โครงการการเรียนรู้ของเครื่องด้วย JavaScript [ห้องสมุดยอดนิยมและแอปพลิเคชันเว็บ]

นักพัฒนาเว็บและโปรแกรมเมอร์ที่ต้องการจะมองหาแหล่งข้อมูลการเรียนรู้และกิจกรรมเชิงปฏิบัติเพื่อปรับแต่งทักษะอยู่เสมอ โครงการโอเพนซอร์ซต่างๆ แสดงให้เห็นถึงเทคนิคที่จำเป็นจากการสอน Javascript แบบละเอียดพร้อมตัวอย่างไปจนถึงการนำนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์มาใช้

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีเกิดใหม่ที่เป็นที่นิยมที่สุดในยุคดิจิทัล นำโดยบิ๊กดาต้า มันเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลลงในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์และการเขียนอัลกอริธึมเพื่อสร้างตรรกะตามข้อมูล ดังนั้นจึงเป็นสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่คาดการณ์ผลลัพธ์ที่แม่นยำด้วยการแทรกแซงของมนุษย์อย่างจำกัดและการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจน

Javascript เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบ go-to สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันฝั่งไคลเอ็นต์แบบโต้ตอบ นักพัฒนายังใช้ Node.js เพื่อเขียนโค้ดฝั่งเซิร์ฟเวอร์ใน Java เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาเทคโนโลยีที่กำลังเติบโต ผู้ปฏิบัติงานจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ต้องการได้รับความรู้และประสบการณ์ในด้านนี้

ระบบนิเวศของเว็บในปัจจุบันมีความก้าวหน้าเพื่อให้มีที่ว่างสำหรับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย ขณะนี้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำงานได้ในทุกภาษา รวมทั้งจาวาสคริปต์ หากคุณกำลังคิดที่จะใช้โปรเจ็กต์ java ML ให้อ่านต่อไปเพื่อทราบเกี่ยวกับไลบรารีและเว็บแอปพลิเคชันที่น่าสนใจ

โครงการการเรียนรู้ของเครื่องใน Javascript

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นไลบรารี AI ที่ยอดเยี่ยมที่มี Java APIs และช่วยให้คุณสร้างกราฟการไหลของข้อมูลและพัฒนาโครงการที่น่าประทับใจ คุณสามารถใช้เครื่องมือระบบนิเวศที่ยืดหยุ่นของ Tensorflow และทรัพยากรชุมชนเพื่อทดลองการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Javascript คุณสามารถใช้มันเพื่อฝึกเครือข่ายในการจดจำภาพ เสียง ข้อความ ตัวเลข ฯลฯ มีเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเลเยอร์เอาต์พุตในโครงข่ายประสาทเทียมดังกล่าว เครือข่ายยังสามารถใช้สำหรับอนุกรมเวลาที่หลากหลายและปัญหาการถดถอย

2. สมอง

Brain.js เป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมและฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลอินพุต/เอาต์พุต คุณสามารถเรียกใช้ไลบรารีโดยใช้ Node.js หรือโหลดเบราว์เซอร์ CDN ลงในหน้าเว็บได้โดยตรง Brain.js ดำเนินการคำนวณ GPU และกลับไปใช้ Java เมื่อ GPU ไม่พร้อมใช้งาน นอกจากนี้ คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อใช้งาน และคุณสามารถผสานรวมโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมบนเว็บไซต์ของคุณ หรือนำเข้า/ส่งออกเป็นรูปแบบ JSON ได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถอ่านเอกสารฉบับเต็มและดูตัวอย่างสดที่มีอยู่ บน เว็บไซต์

3. Synaptic

เป็น Node.js และไลบรารีเบราว์เซอร์ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่ต้องการได้ Synaptic เป็นสถาปัตยกรรมที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าและมีชุมชนการบำรุงรักษาที่ใช้งานอยู่ คุณสามารถทดสอบและเปรียบเทียบอัลกอริธึม ML ต่างๆ กับสถาปัตยกรรมในตัว และอ่านบทแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม Synaptic มีการสาธิตและบทช่วยสอนเชิงปฏิบัติมากมายที่เผยให้เห็นการเรียนรู้ของเครื่องและการทำงานของมัน

4. NeuroJS

NeuroJs เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบ AI ด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คุณสามารถทำความคุ้นเคยกับส่วนต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมโดยศึกษาการสาธิตโดยละเอียดเกี่ยวกับการทดลองรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง 2 มิติ ไลบรารี NeuroJS ใช้ JavaScript ล้วนๆ และเครื่องมือที่ทันสมัยหลายอย่าง รวมทั้ง webpack และ babel

5. ConvNetJS

ConvNetJS เป็นโปรเจ็กต์ยอดนิยมบน GitHub ที่มีฟีเจอร์และบทช่วยสอน ซึ่งส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ในฐานะที่เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงสำหรับ Java ConvNetJS ทำงานได้ทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณและสนับสนุนเทคนิคการเรียนรู้มากมาย เริ่มแรกได้รับการพัฒนาโดยปริญญาเอก นักศึกษาที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและต่อมาขยายโดยผู้มีส่วนร่วม ด้วย ConvNetJS คุณสามารถคาดหวังว่าจะได้รับความเข้าใจในสิ่งต่อไปนี้:

• โมดูลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไป
• การระบุและฝึกอบรมเครือข่าย convolutional ที่สามารถประมวลผลภาพได้
• โมดูลการเรียนรู้การเสริมแรงแบบทดลอง
• การจำแนกและการถดถอย

6. FlappyLearning

โปรเจ็กต์ JavaScript นี้มีโค้ดสำหรับไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงและนำไปใช้ในการสาธิตเกม Flappy Bird บนมือถือแสนสนุก FlappyLearning ใช้วิวัฒนาการของระบบประสาท ซึ่งเป็นเทคนิค AI และใช้อัลกอริธึมในการเล่นเกมอย่างผู้เชี่ยวชาญ โปรแกรมสามารถเรียนรู้แบบไดนามิกจากความสำเร็จหรือความล้มเหลวของการทำซ้ำทุกครั้ง จึงเป็นการเลียนแบบกระบวนการของระบบประสาทของมนุษย์ คุณสามารถลองใช้การสาธิตโดยใช้เบราว์เซอร์ของคุณ สิ่งที่คุณต้องทำคือเปิด index.html แล้วไปกันเลย!

7. ที่ดิน

Land Lines คือการทดลองบนเว็บที่ให้ผู้ใช้สำรวจชุดข้อมูล Google Earth โดยไม่ต้องเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์ ด้วยความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิง การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล และการ์ดกราฟิก แอปพลิเคชันสามารถค้นหาภาพถ่ายดาวเทียมที่คล้ายกับดูเดิลของผู้ใช้ Land Lines สามารถทำงานได้ดีบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ คุณสามารถค้นหาซอร์สโค้ดแบบเต็มของโปรเจ็ กต์นี้ ได้ ที่ GitHub

8. นักแปลสิ่งของ

Thing Translator เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของการทดสอบเว็บที่สามารถใช้เป็นบทช่วยสอนจาวาสคริปต์พร้อมตัวอย่าง แอปพลิเคชั่นนี้ทำให้โทรศัพท์ของคุณรู้จักวัตถุในชีวิตจริง แล้วตั้งชื่อพวกมันในภาษาต่างๆ สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีเว็บโดยใช้ API การเรียนรู้ของเครื่องสองตัว ได้แก่ Cloud Vision และ Translate Cloud Vision ช่วยในการจดจำภาพ ในขณะที่ Translate API ช่วยในการแปลภาษาธรรมชาติ

9. สนามเด็กเล่นลึก

หากคุณต้องการเล่นกับโครงข่ายประสาทเทียมและเจาะลึกองค์ประกอบของเครือข่าย คุณสามารถตรวจสอบ ห้องสมุดสนามเด็กเล่นบน GitHub ให้บริการเว็บแอปเพื่อการศึกษาพร้อม UI (ที่ให้คุณควบคุมข้อมูลที่ป้อน) และเซลล์ประสาท อัลกอริทึม และหน่วยเมตริกจำนวนหนึ่ง เอกสารโครงการเป็นโอเพ่นซอร์สและเขียนด้วยภาษา TypeScript

10. DeepForge

DeepForge ให้สภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรกับนักพัฒนาสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก มันขึ้นอยู่กับ Node.js และ MongoDB ที่ทำงานโดยตรงในเบราว์เซอร์ นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• ช่วยออกแบบด้วยส่วนต่อประสานกราฟิกที่เรียบง่าย
• รองรับโมเดลการฝึกบนเครื่องระยะไกล
• มีตัวควบคุมเวอร์ชันในตัว

11. WEKA

ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงฟรีสำหรับ Java นี้ได้รับแรงบันดาลใจจากนก Weka ซึ่งเป็นสายพันธุ์ที่บินไม่ได้ที่พบในนิวซีแลนด์ เป็นชุดของอัลกอริทึมที่เน้นการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถเรียนรู้ทักษะต่อไปนี้กับโครงการนี้:

• เครื่องมือขุดข้อมูลและเตรียมข้อมูล
• การจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม
• การมองเห็น เป็นต้น

12. Deeplearning4j

เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้เฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจายเช่น Apache Spark และ Hadoop Deeplearning4j เข้ากันได้กับภาษาเครื่องเสมือน เช่น Scala และ Kotlin มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำ AI ไปสู่สภาพแวดล้อมทางธุรกิจด้วยเอกสาร API โดยละเอียดและโครงการตัวอย่าง

ห่อ

แม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว Python จะเป็นตัวเลือกหลักสำหรับโปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่อง แต่ Java ก็มีความสามารถเท่าเทียมกันในการขับเคลื่อนงาน ML และมีตัวเลือกมากมายตามที่อธิบายไว้ข้างต้น ดังนั้น เริ่มต้นบนเส้นทางของการปรับปรุงโดยทำโครงการให้เสร็จและฝึกเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องหลักด้วยจาวาสคริปต์!

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ