10 个著名的机器学习 JavaScript 库

JavaScript 是最著名的语言之一，用途广泛。它用于前端开发，许多新框架（例如 Angular、React、Vue）用于使网站具有交互性和动态性。它也用于后端开发，例如 Node、Express 等框架。它可以用于游戏开发，并且目前有很多框架可用于此。它还可以用于开发桌面应用程序，Electron是使用 JS 构建 GUI 桌面应用程序的最著名工具之一。它甚至可以用于发射航天飞机。SpaceX 就使用 JavaScript 发射了其龙飞船。因此，我们可以得出结论，JavaScript 是一种用途广泛的语言，几乎可以用于与软件开发相关的所有用途。

机器学习是当今最受关注的技术，它主要使用 Python 和 R 等语言来构建模型，但 JavaScript 也赶上了这一趋势，并且拥有丰富的资源，尤其是用于构建机器学习模型的框架。最著名的机器学习框架，如 TensorFlow、Keras、Pandas、Matplotlib 和 Numpy 等，都有相应的 JS 版本。

这里列出了 10 个著名的机器学习 Javascript 框架。

• TensorFlow.js
• Keras.js
• Brain.js
• Neuro.js
• Danfo.js
• 数量
• Mpld3
• Ml5js
• WebDNN
• DeepForge

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TensorFlow.js

TensorFlow 是用于机器学习的最著名框架之一，它由 Google 开发。TensorFlow.js 是这个令人难以置信的框架的 JavaScript 版本。它可以用来在 JavaScript 中创建机器学习模型。该框架可以帮助在浏览器或 Node.js 中直接使用机器学习。

访问此链接了解有关 TensorFlow.js 的更多信息

NPM 包 https://www.npmjs.com/package/@tensorflow/tfjs

Keras.js

Keras 是机器学习社区中另一个流行的框架。Keras.js 是该框架的 JavaScript 版本，但现在已不再活跃并与 TensorFlow.js 合并，不过你可以看到一个使用该框架在浏览器中运行模型的交互式演示。

访问此链接了解有关 Keras.js 的更多信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/keras-js

Brain.js

这是另一个在浏览器或 Node.js 中构建机器学习模型的实用框架。它简单易用、速度快且易于集成。它可用于构建 GPU 加速的神经网络模型，并支持导出和导入模型。它是开源的。

使用 brain.js 的石头、剪刀、布的简单演示 访问此链接了解有关 Brain.js 的更多信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/brain.js

Neuro.js

Neuro.js 是一个用于构建 AI 助手和聊天机器人的机器学习框架。Neuro 是一个使用 JavaScript 开发和训练机器学习模型的库，可用于在浏览器或 Node.js 上部署。


访问此链接了解更多关于 Neuro.js 的信息

Danfo.js

Danfo.js 是一个受 Pandas 启发的 JavaScript 框架。它是一个基于 TensorFlow.js 构建的开源库。它快速、直观且易于使用。它可以执行 Pandas 的所有功能。它还可以用来绘制不同类型的图形来表示数据。

访问此链接了解有关 Danfo.js 的更多信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/danfojs

数量

它是 Numpy Python 包的开源替代品。它是一个 JS 库。它可以用来存储强大的 N 维数组对象，具有线性代数函数、快速傅里叶变换和基本图像处理工具。


访问此链接了解更多关于 NumJs 的信息。

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/numjs

Mpld3

它是两大著名工具的巅峰之作：Python 的 Matplotlib 库和流行的 JavaScript 库 D3.js，用于创建 Web 交互式数据可视化。它可用于数据可视化和探索性数据分析。 访问此链接了解更多关于 Mpld3 的信息。

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/mpld3

ML5.js

ml5.js 是一个开源的、友好的 TensorFlow.js 高级接口，TensorFlow.js 是一个用于处理 GPU 加速数学运算和机器学习算法内存管理的库。ml5.js 可在浏览器中立即访问预先训练的模型，用于检测人体姿势、生成文本、用另一幅图像设计图像样式、创作音乐、音高检测和常见的英语词汇关系等等。

访问此链接了解有关 Ml5.js 的更多信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/ml5

WebDNN

它是一个基于 JavaScript 的开源框架，用于在 Web 浏览器中进行深度学习。深度神经网络 (DNN) 在许多应用中备受关注。然而，它需要大量的计算资源，并且需要耗费大量的时间来设置基于硬件加速（例如 GPGPU）的执行环境。因此，向最终用户提供 DNN 应用程序非常困难。WebDNN 通过使用 Web 浏览器作为免安装的 DNN 执行框架解决了这个问题。该框架优化了经过训练的 DNN 模型，以压缩模型数据并加速执行，并使用 WebAssembly 和 WebGPU 等新颖的 JavaScript API 执行该模型，从而实现零开销执行。实证评估表明，它实现了超过 200 倍的加速。 访问此链接了解更多关于 WebDNN 的信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/webdnn

DeepForge

DeepForge 是一个深度学习开发环境，旨在简化操作、提升协作能力并提高实验的可重复性。
使用简洁直观的界面，您可以快速轻松地设计神经网络架构和机器学习流程。您可以在浏览器中设计、开发和迭代您的神经网络模型。在远程机器上训练模型，并通过实时反馈监控所有执行情况！


访问此链接了解更多关于 DeepForge 的信息

NPM 包- https://www.npmjs.com/package/deepforge

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