使用 JavaScript 的机器学习项目 [顶级库和 Web 应用程序]

有抱负的 Web 开发人员和程序员总是在寻找学习资源和实践活动来提高他们的技能。 各种开源项目展示了所需的技术，从带有示例的详细 Javascript 教程到对人工智能的创新尝试。

机器学习是数字时代最流行的新兴技术之一，以大数据为主导。 它涉及将数据输入软件应用程序并编写算法以基于数据构建逻辑。 因此，它是一个人工智能分支，可以通过有限的人工干预和显式编程来预测准确的结果。

Javascript 是用于制作交互式客户端应用程序的首选编程语言。 开发人员还使用 Node.js 用 Ja​​va 编写服务器端代码。 由于机器学习是一个不断发展的技术领域，越来越多的从业者希望获得该领域的知识和经验。

当今的网络生态系统已经进步，可以为各种机器学习问题腾出空间。 神经网络现在可以以任何语言运行，包括 Javascript。 如果您正在考虑实现一个 java ML 项目，请继续阅读以了解一些令人兴奋的库和 Web 应用程序。

Javascript 中的机器学习项目

1. TensorFlow

TensorFlow 是一个出色的 AI 库，其中包含 Java API，可让您创建数据流图并开发令人印象深刻的项目。 您可以利用 Tensorflow 灵活的生态系统工具和社区资源来尝试使用 Javascript 进行机器学习。 您可以使用它来训练网络识别图像、语音、文本、数字等。在任何此类神经网络中都有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。 该网络还可以用于各种时间序列和回归问题。

2.大脑

Brain.js 是用于创建神经网络并在输入/输出数据上训练它们的可靠资源。 您可以使用 Node.js 运行该库或将 CDN 浏览器直接加载到网页上。 Brain.js 执行 GPU 计算并在 GPU 不可用时回退到 Java。 此外，您无需深入了解神经网络即可实现它。 您可以轻松地将经过训练的模型集成到您的网站上，或者将它们导入/导出为 JSON 格式。 您可以阅读完整的文档并浏览网站上提供的实时示例。

3. 突触

它是一个 Node.js 和浏览器库，允许开发人员构建他们想要的任何神经网络。 Synaptic 与架构无关，拥有活跃的维护社区。 您可以测试和比较不同的机器学习算法及其内置架构，并全面介绍神经网络。 Synaptic 包含许多揭示机器学习及其工作原理的实用演示和教程。

4.神经JS

NeuroJs 是一个开源框架，可让您使用强化学习构建 AI 系统。 您可以通过研究其中一个 2D 自动驾驶汽车实验的详细演示来熟悉神经网络的不同部分。 NeuroJS 库使用纯 JavaScript 和几个现代工具，包括 webpack 和 babel。

5.ConvNetJS

ConvNetJS 是 GitHub 上一个受欢迎的项目，具有功能和教程，其中大部分是社区驱动的。 作为 Java 的高级深度学习库，ConvNetJS 完全在您的浏览器中工作，并支持许多学习技术。 最初，它是由博士开发的。 斯坦福大学的学生，后来由贡献者扩展。 使用 ConvNetJS，您可以期望了解以下内容：

• 常见的神经网络模块
• 指定和训练能够处理图像的卷积网络
• 实验性强化学习模块
• 分类和回归

6. FlappyLearning

这个 JavaScript 项目包含机器学习库的代码，并在 Flappy Bird 手机游戏的有趣演示中实现了相同的代码。 FlappyLearning 使用神经进化（一种人工智能技术）并应用算法来像专家一样玩游戏。 该程序可以从每次迭代的成功或失败中动态学习，从而模仿人类神经系统的过程。 您可以通过在浏览器中运行来尝试演示。 您所要做的就是打开 index.html 就可以了！

7. 陆线

Land Lines 是一个网络实验，允许用户在不调用后端服务器的情况下探索 Google 地球数据集。 借助机器学习功能、数据优化和显卡，该应用程序可以找到类似于用户涂鸦的卫星图像。 Land Lines 也可以在移动设备上正常运行。 您可以在GitHub上找到该项目的完整源代码。

8. 事物翻译

Thing Translator 是 Web 实验的另一个实例，可以用作带有示例的 javascript 教程。 这个应用程序可以让您的手机识别现实生活中的物体，然后用不同的语言命名它们。 它建立在使用两种机器学习 API 的 Web 技术之上，即 Cloud vision 和 Translate。 Cloud Vision 有助于图像识别，而 Translate API 有助于自然语言翻译。

9. 深操场

如果您想玩弄神经网络并深入了解它们的组件，可以查看GitHub 上的 Playground 库。 它提供了一个完整的教育网络应用程序，带有一个 UI（可让您控制输入数据）和许多神经元、算法和指标。 项目文档是开源的，使用 TypeScript 语言编写。

10. 深锻

DeepForge 为深度学习提供了一个对开发人员友好的环境。 它基于 Node.js 和 MongoDB，直接在浏览器中运行。 以下是它的一些主要特点：

• 用简单的图形界面辅助设计
• 支持远程机器上的训练模型
• 拥有内置的版本控制

11. 威卡

这个免费的 Java 机器学习库的灵感来自于 Weka 鸟，一种在新西兰发现的不会飞的物种。 它是一组专注于深度学习的算法。 您可以通过此项目学习以下技能：

• 数据挖掘和数据准备工具
• 分类、回归和聚类
• 可视化等等。

12. 深度学习4j

它是一个深度学习库，利用了 Apache Spark 和 Hadoop 等分布式计算框架。 Deeplearning4j 与 Scala 和 Kotlin 等虚拟机语言兼容。 它旨在通过详细的 API 文档和示例项目将 AI 带入业务环境。

包起来

尽管 Python 通常是机器学习项目的主要选择，但 Java 同样能够为 ML 任务提供支持。 如上所述，有一系列可用的选项。 因此，通过完成一个项目并使用 javascript 练习一些核心机器学习技术，开始走上改进之路！

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