機器學習開源框架

機器學習領域的巨大增長是由開放源代碼工具推動的，這些工具使開發人員可以輕鬆地構建應用程序。 （例如，來自德國的AndreyBu在機器學習方面擁有超過5年的經驗，他一直在利用各種開源框架來構建引人入勝的機器學習項目。）

儘管Python編程語言支持大多數機器學習框架，但JavaScript並沒有被拋在後面。 JavaScript開發人員一直在使用各種框架在瀏覽器中訓練和部署機器學習模型。

這是JavaScript中五個趨勢不斷髮展的開源機器學習框架。

1. TensorFlow.js

TensorFlow.js是一個開源庫，可讓您在瀏覽器中完全運行機器學習程序。 它是Deeplearn.js的後繼產品，不再受支持。 TensorFlow.js改進了Deeplearn.js的功能，使您能夠充分利用瀏覽器以獲得更深入的機器學習體驗。

如果您已有預先訓練好的模型要導入瀏覽器，TensorFlow.js將允許您這樣做。 您也可以在不離開瀏覽器的情況下重新訓練現有模型。

2.機器學習工具

機器學習工具庫是足智多謀的開源工具的集合，用於支持瀏覽器中廣泛的機器學習功能。 這些工具為多種機器學習算法提供了支持，包括無監督學習，有監督學習，數據處理，人工神經網絡（ANN），數學和迴歸。

如果您是來自Python的背景，並且正在尋找類似於Scikit-learnJavaScript瀏覽器內機器學習工具，那麼這套工具可能會讓您滿意。

3. Keras.js

Keras.js是另一個流行的開源框架，允許您在瀏覽器中運行機器學習模型。 它使用WebGL提供GPU模式支持。 如果在Node.js中有模型，則只能在CPU模式下運行它們。 Keras.js還為使用任何後端框架（例如Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK））訓練的模型提供支持。

可以在客户端瀏覽器上部署的Keras模型包括Inception v3（在ImageNet上訓練），50層殘差網絡（在ImageNet上訓練）和卷積變分自動編碼器（在MNIST上訓練）。

4. Brain.js

機器學習概念的數學運算量很大，這可能會阻礙人們的學習。 該領域的技術和術語可能會讓初學者感到驚訝。 這就是Brain.js變得重要的地方。 它是一個基於JavaScript的開放源代碼框架，可簡化定義，訓練和運行神經網絡的過程。

如果您是完全不熟悉機器學習JavaScript開發人員，那麼Brain.js可能會減少您的學習難度。 它可以與Node.js或客户端瀏覽器一起使用，以訓練機器學習模型。 Brain.js支持的某些網絡包括前饋網絡，Ellman網絡和Gated Recurrent Units網絡。

5. STDLib

STDLib是一個開放源代碼庫，用於為JavaScript和Node.js應用程序提供支持。 如果您正在尋找一個強調瀏覽器對基於科學和數字的基於Web的機器學習應用程序的支持的庫，那麼STDLib可以滿足您的需求。

該庫具有全面的高級數學和統計功能，可幫助您構建高性能的機器學習模型。 您還可以使用其擴展實用程序來構建應用程序和其他庫。 此外，如果您想要一個用於數據可視化和探索性數據分析的框架，您會發現STDLib值得。

結論

如果您是打算深入研究令人興奮的機器學習世界JavaScript開發人員，或者是打算開始使用JavaScript的機器學習專家，那麼上述開放源代碼框架將會吸引您。

您是否知道另一個提供瀏覽器內機器學習功能的開源庫？ 請在下面的評論部分中告訴我們。

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

機器學習開源框架