2019年用于JavaScript的6大机器学习库

作者: 爱码农 2019-07-17 09:59:46

 通常,人们使用两种编程语言之一来应用机器学习(ML)方法和算法:Python或R.关于机器学习的书籍,课程和教程通常也使用这些语言中的一种(或两者)。

Python是一种通用编程语言,不仅用于机器学习,还用于科学计算,后端Web开发,桌面应用程序等.R主要用于统计学家。但是,它们至少有两个共同特征:

  • 它们适合非程序员
  • 他们有全面的ML库

在许多情况下,ML算法在Fortran,C,C ++或Cython中实现,并从Python或R调用。

Java也用于机器学习,但通常由专业程序员使用。

在过去的几年中,JavaScript得到了普及,并且出现了一些非常有趣的机器学习库,可以在浏览器或Node.js上实现ML方法。令人惊讶的是,许多这些库在JavaScript中实现了大量代码。

ml.js

ml.js是一个全面的,通用的JavaScript ML库,适用于浏览器和Node.js. 它提供了以下例程:

  • 对数组,哈希表,排序,随机数生成等的位操作。
  • 线性代数,数组操作,优化(Levenberg-Marquardt方法),统计
  • 交叉验证
  • 监督学习
  • 无监督学习

支持的监督学习方法是:

  • 线性,多项式,指数和幂回归
  • K-最近邻居
  • 朴素贝叶斯
  • 支持向量机
  • 决策树和随机森林
  • 前馈神经网络等

此外,ml.js提供了几种无监督的学习方法:

  • 主成分分析
  • 聚类分析(k均值和层次聚类)
  • 自组织地图(Kohonen网络)

TensorFlow.js

TensorFlow是***的机器学习库之一。它侧重于人工神经网络的各种类型和结构,包括深度网络以及网络的组件。

TensorFlow由Google Brain Team创建,使用C ++和Python编写。但是,它可以与包括JavaScript在内的多种语言一起使用。

TensorFlow是一个非常全面的库,仍然可以轻松地构建和培训模型。它支持各种各样的网络层,激活功能,优化器和其他组件。它具有良好的性能并提供GPU支持。

TensorFlow.js是一个用于浏览器或Node.js的JavaScript ML库。它支持WebGL。

brain.js

brain.js是一个用JavaScript编写的库 - 专注于训练和应用前馈和循环神经网络。它还提供其他实用程序,例如神经网络所需的数学例程。

它提供了高级选项,如:

  • 使用GPU训练网络
  • 可以并行适应多个网络的异步培训
  • 交叉验证是一种更复杂的验证方法

brain.js将模型保存到JSON文件或从中加载模型。

ConvNetJS

ConvNetJS是神经网络和深度学习的另一个库。它可以在浏览器中训练神经网络。除了分类和回归问题,它还有强化学习模块(使用Q学习)仍然是实验性的。ConvNetJS为在图像识别方面表现优异的卷积神经网络提供支持。

在ConvNetJS中,神经网络是层的列表。它提供以下层:

  • 输入(***个)图层
  • 完全连接的层
  • 卷积层
  • 汇集层
  • 局部对比度归一化层
  • 分类器丢失(输出)层:softmax和svm
  • 使用L2的回归损失(输出)层

它支持几个重要的激活功能,如:

  • RELU
  • 乙状结肠
  • 双曲正切
  • MAXOUT

以及优化器如:

  • 随机梯度下降
  • Adadelta
  • AdagradS
  • ConvNetJS还提供了一种方便的方法来保存和加载JSON文件的模型。

执照:麻省理工学院。

WebDNN

WebDNN是一个专注于深度神经网络的图书馆,包括具有LSTM架构的递归神经网络。它使用TypeScript和Python编写,并提供JavaScript和Python API。

它还提供了在浏览器中执行GPU的可能性。

WebDNN的一个非常方便的功能是可以转换和使用PyTorch,TensorFlow,Keras,Caffemodel或Chainer预训练的模型。

natural

natural是一个用于Node.js的自然语言处理的JavaScript库。

它支持:

  • 标记化(将文本分解为字符串数组)
  • 弦距离的计算
  • 匹配相似的字符串
  • 分类(朴素贝叶斯,逻辑回归和***熵)
  • 情感分析(目前有八种语言)
  • 语音匹配,inflectors,n-gram等

结论

在过去的几年里,JavaScript和机器学习都得到了很多关注和普及。尽管最初是为了实现网页的动态行为而创建的,但JavaScript成为实现和应用机器学习方法的***语言之一,尤其是在浏览器或服务器(Node.js)中。

本文提供了有关JavaScript机器学习库可用性的初始信息。

JavaScript Java 机器学习
上一篇:韩国UNIST合作研发AI系统 预测未来5至15分钟交通状况 下一篇:Gartner:人工智能在高等教育领域中的实践
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

机器学习的中流砥柱:用于模型构建的基础架构工具有哪些?

人工智能(AI)和机器学习(ML)已然“渗透”到了各行各业,企业们期待通过机器学习基础架构平台,以推动人工智能在业务中的利用。

读芯术 ·  11h前
机器学习将给电力行业带来巨大变革

毫无疑问,能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统,以及主动而不是被动的网络。随着能源格局即将发生巨大变化,现在是结合机器学习和电网的优秀时机。

蒙光伟 ·  17h前
吐血整理:机器学习的30个基本概念,都在这里了(手绘图解)

本文主要介绍机器学习基础知识,包括名词解释(约30个)、基础模型的算法原理及具体的建模过程。

梅子行 毛鑫宇 ·  1天前
机器学习“七宗罪”:影响可信度的七个常见错误

机器学习是一个伟大的工具,它正在改变我们的世界。在许多优秀的应用中,机器学习(尤其是深度学习)比传统方法优越得多。从用于图像分类的Alex-Net到用于图像分割的U-Net,人们看到了计算机视觉和医学图像处理领域的巨大成功。

图灵联邦 ·  1天前
对象存储适合人工智能和机器学习的三个原因

如今,各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目,但要发挥其真正的潜力,则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点,但存储设施也同样重要。

Gary Ogasawara ·  2天前
机器学习:有监督和无监督之间有什么区别

机器学习是人工智能的一个子集,它通过示例和经验教会计算机执行任务,是研究和开发的热门领域。我们每天使用的许多应用程序都使用机器学习算法,包括AI助手,Web搜索和机器翻译。

AI国际站 ·  2天前
机器学习的七原罪

机器学习是一种伟大的工具,正在改变着我们的世界。 在许多伟大的应用中,机器(尤其是深度学习)已被证明优于传统方法。 从用于图像分类的Alex-Net到用于图像分割的U-Net,我们看到了计算机视觉和医学图像处理领域的巨大成功。 不过,我看到机器学习方法每天都在失败。 在许多这样的情况下,人们迷上了机器学习的七大罪过之一。

闻数起舞 ·  2天前
为ML模型注入灵魂:基于MVP的超简单部署方案

开发一个出色的机器学习模型是一件棘手的事,但即使开发完成也不意味着工作的结束。在部署之前,它仍然毫无用处,他人可以轻易访问。

读芯术 ·  2天前
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载