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JavaScript也能玩機(jī)器學(xué)習(xí)—— 5個(gè)開源 JavaScript 機(jī)器學(xué)習(xí)框架

張康康 ? 2018-10-10 13:43 ? 次閱讀

作者 | 極鏈科技Video++技術(shù)中心前端Team

整理 | 包包

3個(gè)月前,公司AI團(tuán)隊(duì)給我們分享了關(guān)于如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)幫助我們分析圖片、視頻中的明星以及地標(biāo)等。作為一名Web的前端開發(fā)者,我很好奇機(jī)器學(xué)習(xí)是如何工作的。我并沒計(jì)劃要系統(tǒng)學(xué)習(xí)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NLP自然語言處理之類的知識(shí),不過光看到這些概念就覺得很有意思,簡(jiǎn)直是打開了一個(gè)新的世界。

大多數(shù)玩機(jī)器學(xué)習(xí)的同事在工作中都是用 Python 這樣的語言完成的,但既然身處在 JavaScript 這個(gè)生態(tài)中,為什么不試試一起使用JavaScript機(jī)器學(xué)習(xí)呢?而且使用 JavaScript 還允許運(yùn)行在瀏覽器和服務(wù)器端、甚至是桌面程序上。通過做一些Search和研究發(fā)現(xiàn),這里的確有一些簡(jiǎn)潔的庫,可以將JavaScript機(jī)器學(xué)習(xí)DNN甚至NLP結(jié)合在一起,而且在瀏覽器端大多庫會(huì)調(diào)用WebGL來做機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算。


1.TensorFlow.js (https://js.tensorflow.org/)

TensorFlow.js是一個(gè)開源的基于硬件加速的 JavaScript 的庫,支持在瀏覽器或者 NodeJs 中來運(yùn)行深度學(xué)習(xí),并且能支持現(xiàn)有的Tensorflow 模型,由Google出品。可以說是前端深度學(xué)習(xí)框架Deeplearn.js的繼任者。它提供一系列簡(jiǎn)潔和通俗易懂的API,用于訓(xùn)練、部署模型。而且因?yàn)榭梢赃\(yùn)行在瀏覽器,所以可以直接通過URL就能分享你的程序:


通過攝像頭來控制的吃豆人游戲

2. Brain.js (https://brain.js.org/)

Brain.js是同樣可以運(yùn)行在瀏覽器和 NodeJs 服務(wù)器端、能為不同的任務(wù)提供不同類型的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。特點(diǎn)是讓定義、訓(xùn)練以及執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得特別簡(jiǎn)單。個(gè)人覺得這個(gè)庫比較適合入門。比如以下短短幾行代碼已涵蓋創(chuàng)建、訓(xùn)練和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一目了然:



Brain.js 的色彩識(shí)別器

3. Synaptic.js (http://caza.la/synaptic)

Synaptic可以運(yùn)行在瀏覽器和 NodeJs 服務(wù)器端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,你能夠用它訓(xùn)練一層甚至是二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該庫包括一些內(nèi)置的體系結(jié)構(gòu),如多層感知機(jī)(MLP)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)液體狀態(tài)機(jī)和能夠訓(xùn)練真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練器。


Synaptic image-filter perceptron

4. Machine learning tools (https://github.com/mljs/ml)

Machine Learning tools是由 mljs 組織開發(fā)的一組庫,可以為 JavaScript 提供機(jī)器學(xué)習(xí)工具,包括監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN)回歸算法,用于統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)等的支持庫,類似于 Python 中的scikit-learn。


5. compromise (http://compromise.cool/)

基本上是NLP自然語言處理庫 - 前端 JavaScript 實(shí)現(xiàn)的首選,這個(gè)庫加上自己的資料庫壓縮成min.js后文件大小可達(dá)到300k以下,這樣運(yùn)行在瀏覽器和 NodeJs 服務(wù)器端都問題不大,具體可以做的東西是訓(xùn)練自定義語義庫:劃分出分詞,獲取句子的各個(gè)詞性,可以把句子變積極消極、分詞等,比如以下例子:


JavaScript 雖然不是機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳編程語言,不過隨著Web生態(tài)人工智能技術(shù)近年來的不斷發(fā)展完善,越來越多這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫被研發(fā)和發(fā)布。對(duì)于一名Web的前端開發(fā)者而言,用 JavaScript 作為入門機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁是個(gè)不錯(cuò)的選擇,它同樣能幫助你開啟機(jī)器學(xué)習(xí)之旅。

參考資料

《A Web Developer’s Guide to Machine Learning in JavaScript》


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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