5 Kerangka Kerja JavaScript Machine Learning Open Source Yang Sedang Tren – Pertumbuhan luar biasa dari bidang pembelajaran mesin telah didorong oleh ketersediaan alat sumber terbuka yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi dengan mudah. (Misalnya, AndreyBu, yang berasal dari Jerman dan memiliki lebih dari lima tahun pengalaman dalam pembelajaran mesin, telah menggunakan berbagai kerangka kerja sumber terbuka untuk membangun proyek pembelajaran mesin yang menawan.)

Meskipun bahasa pemrograman Python mendukung sebagian besar kerangka kerja pembelajaran mesin, JavaScript belum ketinggalan. Pengembang JavaScript telah menggunakan berbagai kerangka kerja untuk melatih dan menerapkan model pembelajaran mesin di browser.

Berikut adalah lima framework machine learning open source yang sedang tren di JavaScript. sbobet asia

TensorFlow.js

TensorFlow.js adalah pustaka sumber terbuka yang memungkinkan Anda menjalankan program pembelajaran mesin sepenuhnya di browser. Ini adalah penerus Deeplearn.js, yang tidak lagi didukung. agen bola

TensorFlow.js meningkatkan fungsi Deeplearn.js dan memberdayakan Anda untuk memanfaatkan browser secara maksimal untuk pengalaman pembelajaran mesin yang lebih dalam. https://www.mustangcontracting.com/

Dengan pustaka, Anda dapat menggunakan API serbaguna dan intuitif untuk menentukan, melatih, dan menerapkan model dari awal langsung di browser. Selain itu, secara otomatis menawarkan dukungan untuk WebGL dan Node.js.

Jika Anda memiliki model terlatih yang sudah ada yang ingin Anda impor ke browser, TensorFlow.js akan mengizinkan Anda melakukannya. Anda juga dapat melatih ulang model yang ada tanpa meninggalkan browser.

Machine Learning Tools

Mesin alat belajar perpustakaan adalah kompilasi dari alat open source akal untuk mendukung fungsi pembelajaran mesin luas di browser.

Alat tersebut memberikan dukungan untuk beberapa algoritme pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran yang diawasi, pemrosesan data, jaringan saraf tiruan (JST), matematika, dan regresi.

Jika Anda berasal dari latar belakang Python dan mencari sesuatu yang mirip dengan Scikit-learn untuk pembelajaran mesin JavaScript dalam browser, rangkaian alat ini dapat membantu Anda.

Hard.js

Hard.js adalah kerangka kerja sumber terbuka tren lainnya yang memungkinkan Anda menjalankan model pembelajaran mesin di browser. Ini menawarkan dukungan mode GPU menggunakan WebGL.

Jika Anda memiliki model di Node.js, Anda hanya akan menjalankannya dalam mode CPU. Keras.js juga menawarkan dukungan untuk model yang dilatih menggunakan kerangka kerja backend apa pun, seperti Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

Beberapa model Keras yang dapat diterapkan di browser sisi klien termasuk Inception v3 (dilatih di ImageNet), Jaringan Residual 50 lapisan (dilatih di ImageNet), dan encoder otomatis variasional Konvolusional (dilatih di MNIST).

Brain.js

Konsep pembelajaran mesin sangat padat matematika, yang dapat membuat orang enggan untuk memulai. Teknis dan jargon di bidang ini mungkin membuat para pemula panik. Di sinilah Brain.js menjadi penting. Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka yang didukung JavaScript yang menyederhanakan proses penentuan, pelatihan, dan menjalankan jaringan saraf.

Jika Anda adalah pengembang JavaScript yang benar-benar baru dalam pembelajaran mesin, Brain.js dapat mengurangi kurva pembelajaran Anda. Ini dapat digunakan dengan Node.js atau di browser sisi klien untuk melatih model pembelajaran mesin. Beberapa jaringan yang didukung Brain.js termasuk jaringan feed-forward, jaringan Ellman, dan jaringan Gated Recurrent Units.

STDLib

STDLib adalah pustaka sumber terbuka untuk menjalankan aplikasi JavaScript dan Node.js. Jika Anda mencari perpustakaan yang menekankan pada dukungan dalam browser untuk aplikasi pembelajaran mesin ilmiah dan numerik berbasis web, STDLib dapat memenuhi kebutuhan Anda.

Library ini dilengkapi dengan fungsi matematika dan statistik yang komprehensif dan canggih untuk membantu Anda membangun model machine learning berperforma tinggi.

Anda juga dapat menggunakan utilitasnya yang luas untuk membangun aplikasi dan pustaka lainnya. Selain itu, jika Anda menginginkan kerangka kerja untuk visualisasi data dan analisis data eksplorasi, Anda akan menemukan STDLib bermanfaat.