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10個基于JavaScript的機器學習實例
2017-06-05
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10個基于JavaScript的機器學習實例

隨著人工智能技術的發(fā)展，機器學習越來越受到開發(fā)者們的關注，從而也導致了機器學習庫如雨后春筍般的涌現出來，而且沒有任何放緩的趨勢。雖然，傳統意義上 Python 已經成為了最受歡迎的機器學習語言。但目前神經網絡可在任何編程語言中運行，當然也包括 JavaScript!

近來，Web 生態(tài)系統取得了重大的進展。盡管 JavaScript 和 Node.js 的性能要比 Python 和 Java 的性能差，但它們已經能夠應對機器學習中的許多問題。同時，Web 編程語言也具有很強的易用性，即你只要搞定了 Web 瀏覽器，那么運行 JavaScript ML 項目就不是個事兒。
雖然，大多數 JavaScript 機器學習庫都是“新輪子”，有的甚至還在研發(fā)中，但并不會影響你的使用。在這篇文章中，我們將與你分享這些庫，以及一些很酷的 AI Web 應用程序實例，幫助你開啟機器學習之旅。
1. Brain

Brain 是一個可以讓你輕松創(chuàng)建神經網絡的庫，并可通過輸入/輸出數據進行訓練。盡管，它可以直接在瀏覽器網頁上運行，但是訓練的過程會占用大量的資源，因此最好在 Node.js 環(huán)境中啟動它。另外，在他們網站上還有一個用于訓練識別色彩對比度的小例子，你也可以了解下。
2. Deep playground

這是由 TensorFlow 出品的可視化的神經網絡交互式學習程序。它可以帶你了解神經網絡，并探索其不同的組件。它不僅有一個漂亮的用戶界面，而且通過控制數據、神經元數量、使用算法的類別以及各項其他的指標，讓你能夠直觀、實時的了解其運行的狀態(tài)。另外，由于它是開源的(它用 TypeScript 編寫，并具備優(yōu)質的文檔可查閱)，所以通過了解其項目背景，你還能夠學到更多有價值的知識。
3. FlappyLearning

FlappyLearning 是一個僅用 800 行代碼創(chuàng)建的 JavaScript 機器學習庫，它讓你可以像行家一樣玩轉Flappy Bird 游戲。在這個庫中所使用的 AI 技術被稱為“ Neuroevolution”，而它所應用算法的靈感則源于自然界生物神經系統的進化，并且它可以從每次成功或失敗的迭代中進行動態(tài)的學習。另外，你只需要在瀏覽器中打開 index.html 就可以運行它了，炒雞簡單。
4. Synaptic

這個項目可能是本文所有項目中最活躍的項目了。Synaptic 是一個 Node.js 和瀏覽器可用的庫。雖然它的架構未知，但開發(fā)人員可以通過它來構建任何類型的神經網絡。它也具備一些內置架構，使它能夠快速的測試，并能針對不同的機器學習算法進行比較。同時，它的使用文檔豐富且全面，包含了神經網絡的基本介紹、一些實用的演示，以及相應的使用教程。
5. Land Lines

Land Lines 是一個有趣的 Chrome Web 實驗。用戶通過在頁面上涂鴉，來發(fā)現地球上的衛(wèi)星圖像。它可以完全在瀏覽器中運行，無需服務器端的調用。同時，由于機器學習和 WebGL 的巧妙使用，即使在移動設備上它也有出色的表現。如果你對它比較感興趣，也可以在 GitHub 上查看其源碼，或者在這里閱讀整個案例研究。
6. ConvNetJS

雖然，此項目不再積極維護，但 ConvNetJS 卻是基于 JavaScript 最先進的深度學習庫之一。最初它是由斯坦福大學開發(fā)的項目，隨著在 GitHub 上的流行，許多社區(qū)開始驅動了其新的特性，并撰寫了相關的教程。它可以直接在瀏覽器中工作，支持多種學習技術，而且操作簡單，適合神經網絡進階者學習。
7. Thing Translator

Thing Translator 是一個 Web 實驗，讓你可以通過手機來識別實物，并可用不同的語言為它們命名。這款應用程序完全基于 Web 技術構建，并整合了 Google 的兩種機器學習 API，即用于圖像識別的Cloud Vision 和用于自然語言翻譯的 Translate API 。
8. Neurojs

這是一個基于強化學習的人工智能系統框架。遺憾的是，這個開源項目并沒有合適的文檔。但其中一個自動駕駛汽車的演示，卻對組成神經網絡的不同部分有很好的描述。這個庫僅通過 JavaScript 實現，并應用了 webpack 和 babel 。
9. Machine_learning

Machine_learning 是一個僅通過 JavaScript 便可設置和訓練神經網絡的庫。無論是在 Node.js，還是客戶端上，它都易于安裝，并且具備非常干凈的 API，適合任何技術級別的開發(fā)者進行學習。同時，該庫還提供了許多現成的流行算法示例，幫助你了解核心的機器學習原理。
10. DeepForge

DeepForge 是一個對于用戶友好的深度學習開發(fā)環(huán)境。有了它，你可以使用簡單的圖形界面對神經網絡進行設計，同時它還支持遠程機器的訓練模型，并且內置了版本控制。它基于 Node.js 和 MongoDB，可在瀏覽器中運行。對于大多數 Web 開發(fā)者來說，它的安裝過程也會相當的簡單。

獎勵：Machine Learning in Javascript

這是由 Burak Kanber 發(fā)表的一系列文章，主要介紹了一些機器學習基礎知識。這些教程專門針對 JavaScript 開發(fā)人員，而且寫得比較透徹。如果你想更深入地了解機器學習，不妨看一看。
結論
雖然，基于 JavaScript 的機器學習生態(tài)體系還在不斷的發(fā)展，但本文推薦的這些資源，能夠幫助你開啟機器學習的體驗之旅，并對其核心技術有所了解。正如文章中的實例所示，你只需通過瀏覽器和一些熟知的 JavaScript 代碼就能體會到機器學習的極大樂趣。


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