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五个最热门的开源机器学习 JavaScript 框架

作者: Dr.michael J.garbade 译者: LCTT hopefully2333

| 2018-07-09 18:22      

如果你是一位想要深入机器学习的 JavaScript 程序员或想成为一位使用 JavaScript 的机器学习专家,那么这些开源框架也许会吸引你。

开源工具的涌现使得开发者能够更加轻松地开发应用,这一点使机器学习领域本身获得了极大增长。(例如,AndreyBu,他来自德国,在机器学习领域拥有五年以上的经验,他一直在使用各种各样的开源框架来创造富有魅力的机器学习项目。)

虽然 Python 是绝大多数的机器学习框架所采用的语言,但是 JavaScript 也并没有被抛下。JavaScript 开发者可以在浏览器中使用各种框架来训练和部署机器学习模型。

下面是 JavaScript 中最热门五个机器学习框架

1、 TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一个开源库,它使你能在浏览器中完整地运行机器学习程序,它是 Deeplearn.js 的继承者,Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基础上进行了改善,使你能够充分利用浏览器,得到更加深入的机器学习经验。

通过这个开源库,你可以在浏览器中使用有各种功能的、直观的 API 来定义、训练和部署模型。除此之外,它自动提供 WebGL 和 Node.js 的支持。

如果您有了一个已经训练过的模型,你想要导入到浏览器中。TensorFlow.js 可以让你做到这一点,你也可以在不离开浏览器的情况下重新训练已有的模型。

2、 机器学习工具库

现在有很多在浏览器中提供广泛的机器学习功能的资源型开源工具,这个机器学习工具库就是这些开源工具的集合。这个工具库为好几种机器学习算法提供支持,包括非监督式学习、监督式学习、数据处理、人工神经网络(ANN)、数学和回归。

如果你以前使用 Python,现在想找类似于 Scikit-learn 的,能在浏览器中使用 JavaScript 进行机器学习的工具,这套工具会满足你的要求。

3、 Keras.js

Keras.js 是另外一个热门的开源框架,它使你能够在浏览器中运行机器学习模型,它使用 WebGL 来提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型,你就只能在 GPU 模式下运行它。Keras.js 还为使用任意后端框架的模型训练提供支持,例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。

一些 Keras 模型可以部署在客户端浏览器上,包括 Inception v3 (训练在 ImageNet 上),50 层冗余网络(训练在 ImageNet 上),和卷积变化自动编码器(训练在 MNIST 上)。

4、 Brain.js

机器学习里的概念非常重要,它可能会使刚开始进入这个领域的人们气馁,这个领域里的学术用语和专业词汇可能会使初学者感到崩溃,而解决以上问题的能力就是 Brain.js 的优势所在。它是开源的,基于 JavaScript 的框架,简化了定义、训练和运行神经网络的流程。

如果你是一个 JavaScript 开发者,并且在机器学习领域是完全的新手,Brain.js 能减低你学习的难度曲线。它可以和 Node.js 一起使用,或者运行在客户端浏览器里来训练机器学习模型。Brain.js 支持部分类型的神经网络,包括前馈式网络、Ellman 网络,和门循环单元网络。

5、 STDLib

STDLib 是一个基于 JavaScript 和 Node.js 应用的开源库,如果您正在寻找一种在浏览器中运行,支持科学和数字化的基于 web 的机器学习应用,STDLib 能满足你的需要。

这个库能提供全面而先进的数学和统计学上的功能,来帮助你构建高性能的机器学习模型。你同样也可以使用它丰富的功能来构建应用程序和其他的库。除此之外,如果你想要一个数据可视化和探索性数据分析的框架 —— STDLib,你,值得拥有。

总结

如果你是一个 JavaScript 开发者,并且打算深入研究令人兴奋的机器学习世界,或者说,你是一个机器学习方面的专家,打算开始尝试使用 JavaScript ,那么上述的开源框架会激起您的兴趣。

你有知道其他的,提供在浏览器里运行机器学习功能的开源库吗?请在下面的评论区里告诉我们。


via: https://opensource.com/article/18/5/machine-learning-javascript-frameworks

作者:Dr.Michael J.Garbade 选题:lujun9972 译者:hopefully2333 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

LCTT 译者
hopefully2333 🌟🌟
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贡献时间:2017-11-26 -> 2018-12-15
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