Лучшие библиотеки машинного обучения JavaScript в 2022 году
Машинное обучение с каждым днем все больше принимается предприятиями, потому что технологии машинного обучения от служб разработки приложений для машинного обучения в последние годы пережили огромный бум на арене приложений ИИ.
У нас есть так много фактов и цифр, подтверждающих нашу точку зрения:
TechJury утверждает, что любой бизнес может увидеть стремительный рост производительности на 40%.
Согласно MIT Research, компании с сотнями тысяч сотрудников и более, скорее всего, будут иметь дело со стратегией машинного обучения.
В статье StandardFirms говорится, что почти у половины компаний есть стратегия машинного обучения для мобильных устройств.
Выдержки из отчета AgilityPR говорят о том, что почти половина корпоративных клиентов твердо убеждены в том, что машинное обучение может оказать существенное влияние на развитие бизнеса.
Итак, мы только что увидели, насколько важным может быть машинное обучение для бизнеса, для которого вам нужно нанять разработчиков Java.
Давайте рассмотрим лучшие библиотеки Javascript, связанные с машинным обучением, которые могут оказать значительное влияние в 2021 году.
1. Мозг.js
Еще одна популярная JS-библиотека, на которую следует обратить внимание, — Brain.js, ускоренная графическим процессором и широко используемая в моделях нейронных сетей.
Его просто использовать и абсолютно быстро использовать в сочетании с Node.js в любом веб-браузере.
Кроме того, вычисления могут выполняться с использованием этой библиотеки с помощью графических процессоров, предлагающих несколько реализаций нейронных сетей.
Многие службы разработки приложений для машинного обучения уже используют эту библиотеку для действительно быстрого выполнения проектов.
2. ConvNetJS
ConvNetJS — одна из надежных JS-библиотек, полностью зависящая от браузера и работающая с нейронными сетями.
Эта библиотека JS является детищем исследователя из Стэнфордского университета, помогающего разработчикам решать нейронные сети, формулируя их.
Он состоит из полностью связанных слоев с нелинейностями, образующих стандартную нейронную сеть с таким количеством модулей.
Когда вы нанимаете разработчиков Java для поддержки его предложений, связанных с SVM/Softmax, регрессия является высшей точкой со спецификацией сверточных сетей, помогающих в обработке изображений, в то время как дальнейшее углубленное обучение на основе Q экспериментального модуля Reinforcement Learning.
3. Deeplearn.js
Deeplearn.js — это библиотека, основанная на аппаратном ускорении, предназначенная для развития глубокого обучения.
Именно команда Google Brain PAIR разработала эту библиотеку для создания интуитивно понятных инструментов обучения, предназначенных для браузера.
Библиотека играет важную роль, помогая исследователю использовать браузер для обучения нейронных сетей.
Кроме того, предварительно обученные модели также могут быть обработаны в модели вывода в соответствии с службами разработки приложений для машинного обучения.
4. Разум
Mind — это абсолютно гибкая библиотека, работающая с нейронными сетями Node.js в веб-браузере.
В этой библиотеке используется матричная реализация для обработки обучающих данных, что, в свою очередь, помогает разработчикам персонализировать топологию сети.
Библиотека настолько быстро подключается, что разработчикам относительно легко загружать или загружать плагины.
Более того, предварительно обученные сети проще настроить для прогнозирования, когда планируется нанять Java-разработчиков.
Подробнее: Почему JavaScript для бизнеса и веб-решений?
5. ML.js
Ищете полную библиотеку для универсального использования машинного обучения?
Ответ — ML.js, библиотека на основе JS, имеющая исчерпывающий набор инструментов, предназначенных для организации MLIS.
Его основное использование происходит в веб-браузере, но разработчики, как правило, добавляют свои зависимости, чтобы использовать эту прекрасную библиотеку Node.js.
В этой ML-библиотеке на основе JS так много всего можно предложить, если вы обратитесь за услугами по разработке приложений для машинного обучения, предоставляя обширную поддержку ряда процедур, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, перекрестное обучение. проверка, оптимизация, статистика, линейная алгебра, работа с массивами, хеш-таблицы, генерация случайных чисел, битовые операции с массивами, а также сортировка.
6. Нейро.js
Это еще одна известная библиотека для JavaScript, которая снова помогает при найме преданных Java-разработчиков при разработке и обучении моделей глубокого обучения для развертывания в веб-браузере.
Библиотека поддерживает множество вещей, таких как классификация в режиме реального времени, классификация в форме нескольких меток и поддержка онлайн-обучения, связанная с разработкой сайтов, используемых для создания помощников на основе ИИ и чат-ботов.
7. Синаптический
Synaptic — еще одна библиотека JavaScript, помогающая в разработке нейронных сетей, будь то Node.js или веб-браузер, помогающий службам разработки приложений для машинного обучения.
Алгоритм является обобщенным и не требует архитектуры, что упрощает его эффективное обучение при создании нейронной сети первого или второго порядка.
Кроме того, небольшие встроенные архитектуры включают в себя машины с жидким состоянием, сети Хопфилда, многослойные персептроны, сети с долговременной краткосрочной памятью и многое другое.
Существует даже тренажер для обучения любой нейронной сети, который включает в себя так много встроенных задач для обучения, а также тесты, отвечающие за встроенный тест грамматики Ребера, решение XOR, завершение вызова отвлеченной последовательности и т. д., не говоря уже о дополнительной помощи в сравнении архитектуры производительности нейронных сетей, даже тестируя их параллельно.
8. TensorFlow.js
Если вы ищете другой возможный вариант библиотеки, основанной на аппаратном ускорении и в то же время с открытым исходным кодом, с дополнительным преимуществом написанной на JS библиотеки, предназначенной для глубокого и машинного обучения, то это должен быть TensorFlow.js.
Данные, связанные с этой библиотекой, предлагают простые в использовании API-интерфейсы, которые, в свою очередь, помогают анализировать данные после их загрузки для использования в машинном обучении.
У одного есть дополнительное преимущество чрезвычайно интуитивно понятных API, достаточно гибких для создания моделей с нуля с использованием низкоуровневой библиотеки линейной алгебры Javascript.
Библиотека чрезвычайно популярна в сфере веб-разработки, потому что с ней очень легко работать, когда вы нанимаете Java-разработчиков.
Готовы работать с этими важными библиотеками JavaScript?
Здесь мы представили полное пошаговое руководство по библиотекам JavaScript, которые вам необходимо хорошо изучить в этом новом году, и которое может очень помочь вам в машинном обучении, когда вы нанимаете разработчиков Java.
Вкратце, мы, как службы разработки приложений для машинного обучения, считаем, что машинное обучение — это то, как машины могут понимать человеческие инструкции и соответственно реагировать на обработку информации без явного программирования.
Машинное обучение помогает машинам сопоставлять информацию и придумывать возможные сценарии, выбирая наиболее желательный вариант из всех возможных вариантов.
Такие библиотеки машинного обучения с Java Script в качестве базового языка программирования очень помогают машинам установить отношение возможности X с возможностью Y и разработать несколько перестановок и комбинаций, чтобы найти ответ, наиболее подходящий для возможной помощи при выполнении запросов. из встроенных функций, устанавливая прочную взаимосвязь между возможностями.
Источник: https://www.awaysomearticle.com/best-javascript-machine-learning-libraries-in-2021/
