Librerie Machine Learning in JavaScript

Titolo: Librerie Machine Learning in JavaScript
Sezione: web
Data: 17.01.2019

Le librerie di apprendimento automatico stanno diventando sempre più veloci e ...

Le librerie di apprendimento automatico stanno diventando sempre più veloci e accessibili ogni anno che passa e oggi le reti neurali possono essere eseguite in qualsiasi linguaggio, incluso JavaScript.

L’ecosistema web ha fatto molti progressi negli ultimi tempi e sebbene JavaScript  sia ancora meno performante di Java, ora è abbastanza potente da gestire molti problemi di apprendimento automatico. I linguaggi Web hanno anche il vantaggio di essere super accessibili: tutto ciò di cui avete bisogno per eseguire un progetto JavaScript ML è il  browser web.

La maggior parte delle librerie di apprendimento automatico di JavaScript sono abbastanza nuove e ancora in fase di sviluppo, ma esistono e sono pronte per essere provate. Elenchiamo  alcune di queste librerie:

Brain è una libreria che ti consente di creare facilmente reti neurali e quindi addestrarle in base ai dati di input / output.

Deep Playground  è un’App web educativa che consente di giocare con le reti neurali ed esplorare le loro diverse componenti. Ha una bella interfaccia utente che consente di controllare i dati di input, il numero di neuroni, l’algoritmo da utilizzare e varie altre metriche che si rifletteranno sul risultato finale.

Synaptic è probabilmente il progetto più attivamente mantenuto . Synaptic è una libreria Node.js e consente agli sviluppatori di creare qualsiasi tipo di rete neurale che desiderano.

ConvNetJS è una delle librerie di deep learning più avanzate per JavaScript. Originariamente sviluppato presso la Stanford University, ConvNetJS è diventato molto popolare su GitHub, risultando in molte funzionalità e tutorial guidati dalla community. 

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