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10個(gè)基于JavaScript的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例
2017-06-05
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10個(gè)基于JavaScript的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)越來越受到開發(fā)者們的關(guān)注，從而也導(dǎo)致了機(jī)器學(xué)習(xí)庫如雨后春筍般的涌現(xiàn)出來，而且沒有任何放緩的趨勢。雖然，傳統(tǒng)意義上 Python 已經(jīng)成為了最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)語言。但目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在任何編程語言中運(yùn)行，當(dāng)然也包括 JavaScript!

近來，Web 生態(tài)系統(tǒng)取得了重大的進(jìn)展。盡管 JavaScript 和 Node.js 的性能要比 Python 和 Java 的性能差，但它們已經(jīng)能夠應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的許多問題。同時(shí)，Web 編程語言也具有很強(qiáng)的易用性，即你只要搞定了 Web 瀏覽器，那么運(yùn)行 JavaScript ML 項(xiàng)目就不是個(gè)事兒。
雖然，大多數(shù) JavaScript 機(jī)器學(xué)習(xí)庫都是“新輪子”，有的甚至還在研發(fā)中，但并不會(huì)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(yīng)用程序?qū)嵗瑤椭汩_啟機(jī)器學(xué)習(xí)之旅。
1. Brain

Brain 是一個(gè)可以讓你輕松創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫，并可通過輸入/輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。盡管，它可以直接在瀏覽器網(wǎng)頁上運(yùn)行，但是訓(xùn)練的過程會(huì)占用大量的資源，因此最好在 Node.js 環(huán)境中啟動(dòng)它。另外，在他們網(wǎng)站上還有一個(gè)用于訓(xùn)練識(shí)別色彩對(duì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互式學(xué)習(xí)程序。它可以帶你了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并探索其不同的組件。它不僅有一個(gè)漂亮的用戶界面，而且通過控制數(shù)據(jù)、神經(jīng)元數(shù)量、使用算法的類別以及各項(xiàng)其他的指標(biāo)，讓你能夠直觀、實(shí)時(shí)的了解其運(yùn)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(zhì)的文檔可查閱)，所以通過了解其項(xiàng)目背景，你還能夠?qū)W到更多有價(jià)值的知識(shí)。
3. FlappyLearning

FlappyLearning 是一個(gè)僅用 800 行代碼創(chuàng)建的 JavaScript 機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它讓你可以像行家一樣玩轉(zhuǎn)Flappy Bird 游戲。在這個(gè)庫中所使用的 AI 技術(shù)被稱為“ Neuroevolution”，而它所應(yīng)用算法的靈感則源于自然界生物神經(jīng)系統(tǒng)的進(jìn)化，并且它可以從每次成功或失敗的迭代中進(jìn)行動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)。另外，你只需要在瀏覽器中打開 index.html 就可以運(yùn)行它了，炒雞簡單。
4. Synaptic

這個(gè)項(xiàng)目可能是本文所有項(xiàng)目中最活躍的項(xiàng)目了。Synaptic 是一個(gè) Node.js 和瀏覽器可用的庫。雖然它的架構(gòu)未知，但開發(fā)人員可以通過它來構(gòu)建任何類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它也具備一些內(nèi)置架構(gòu)，使它能夠快速的測試，并能針對(duì)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較。同時(shí)，它的使用文檔豐富且全面，包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本介紹、一些實(shí)用的演示，以及相應(yīng)的使用教程。
5. Land Lines

Land Lines 是一個(gè)有趣的 Chrome Web 實(shí)驗(yàn)。用戶通過在頁面上涂鴉，來發(fā)現(xiàn)地球上的衛(wèi)星圖像。它可以完全在瀏覽器中運(yùn)行，無需服務(wù)器端的調(diào)用。同時(shí)，由于機(jī)器學(xué)習(xí)和 WebGL 的巧妙使用，即使在移動(dòng)設(shè)備上它也有出色的表現(xiàn)。如果你對(duì)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(gè)案例研究。
6. ConvNetJS

雖然，此項(xiàng)目不再積極維護(hù)，但 ConvNetJS 卻是基于 JavaScript 最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)庫之一。最初它是由斯坦福大學(xué)開發(fā)的項(xiàng)目，隨著在 GitHub 上的流行，許多社區(qū)開始驅(qū)動(dòng)了其新的特性，并撰寫了相關(guān)的教程。它可以直接在瀏覽器中工作，支持多種學(xué)習(xí)技術(shù)，而且操作簡單，適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階者學(xué)習(xí)。
7. Thing Translator

Thing Translator 是一個(gè) Web 實(shí)驗(yàn)，讓你可以通過手機(jī)來識(shí)別實(shí)物，并可用不同的語言為它們命名。這款應(yīng)用程序完全基于 Web 技術(shù)構(gòu)建，并整合了 Google 的兩種機(jī)器學(xué)習(xí) API，即用于圖像識(shí)別的Cloud Vision 和用于自然語言翻譯的 Translate API 。
8. Neurojs

這是一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)框架。遺憾的是，這個(gè)開源項(xiàng)目并沒有合適的文檔。但其中一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車的演示，卻對(duì)組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同部分有很好的描述。這個(gè)庫僅通過 JavaScript 實(shí)現(xiàn)，并應(yīng)用了 webpack 和 babel 。
9. Machine_learning

Machine_learning 是一個(gè)僅通過 JavaScript 便可設(shè)置和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)級(jí)別的開發(fā)者進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時(shí)，該庫還提供了許多現(xiàn)成的流行算法示例，幫助你了解核心的機(jī)器學(xué)習(xí)原理。
10. DeepForge

DeepForge 是一個(gè)對(duì)于用戶友好的深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。有了它，你可以使用簡單的圖形界面對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)，同時(shí)它還支持遠(yuǎn)程機(jī)器的訓(xùn)練模型，并且內(nèi)置了版本控制。它基于 Node.js 和 MongoDB，可在瀏覽器中運(yùn)行。對(duì)于大多數(shù) Web 開發(fā)者來說，它的安裝過程也會(huì)相當(dāng)?shù)暮唵巍?

獎(jiǎng)勵(lì)：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(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。這些教程專門針對(duì) 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(jī)器學(xué)習(xí)，不妨看一看。
結(jié)論
雖然，基于 JavaScript 的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)的體驗(yàn)之旅，并對(duì)其核心技術(shù)有所了解。正如文章中的實(shí)例所示，你只需通過瀏覽器和一些熟知的 JavaScript 代碼就能體會(huì)到機(jī)器學(xué)習(xí)的極大樂趣。


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