Проекты машинного обучения с помощью JavaScript [Лучшие библиотеки и веб-приложения]

Начинающие веб-разработчики и программисты всегда находятся в поиске учебных ресурсов и практических занятий для совершенствования своих навыков. Различные проекты с открытым исходным кодом демонстрируют необходимые методы от подробного руководства по Javascript с примерами до инновационного подхода к искусственному интеллекту.

Машинное обучение — одна из самых популярных новых технологий в цифровую эпоху, во главе которой стоят большие данные. Он включает в себя ввод данных в программное приложение и написание алгоритмов для построения логики на основе данных. Следовательно, это ветвь искусственного интеллекта, которая предсказывает точные результаты с ограниченным вмешательством человека и явным программированием.

Javascript — это популярный язык программирования для создания интерактивных клиентских приложений. Разработчики также используют Node.js для написания серверного кода на Java. Поскольку машинное обучение является растущей областью технологий, все больше и больше практиков стремятся получить знания и опыт в этой области.

Современная веб-экосистема развилась, чтобы освободить место для различных задач машинного обучения. Нейронные сети теперь могут работать на любом языке, включая Javascript. Если вы думаете о реализации проекта Java ML, читайте дальше, чтобы узнать о некоторых интересных библиотеках и веб-приложениях.

Проекты машинного обучения в Javascript

1. Тензорный поток

TensorFlow — отличная библиотека искусственного интеллекта, которая содержит API-интерфейсы Java и позволяет создавать графики потоков данных и разрабатывать впечатляющие проекты. Вы можете использовать гибкие инструменты экосистемы Tensorflow и ресурсы сообщества, чтобы попробовать машинное обучение с помощью Javascript. Вы можете использовать его для обучения сетей распознаванию изображений, голосов, текста, чисел и т. д. В любой такой нейронной сети есть входной слой, скрытый слой и выходной слой. Сеть также можно использовать для решения различных задач временных рядов и регрессии.

2. Мозг

Brain.js — надежный ресурс для создания нейронных сетей и их обучения на входных/выходных данных. Вы можете запустить библиотеку с помощью Node.js или загрузить браузер CDN прямо на веб-страницу. Brain.js выполняет вычисления на GPU и возвращается к Java, когда GPU недоступен. Более того, для его реализации не нужно обладать глубокими знаниями нейронных сетей. И вы можете легко интегрировать обученные модели на свой сайт или импортировать/экспортировать их в формат JSON. Вы можете прочитать полную документацию и ознакомиться с живыми примерами, доступными на веб- сайте .

3. Синаптический

Это библиотека Node.js и браузера, которая позволяет разработчикам создавать любую нейронную сеть, которую они хотят. Synaptic не зависит от архитектуры и может похвастаться активным сообществом поддержки. Вы можете протестировать и сравнить различные алгоритмы машинного обучения с его встроенными архитектурами, а также пройти всестороннее введение в нейронные сети. Synaptic содержит множество практических демонстраций и руководств, раскрывающих машинное обучение и его работу.

4. НейроJS

NeuroJs — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать системы искусственного интеллекта с обучением с подкреплением. Вы можете познакомиться с различными частями нейронных сетей, изучив одну из ее подробных демонстраций эксперимента с 2D-самоуправляемым автомобилем. Библиотека NeuroJS использует чистый JavaScript и несколько современных инструментов, включая webpack и babel.

5. ConvNetJS

ConvNetJS — это популярный проект на GitHub с функциями и учебными пособиями, большинство из которых создано сообществом. Как расширенная библиотека глубокого обучения для Java, ConvNetJS полностью работает в вашем браузере и поддерживает множество методов обучения. Первоначально он был разработан к.т.н. студент Стэнфордского университета, а затем расширен участниками. С ConvNetJS вы можете рассчитывать на понимание следующих вещей:

• Общие модули нейронной сети
• Спецификация и обучение сверточных сетей, способных обрабатывать изображения
• Экспериментальный модуль обучения с подкреплением
• Классификация и регрессия

6. FlappyLearning

Этот проект JavaScript содержит код для библиотеки машинного обучения и реализует его в забавной демонстрации мобильной игры Flappy Bird. FlappyLearning использует нейроэволюцию, метод искусственного интеллекта, и применяет алгоритмы, чтобы играть в игру как эксперт. Программа может динамически учиться на каждом успехе или неудаче каждой итерации, таким образом имитируя процесс человеческой нервной системы. Вы можете попробовать демо, запустив его в браузере. Все, что вам нужно сделать, это открыть index.html и вперед!

7. Наземные линии

Land Lines — это веб-эксперимент, который позволяет пользователям исследовать набор данных Google Earth без каких-либо обращений к внутреннему серверу. Благодаря возможностям машинного обучения, оптимизации данных и видеокарте приложение может находить спутниковые изображения, похожие на рисунки пользователей. Наземные линии также могут хорошо работать на мобильных устройствах. Вы можете найти полный исходный код этого проекта на GitHub .

8. Переводчик вещей

Thing Translator — это еще один экземпляр веб-эксперимента, который может служить учебным пособием по JavaScript с примерами. Это приложение может заставить ваш телефон распознавать реальные объекты, а затем называть их на разных языках. Он был построен на веб-технологиях с использованием двух API-интерфейсов машинного обучения, а именно Cloud vision и Translate. Cloud Vision помогает в распознавании изображений, тогда как Translate API помогает в переводе на естественный язык.

9. Глубокая игровая площадка

Если вы хотите поиграть с нейронными сетями и покопаться в их компонентах, вы можете заглянуть в библиотеку на GitHub . Он предлагает образовательное веб-приложение с пользовательским интерфейсом (который позволяет вам управлять входными данными) и рядом нейронов, алгоритмов и показателей. Документация проекта имеет открытый исходный код и написана на языке TypeScript.

10. Дипфорж

DeepForge предоставляет удобную для разработчиков среду для глубокого обучения. Он основан на Node.js и MongoDB и работает прямо в браузере. Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Упрощает дизайн с помощью простого графического интерфейса
• Поддерживает обучающие модели на удаленных машинах
• Обладает встроенным контролем версий

11. ВЕКА

Эта бесплатная библиотека машинного обучения для Java вдохновлена ​​птицей Weka, нелетающим видом, обитающим в Новой Зеландии. Это набор алгоритмов, ориентированных на глубокое обучение. С помощью этого проекта вы можете освоить следующие навыки:

• Инструменты интеллектуального анализа данных и подготовки данных
• Классификация, регрессия и кластеризация
• Визуализация и так далее.

12. Глубокое обучение4j

Это библиотека глубокого обучения, в которой используются распределенные вычислительные среды, такие как Apache Spark и Hadoop. Deeplearning4j совместим с языками виртуальных машин, такими как Scala и Kotlin. Он направлен на то, чтобы внедрить ИИ в бизнес-среду с подробной документацией по API и примерами проектов.

Подведение итогов

Несмотря на то, что Python обычно является основным выбором для проектов машинного обучения, Java в равной степени способна выполнять задачи машинного обучения. И есть ряд доступных опций, как описано выше. Итак, начните путь совершенствования, завершив проект и попрактиковавшись в некоторых основных методах машинного обучения с помощью javascript!

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.