszynowego, a mianowicie Cloud Vision i Translate. Cloud Vision pomaga w rozpoznawaniu obrazów, podczas gdy Translate API pomaga w tłumaczeniach na język naturalny.

9. Głęboki plac zabaw

Jeśli chcesz bawić się sieciami neuronowymi i zagłębić się w ich komponenty, możesz sprawdzić bibliotekę zabaw na GitHub . Oferuje edukacyjną aplikację internetową wraz z interfejsem użytkownika (pozwalającym kontrolować dane wejściowe) oraz szeregiem neuronów, algorytmów i metryk. Dokumentacja projektu jest open-source i napisana w języku TypeScript.

10. DeepForge

DeepForge zapewnia przyjazne dla programistów środowisko do głębokiego uczenia się. Opiera się na Node.js i MongoDB, działa bezpośrednio w przeglądarce. Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Pomaga w projektowaniu za pomocą prostego interfejsu graficznego
• Obsługuje modele szkoleniowe na zdalnych maszynach
• Posiada wbudowaną kontrolę wersji

11. WEKA

Ta bezpłatna biblioteka uczenia maszynowego dla języka Java została zainspirowana ptakiem Weka, nielotnym gatunkiem występującym w Nowej Zelandii. Jest to zbiór algorytmów ukierunkowanych na głębokie uczenie. Dzięki temu projektowi możesz nauczyć się następujących umiejętności:

• Narzędzia do eksploracji i przygotowywania danych
• Klasyfikacja, regresja i grupowanie
• Wizualizacja i tak dalej.

12. Głębokie uczenie się4j

Jest to biblioteka głębokiego uczenia, która wykorzystuje rozproszone struktury obliczeniowe, takie jak Apache Spark i Hadoop. Deeplearning4j jest kompatybilny z językami maszyn wirtualnych, takimi jak Scala i Kotlin. Ma na celu wprowadzenie AI do środowisk biznesowych ze szczegółową dokumentacją API i przykładowymi projektami.

Zawijanie

Chociaż Python jest zwykle podstawowym wyborem dla projektów uczenia maszynowego, Java jest równie zdolna do obsługi zadań ML. Dostępnych jest wiele opcji, jak opisano powyżej. Zacznij więc na ścieżce doskonalenia, kończąc projekt i ćwicząc podstawowe techniki uczenia maszynowego z javascriptem!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.