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I migliori framework di machine learning basati su JavaScript

Mentre i linguaggi di programmazione Python e C ++ sono diventati una scelta popolare quando si tratta di framework di machine learning, JavaScript non è troppo indietro. Guardandosi intorno, si potrebbe scoprire che i framework JavaScript sono stati implementati anche nell’IA. Infatti, secondo la recensione di GitHub delle migliori tecnologie di machine learning, JavaScript occupa la terza posizione dopo Python e C ++, mentre R cade all’ottavo posto. Questi framework JavaScript stanno stimolando la crescita del business con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. In questo articolo, in nessun ordine particolare, elenchiamo i migliori framework di machine learning basati su JavaScript.

Brain.js
Brain.js è un framework open source basato su JavaScript che semplifica il processo di definizione, addestramento e gestione delle reti neurali. Può essere utilizzato con Node.js o nel browser lato client per addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Questo framework è particolarmente utile per le persone che hanno appena iniziato nell’apprendimento automatico e apprendono i tecnicismi e i gerghi pesanti per la matematica.

Brain.js supporta diverse reti come reti feed-forward, reti neurali ricorrenti, reti Ellman e reti di memoria a breve termine.

TensorFlow.js
TensorFlow.js è un framework open source end-to-end gestito da Google. TensorFlow costituisce la base del software di rete come DeepDream in grado di acquisire, rilevare e classificare le immagini. Consiste di diversi strumenti, librerie e altre risorse per lo sviluppo di applicazioni su reti neurali profonde. Mentre il TensorFlow originale era basato su un’interfaccia Python con un core C ++ altamente ottimizzato, nel 2018 Google ha rilasciato TensorFlow.js, un framework di apprendimento automatico JavaScript . Consente ai programmatori di importare modelli di machine learning esistenti, riqualificarli o crearne di nuovi e distribuirli con Node.js o sul lato client.

Keras.js
Come TensorFlow, Keras è originariamente scritto in Python ed è il secondo framework di deep learning più popolare dopo TensorFlow, con oltre 250.000 utenti individuali. Diversi pesi massimi della tecnologia come Yelp, Uber e Netflix hanno utilizzato i modelli Keras. La versione javascript Keras.js aiuta a eseguire i modelli Keras nel browser del client con il supporto GPU fornito da WebGL. Questi modelli possono essere eseguiti anche su Node.js ma solo in modalità CPU.

Neuro.js
Neuro.js è un framework JavaScript per il machine learning, in particolare il deep learning. Contiene demo per visualizzare l’apprendimento per rinforzo e le capacità basate sulla rete neurale. Fornisce inoltre supporto per l’implementazione di framework di machine learning basati su reti neurali full-stack, reti deep-q, modelli attore-critico e importazione ed esportazione binaria della configurazione di rete.

ML5.js
ML5.js è uno dei framework di machine learning più popolari e ampiamente utilizzati in esecuzione su TensorFlow.js. Può gestire operazioni matematiche accelerate dalla GPU e fornire la gestione della memoria per algoritmi di apprendimento automatico. ML5.js offre buone prestazioni utilizzando TensorFlow.js internamente in quanto fornisce un’interfaccia intuitiva agli sviluppatori. Gli utenti possono accedere nel browser a modelli pre-addestrati per il rilevamento di pose umane, stili di immagine, rilevamento del tono e persino composizione musicale.

Progettato in Giappone, WebDNN aiuta nella rapida esecuzione di reti neurali profonde nei browser web. È altamente efficiente e offre prestazioni superiori. WebDNN ottimizza i modelli e comprime i dati. Come Keras.js, WebDNN utilizza WebGPU, un’API JavaScript di nuova generazione per il rendering della grafica 3D, per l’esecuzione di modelli su GPU. Inoltre, con l’aiuto di WebAssembly, il framework accelera l’esecuzione della CPU. WebAssmbly compila il codice in linguaggi di programmazione di alto livello in moduli leggeri più piccoli.

DeepForge
DeepForge non è solo un framework, ma anche un ambiente di sviluppo intuitivo per il deep learning. Con DeepForge, gli utenti possono progettare reti neurali con semplici interfacce grafiche. Supporta anche modelli di addestramento su macchine remote e dispone di un controllo integrato. DeepForge è basato su Node.js e MongoDB e il suo processo di installazione è molto simile alla maggior parte degli sviluppatori web.

Riassumendo
JavaScript è ancora lontano dal sostituire Python come linguaggio preferito per l’apprendimento automatico. Tuttavia, si rivela una buona alternativa. Il machine learning JavaScript è in grado di gestire un ampio set di dati, fornisce buone prestazioni e dispone di un gran numero di librerie utili. Quindi, l’elenco di cui sopra può rivelarsi una risorsa utile per gli sviluppatori JavaScript che iniziano il loro periodo presso esperti di machine learning o machine learning che stanno guardando oltre il solito linguaggio Python.

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