Projetos de aprendizado de máquina com JavaScript [Principais bibliotecas e aplicativos da Web]

Aspirantes a desenvolvedores e programadores da Web estão sempre à procura de recursos de aprendizado e atividades práticas para refinar suas habilidades. Vários projetos de código aberto demonstram as técnicas necessárias, desde um tutorial detalhado de Javascript com exemplos até uma visão inovadora da inteligência artificial.

O aprendizado de máquina é uma das tecnologias emergentes mais populares na era digital, liderada pelo big data. Envolve alimentar dados no aplicativo de software e escrever algoritmos para construir lógica com base nos dados. Portanto, é um ramo de inteligência artificial que prevê resultados precisos com intervenção humana limitada e programação explícita.

Javascript é uma linguagem de programação para fazer aplicativos interativos do lado do cliente. Os desenvolvedores também usam o Node.js para escrever código do lado do servidor em Java. Como o aprendizado de máquina é um campo em crescimento na tecnologia, cada vez mais profissionais procuram obter conhecimento e experiência nessa área.

O ecossistema da web atual avançou para abrir espaço para vários problemas de aprendizado de máquina. As redes neurais agora podem ser executadas em qualquer linguagem, incluindo Javascript. Se você está pensando em implementar um projeto java ML, continue lendo para conhecer algumas bibliotecas e aplicativos da web interessantes.

Projetos de aprendizado de máquina em Javascript

1. TensorFlow

O TensorFlow é uma excelente biblioteca de IA que contém APIs Java e permite criar gráficos de fluxo de dados e desenvolver projetos impressionantes. Você pode usar as ferramentas de ecossistema flexíveis do Tensorflow e os recursos da comunidade para tentar o aprendizado de máquina com Javascript. Você pode usá-lo para treinar redes no reconhecimento de imagens, vozes, texto, números, etc. Existe uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída em qualquer rede neural. A rede também pode ser usada para diversas séries temporais e problemas de regressão.

2. Cérebro

Brain.js é um recurso confiável para criar redes neurais e treiná-las em dados de entrada/saída. Você pode executar a biblioteca usando Node.js ou carregar um navegador CDN diretamente em uma página da web. Brain.js executa cálculos de GPU e retorna para Java quando a GPU não está disponível. Além disso, você não precisa ter um conhecimento profundo de redes neurais para implementá-lo. E você pode facilmente integrar modelos treinados em seu site ou importá-los/exportá-los para o formato JSON. Você pode ler a documentação completa e ver os exemplos ao vivo disponíveis no site .

3. Sináptico

É uma biblioteca Node.js e navegador que permite que os desenvolvedores construam qualquer rede neural que desejarem. O Synaptic é independente de arquitetura e possui uma comunidade de manutenção ativa. Você pode testar e comparar diferentes algoritmos de ML com suas arquiteturas integradas e passar por uma introdução abrangente sobre redes neurais. O Synaptic contém muitas demonstrações práticas e tutoriais que revelam o aprendizado de máquina e seu funcionamento.

4. NeuroJS

O NeuroJs é uma estrutura de código aberto que permite criar sistemas de IA com aprendizado por reforço. Você pode se familiarizar com as diferentes partes das redes neurais estudando uma de suas demonstrações detalhadas de um experimento 2D de carro autônomo. A biblioteca NeuroJS usa JavaScript puro e várias ferramentas modernas, incluindo webpack e babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS é um projeto popular no GitHub com recursos e tutoriais, a maioria dos quais são orientados pela comunidade. Como uma biblioteca avançada de aprendizado profundo para Java, o ConvNetJS funciona inteiramente em seu navegador e oferece suporte a muitas técnicas de aprendizado. Inicialmente, foi desenvolvido por um Ph.D. estudante da Universidade de Stanford e posteriormente estendido por colaboradores. Com o ConvNetJS, você pode esperar obter uma compreensão das seguintes coisas:

• Módulos comuns de rede neural
• Especificando e treinando redes convolucionais capazes de processar imagens
• Um módulo experimental de aprendizado por reforço
• Classificação e regressão

6. Flappy Learning

Este projeto JavaScript contém código para uma biblioteca de aprendizado de máquina e implementa o mesmo em uma demonstração divertida do jogo móvel Flappy Bird. FlappyLearning usa neuroevolução, uma técnica de IA, e aplica algoritmos para jogar o jogo como um especialista. O programa pode aprender dinamicamente com o sucesso ou fracasso de cada iteração, imitando assim o processo de um sistema nervoso humano. Você pode experimentar a demonstração executando em seu navegador. Tudo o que você precisa fazer é abrir index.html e pronto!

7. Linhas terrestres

Land Lines é um experimento da web que permite aos usuários explorar o conjunto de dados do Google Earth sem fazer chamadas para o servidor de back-end. Com recursos de aprendizado de máquina, otimização de dados e placa gráfica, o aplicativo pode encontrar imagens de satélite semelhantes aos doodles dos usuários. Linhas terrestres também podem funcionar bem em dispositivos móveis. Você pode encontrar o código-fonte completo deste projeto no GitHub .

8. Tradutor de coisas

Thing Translator é outra instância de um experimento da web que pode servir como um tutorial de javascript com exemplos. Este aplicativo pode fazer seu telefone reconhecer objetos da vida real e depois nomeá-los em diferentes idiomas. Ele foi construído em tecnologias da Web usando duas APIs de aprendizado de máquina, a saber, Cloud vision e Translate. O Cloud Vision ajuda no reconhecimento de imagens, enquanto a API Translate auxilia nas traduções de linguagem natural.

9. Campo de jogos profundo

Se você quiser brincar com redes neurais e explorar seus componentes, você pode conferir a biblioteca do playground no GitHub . Ele oferece um aplicativo da Web educacional completo com uma interface do usuário (que permite controlar os dados de entrada) e vários neurônios, algoritmos e métricas. A documentação do projeto é de código aberto e escrita na linguagem TypeScript.

10. DeepForge

O DeepForge fornece um ambiente amigável ao desenvolvedor para aprendizado profundo. Ele é baseado em Node.js e MongoDB, rodando diretamente no navegador. Aqui estão algumas de suas principais características:

• Ajuda no design com uma interface gráfica simples
• Suporta modelos de treinamento em máquinas remotas
• Possui um controle de versão integrado

11. WEKA

Esta biblioteca gratuita de aprendizado de máquina para Java é inspirada no pássaro Weka, uma espécie que não voa encontrada na Nova Zelândia. É uma coleção de algoritmos focados em aprendizado profundo. Você pode aprender as seguintes habilidades com este projeto:

• Ferramentas de mineração de dados e preparação de dados
• Classificação, regressão e agrupamento
• Visualização e assim por diante.

12. Aprendizado profundo 4j

É uma biblioteca de aprendizado profundo que faz uso de estruturas de computação distribuída como Apache Spark e Hadoop. O Deeplearning4j é compatível com linguagens de máquina virtual como Scala e Kotlin. O objetivo é trazer a IA para ambientes de negócios com documentação detalhada de API e projetos de amostra.

Empacotando

Embora o Python geralmente seja a principal escolha para projetos de aprendizado de máquina, o Java é igualmente capaz de impulsionar tarefas de ML. E há uma gama de opções disponíveis, conforme descrito acima. Então, comece no caminho da melhoria concluindo um projeto e praticando algumas técnicas básicas de aprendizado de máquina com javascript!

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