Proiecte de învățare automată cu JavaScript [Top biblioteci și aplicații web]

Dezvoltatorii web și programatorii aspiranți sunt mereu în căutarea resurselor de învățare și a activităților practice pentru a-și perfecționa abilitățile. Diverse proiecte open-source demonstrează tehnicile necesare de la un tutorial Javascript detaliat cu exemple până la o abordare inovatoare a inteligenței artificiale.

Învățarea automată este una dintre cele mai populare tehnologii emergente din era digitală, condusă de big data. Aceasta implică introducerea datelor în aplicația software și scrierea de algoritmi pentru a construi o logică bazată pe date. Prin urmare, este o ramură a inteligenței artificiale care prezice rezultate precise cu intervenție umană limitată și programare explicită.

Javascript este un limbaj de programare pentru a crea aplicații interactive pe partea clientului. Dezvoltatorii folosesc, de asemenea, Node.js pentru a scrie cod de server în Java. Deoarece învățarea automată este un domeniu în creștere în tehnologie, tot mai mulți practicieni caută să câștige cunoștințe și experiență în acest domeniu.

Ecosistemul web actual a avansat pentru a face loc diverselor probleme de învățare automată. Rețelele neuronale pot rula acum în orice limbă, inclusiv Javascript. Dacă vă gândiți să implementați un proiect ML java, citiți mai departe pentru a afla despre câteva biblioteci și aplicații web interesante.

Proiecte de învățare automată în Javascript

1. TensorFlow

TensorFlow este o bibliotecă excelentă AI care conține API-uri Java și vă permite să creați grafice ale fluxului de date și să dezvoltați proiecte impresionante. Puteți utiliza instrumentele flexibile ale ecosistemului Tensorflow și resursele comunității pentru a încerca învățarea automată cu Javascript. Îl puteți folosi pentru a antrena rețelele în recunoașterea imaginilor, vocilor, textului, numerelor etc. Există un strat de intrare, un strat ascuns și un strat de ieșire în orice astfel de rețea neuronală. Rețeaua poate fi utilizată și pentru diverse serii de timp și probleme de regresie.

2. Creierul

Brain.js este o resursă de încredere pentru a crea rețele neuronale și a le antrena pe date de intrare/ieșire. Puteți rula biblioteca folosind Node.js sau puteți încărca un browser CDN direct pe o pagină web. Brain.js efectuează calcule GPU și revine la Java atunci când GPU nu este disponibil. Mai mult, nu este nevoie să aveți cunoștințe aprofundate despre rețelele neuronale pentru a le implementa. Și puteți integra cu ușurință modele instruite pe site-ul dvs. sau le puteți importa/exporta în format JSON. Puteți citi documentația completă și puteți parcurge exemplele live disponibile pe site- ul web .

3. Sinaptice

Este o bibliotecă Node.js și browser care le permite dezvoltatorilor să construiască orice rețea neuronală doresc. Synaptic este independent de arhitectură și se mândrește cu o comunitate activă de întreținere. Puteți testa și compara diferiți algoritmi ML cu arhitecturile sale încorporate și puteți trece printr-o introducere cuprinzătoare despre rețelele neuronale. Synaptic conține multe demonstrații practice și tutoriale care descoperă învățarea automată și funcționarea acesteia.

4. NeuroJS

NeuroJs este un cadru open-source care vă permite să construiți sisteme AI cu învățare prin consolidare. Vă puteți familiariza cu diferitele părți ale rețelelor neuronale studiind unul dintre demonstrațiile sale detaliate ale unui experiment 2D cu mașină autonomă. Biblioteca NeuroJS folosește JavaScript pur și mai multe instrumente moderne, inclusiv webpack și babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS este un proiect popular pe GitHub care are caracteristici și tutoriale, dintre care majoritatea sunt conduse de comunitate. Fiind o bibliotecă avansată de învățare profundă pentru Java, ConvNetJS funcționează în întregime în browserul dvs. și acceptă multe tehnici de învățare. Inițial, a fost dezvoltat de un doctorat. student la Universitatea Stanford și ulterior extins de colaboratori. Cu ConvNetJS, vă puteți aștepta să înțelegeți următoarele lucruri:

• Module comune de rețele neuronale
• Specificarea și antrenamentul rețelelor convoluționale capabile să prelucreze imagini
• Un modul experimental de învățare prin întărire
• Clasificare și regresie

6. FlappyLearning

Acest proiect JavaScript conține cod pentru o bibliotecă de învățare automată și implementează același lucru într-o demonstrație distractivă a jocului mobil Flappy Bird. FlappyLearning folosește neuroevoluția, o tehnică AI și aplică algoritmi pentru a juca jocul ca un expert. Programul poate învăța în mod dinamic din succesul sau eșecul fiecărei iterații, imitând astfel procesul unui sistem nervos uman. Puteți încerca demonstrația rulând în browser. Tot ce trebuie să faceți este să deschideți index.html și să plecați!

7. Liniile de uscat

Land Lines este un experiment web care permite utilizatorilor să exploreze setul de date Google Earth fără a efectua apeluri către serverul backend. Cu capabilități de învățare automată, optimizare a datelor și placă grafică, aplicația poate găsi imagini din satelit similare cu doodle-urile utilizatorilor. Liniile fixe pot funcționa bine și pe dispozitivele mobile. Puteți găsi codul sursă complet al acestui proiect pe GitHub .

8. Traducător de lucruri

Thing Translator este o altă instanță a unui experiment web care poate servi ca tutorial javascript cu exemple. Această aplicație vă poate face telefonul să recunoască obiecte din viața reală și apoi să le denumească în diferite limbi. A fost construit pe tehnologii web folosind două API-uri de învățare automată, și anume, Cloud vision și Translate. Cloud Vision ajută la recunoașterea imaginilor, în timp ce API-ul Translate ajută la traducerile în limbaj natural.

9. Loc de joacă adânc

Dacă doriți să vă jucați cu rețelele neuronale și să explorați componentele acestora, puteți consulta biblioteca locului de joacă de pe GitHub . Oferă o aplicație web educațională completă cu o interfață de utilizare (care vă permite să controlați datele de intrare) și o serie de neuroni, algoritmi și metrici. Documentația proiectului este open-source și scrisă în limbajul TypeScript.

10. DeepForge

DeepForge oferă un mediu prietenos pentru dezvoltatori pentru învățare profundă. Se bazează pe Node.js și MongoDB, rulând direct în browser. Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:

• Ajută proiectarea cu o interfață grafică simplă
• Suportă modele de antrenament pe mașini la distanță
• Posedă un control al versiunii încorporat

11. WEKA

Această bibliotecă gratuită de învățare automată pentru Java este inspirată de pasărea Weka, o specie fără zbor găsită în Noua Zeelandă. Este o colecție de algoritmi axați pe învățarea profundă. Puteți învăța următoarele abilități cu acest proiect:

• Instrumente de extragere a datelor și de pregătire a datelor
• Clasificare, regresie și grupare
• Vizualizarea și așa mai departe.

12. Deeplearning4j

Este o bibliotecă de învățare profundă care utilizează cadre de calcul distribuite precum Apache Spark și Hadoop. Deeplearning4j este compatibil cu limbaje de mașini virtuale precum Scala și Kotlin. Acesta își propune să aducă AI în mediile de afaceri cu documentație API detaliată și exemple de proiecte.

Încheierea

Chiar dacă Python este de obicei alegerea principală pentru proiectele de învățare automată, Java este la fel de capabil să alimenteze sarcinile ML. Și există o serie de opțiuni disponibile, așa cum este descris mai sus. Așadar, începeți calea îmbunătățirii prin finalizarea unui proiect și exersând câteva tehnici de bază de învățare automată cu javascript!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.