JavaScript ile Makine Öğrenimi Projeleri [En İyi Kitaplıklar ve Web Uygulamaları]

Kalkınan web geliştiricileri ve programcıları, becerilerini geliştirmek için her zaman öğrenme kaynakları ve uygulamalı etkinlikler arayışındadır. Çeşitli açık kaynaklı projeler, örneklerle birlikte ayrıntılı bir Javascript eğitiminden yapay zekaya yenilikçi bir yaklaşıma kadar gerekli teknikleri göstermektedir.

Makine öğrenimi, büyük verilerin öncülüğünde dijital çağda ortaya çıkan en popüler teknolojilerden biridir. Yazılım uygulamasına veri beslemeyi ve verilere dayalı mantık oluşturmak için algoritmalar yazmayı içerir. Bu nedenle sınırlı insan müdahalesi ve açık programlama ile doğru sonuçları tahmin eden bir yapay zeka dalıdır.

Javascript, etkileşimli istemci tarafı uygulamaları yapmak için kullanılan bir programlama dilidir. Geliştiriciler ayrıca Java'da sunucu tarafı kodu yazmak için Node.js'yi kullanır. Makine öğrenimi teknolojide büyüyen bir alan olduğundan, giderek daha fazla uygulayıcı bu alanda bilgi ve deneyim kazanmak istiyor.

Günümüz web ekosistemi, çeşitli makine öğrenimi sorunlarına yer açmak için gelişmiştir. Sinir ağları artık Javascript dahil herhangi bir dilde çalışabilir. Bir java ML projesi uygulamayı düşünüyorsanız, bazı heyecan verici kitaplıklar ve web uygulamaları hakkında bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Javascript'te Makine Öğrenimi Projeleri

1. TensorFlow

TensorFlow, Java API'lerini içeren ve veri akışı grafikleri oluşturmanıza ve etkileyici projeler geliştirmenize olanak tanıyan mükemmel bir AI kitaplığıdır. Javascript ile makine öğrenimini denemek için Tensorflow'un esnek ekosistem araçlarını ve topluluk kaynaklarını kullanabilirsiniz. Görüntüleri, sesleri, metinleri, sayıları vb. tanıma konusunda ağları eğitmek için kullanabilirsiniz. Bu tür herhangi bir sinir ağında bir giriş katmanı, bir gizli katman ve bir çıkış katmanı vardır. Ağ aynı zamanda çeşitli zaman serileri ve regresyon problemleri için de kullanılabilir.

2. Beyin

Brain.js, sinir ağları oluşturmak ve bunları girdi/çıktı verileri konusunda eğitmek için güvenilir bir kaynaktır. Kitaplığı Node.js kullanarak çalıştırabilir veya bir CDN tarayıcısını doğrudan bir web sayfasına yükleyebilirsiniz. Brain.js, GPU hesaplamaları gerçekleştirir ve GPU kullanılamadığında Java'ya geri döner. Üstelik, onu uygulamak için sinir ağları hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmanıza gerek yok. Ayrıca eğitimli modelleri web sitenize kolayca entegre edebilir veya bunları JSON formatına içe/dışa aktarabilirsiniz. Belgelerin tamamını okuyabilir ve web sitesinde bulunan canlı örnekleri inceleyebilirsiniz .

3. Sinaptik

Geliştiricilerin istedikleri herhangi bir sinir ağını oluşturmasına olanak tanıyan bir Node.js ve tarayıcı kitaplığıdır. Synaptic, mimariden bağımsızdır ve aktif bir bakım topluluğuna sahiptir. Yerleşik mimarileri ile farklı ML algoritmalarını test edebilir ve karşılaştırabilir ve sinir ağları hakkında kapsamlı bir girişten geçebilirsiniz. Synaptic, makine öğrenimini ve çalışmasını ortaya çıkaran birçok pratik demo ve öğretici içerir.

4. NeuroJS

NeuroJs, pekiştirmeli öğrenme ile yapay zeka sistemleri oluşturmanıza olanak sağlayan açık kaynaklı bir çerçevedir. 2B kendi kendini süren araba deneyinin ayrıntılı demolarından birini inceleyerek sinir ağlarının farklı bölümlerine aşinalık kazanabilirsiniz. NeuroJS kitaplığı, saf JavaScript ve web paketi ve babel dahil olmak üzere çeşitli modern araçlar kullanır.

5. ConvNetJS

ConvNetJS, GitHub'da çoğu topluluk tarafından yönlendirilen özelliklere ve öğreticilere sahip popüler bir projedir. Java için gelişmiş bir derin öğrenme kitaplığı olan ConvNetJS, tamamen tarayıcınızda çalışır ve birçok öğrenme tekniğini destekler. Başlangıçta, bir doktora tarafından geliştirilmiştir. Stanford Üniversitesi'nde öğrenci ve daha sonra katkıda bulunanlar tarafından genişletildi. ConvNetJS ile aşağıdaki şeyleri anlamayı bekleyebilirsiniz:

• Ortak sinir ağı modülleri
• Görüntüleri işleyebilen evrişimli ağları belirleme ve eğitme
• Deneysel pekiştirmeli öğrenme modülü
• Sınıflandırma ve regresyon

6. FlappyÖğrenme

Bu JavaScript projesi, bir makine öğrenimi kitaplığı için kod içerir ve aynısını Flappy Bird mobil oyununun eğlenceli bir demosunda uygular. FlappyLearning, bir yapay zeka tekniği olan nöroevrimi kullanır ve oyunu bir uzman gibi oynamak için algoritmalar uygular. Program, her yinelemenin başarısından veya başarısızlığından dinamik olarak öğrenebilir, dolayısıyla bir insan sinir sistemi sürecini taklit edebilir. Demoyu tarayıcınızda çalıştırarak deneyebilirsiniz. Tek yapmanız gereken index.html dosyasını açıp gitmek!

7. Kara Hatları

Land Lines, kullanıcıların arka uç sunucusuna herhangi bir çağrı yapmadan Google Earth veri kümesini keşfetmesine olanak tanıyan bir web deneyidir. Makine öğrenimi yetenekleri, veri optimizasyonu ve grafik kartı ile uygulama, kullanıcıların karalamalarına benzer uydu görüntüleri bulabiliyor. Sabit Hatlar, mobil cihazlarda da iyi çalışabilir. Bu projenin tam kaynak kodunu GitHub'da bulabilirsiniz .

8. Şey Çevirmeni

Thing Translator, örneklerle bir javascript öğreticisi olarak hizmet edebilecek bir web deneyinin başka bir örneğidir. Bu uygulama, telefonunuzun gerçek hayattaki nesneleri tanımasını ve ardından bunları farklı dillerde adlandırmasını sağlayabilir. Bulut vizyonu ve Çeviri olmak üzere iki makine öğrenimi API'sini kullanan web teknolojileri üzerine kurulmuştur. Cloud Vision görüntü tanımaya yardımcı olurken, Translate API doğal dil çevirilerine yardımcı olur.

9. Derin Oyun Alanı

Sinir ağları ile oynamak ve bileşenlerini incelemek istiyorsanız GitHub'daki oyun alanı kitaplığına göz atabilirsiniz . Bir kullanıcı arayüzü (giriş verilerini kontrol etmenizi sağlayan) ve bir dizi nöron, algoritma ve ölçüm ile tamamlanmış bir eğitim web uygulaması sunar. Proje belgeleri açık kaynaklıdır ve TypeScript dilinde yazılmıştır.

10. Derin Forge

DeepForge, derin öğrenme için geliştirici dostu bir ortam sağlar. Doğrudan tarayıcıda çalışan Node.js ve MongoDB'ye dayanmaktadır. İşte temel özelliklerinden bazıları:

• Basit bir grafik arayüz ile tasarıma yardımcı olur
• Uzak makinelerde eğitim modellerini destekler
• Yerleşik bir sürüm kontrolüne sahiptir

11. WEKA

Java için bu ücretsiz makine öğrenimi kitaplığı, Yeni Zelanda'da bulunan uçamayan bir tür olan Weka kuşundan esinlenmiştir. Derin öğrenmeye odaklanan bir algoritma koleksiyonudur. Bu proje ile aşağıdaki becerileri öğrenebilirsiniz:

• Veri madenciliği ve veri hazırlama araçları
• Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme
• Görselleştirme vb.

12. Derin Öğrenme4j

Apache Spark ve Hadoop gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerini kullanan bir derin öğrenme kitaplığıdır. Deeplearning4j, Scala ve Kotlin gibi sanal makine dilleriyle uyumludur. Ayrıntılı API dokümantasyonu ve örnek projelerle yapay zekayı iş ortamlarına getirmeyi amaçlar.

toparlamak

Python, makine öğrenimi projeleri için genellikle birincil seçim olsa da, Java, makine öğrenimi görevlerini eşit derecede güçlendirme yeteneğine sahiptir. Ve yukarıda açıklandığı gibi bir dizi seçenek mevcuttur. Öyleyse, bir projeyi tamamlayarak ve javascript ile bazı temel makine öğrenimi tekniklerini uygulayarak iyileştirme yoluna başlayın!

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.