Машинне навчання в JavaScript
Традиційно програми машинного навчання використовують мови програмування R або Python.
Але у JavaScript велике майбутнє як мови машинного навчання:
- JavaScript добре відомий. Ним можуть користуватися всі розробники.
- Безпека вбудована. JavaScript не може отримати доступ до ваших файлів.
- JavaScript швидший за Python.
- JavaScript може використовувати апаратне прискорення.
- JavaScript працює у браузері
JavaScript добре підходить для машинного навчання
Машинне навчання може бути важким для математики. Природа нейронних мереж суворо технічна, а жаргон, який поєднується з нею, зазвичай відлякує людей.
Ось тут на допомогу приходить JavaScript із простим для розуміння програмним забезпеченням, яке спрощує процес створення та навчання нейронних мереж.
Завдяки новим бібліотекам Machone Learning розробники JavaScript можуть додавати машинне навчання та штучний інтелект до вебпрограм.
API WebGL
WebGL – це API JavaScript для відтворення двовимірної та тривимірної графіки в будь-якому браузері.
WebGL може працювати як на вбудованих, так і на автономних графічних картах будь-якого ПК.
WebGL надає тривимірну графіку у веббраузері. Основні постачальники браузерів Apple (Safari), Google (Chrome), Microsoft (Edge) і Mozilla (Firefox) є членами робочої групи WebGL.
JavaScript Бібліотеки машинного навчання
Машинне навчання у браузері означає:
- Машинне навчання в JavaScript
- Машинне навчання для Інтернету
- Машинне навчання для всіх
- Машинне навчання на інших платформах
Переваги:
- Простий у використанні. Немає нічого для встановлення.
- Потужна графіка. Браузери підтримують WebGL.
- Краща конфіденційність. Дані можуть залишатися на клієнті.
- Більше платформ. JavaScript працює на мобільних пристроях.
Math.js
Math.js — це об’ємна математична бібліотека для JavaScript і Node.js.
Math.js потужна і проста у використанні. Вона поставляється з великим набором вбудованих функцій, гнучким аналізатором виразів і рішеннями для роботи з багатьма типами даних, такими як числа, великі числа, комплексні числа, дроби, одиниці, масиви та матриці.
Brain.js
Brain.js це бібліотека JavaScript, яка полегшує розуміння нейронних мереж, оскільки приховує складність математики.
Brain.js простий у використанні. Щоб працювати з Brain.js, вам не потрібно знати нейронні мережі в деталях.
Brain.js надає кілька реалізацій нейронних мереж, оскільки різні нейронні мережі можна навчити добре виконувати різні дії.
ml5.js
ml5.js намагається зробити машинне навчання доступнішим для ширшої аудиторії.
Команда ml5 працює над зручнішим використанням функцій машинного навчання.
Наведений нижче приклад використовує лише три рядки коду для класифікації зображення:
<img id="image" alt="Картинка 1" src="pic1.jpg" style="width: 100%">
<script>
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet');
classifier.classify(document.getElementById("image"), gotResult);
function gotResult(error, results) { ... }
</script>
Спробуйте самі »
Спробуйте замінити "pic1.jpg" на "pic2.jpg" та "pic3.jpg".
TensorFlow
TensorFlow Playground – це веб-програма, написана на d3.js.
З TensorFlow Playground ви можете дізнатися про нейронні мережі (НМ) без математики.
У власному веб-браузері ви можете створити нейронну мережу та побачити результат.
TensorFlow.js раніше називався Tf.js і Deeplearn.js.
Побудова графіків у браузері
Ось список деяких бібліотек JavaScript для використання як для графіків машинного навчання, так і для інших діаграм HTML:
Побудова рівнянь
Побудова значень
Мови машинного навчання
Мови програмування, задіяні в машинному навчанні та штучному інтелекті, це:
- LISP
- R
- Python
- C++
- Java
- JavaScript
- SQL
LISP
LISP друга найстаріша мова програмування у світі (1958), на рік молодша за Fortran (1957).
Термін штучний інтелект придумав Джон Маккарті, який винайшов LISP.
LISP було засновано на теорії рекурсивних функцій (самомодифікованих функцій), і це дуже підходить для програм машинного навчання, де «самонавчання» є важливою частиною програми.
Мова R
R — це мова програмування для графіки та статистичних обчислень.
R підтримується R Foundation for Statistical Computing.
R постачається з широким набором статистичних і графічних методів для:
- Лінійне моделювання
- Нелінійне моделювання
- Статистичні тести
- Аналіз часових рядів
- Класифікація
- Кластеризація
Python
Python - це мова кодування загального призначення. Його можна використовувати для всіх типів програмування та розробки програмного забезпечення.
Python зазвичай використовується для розробки серверів, наприклад створення вебпрограм для вебсерверів.
Python також зазвичай використовується в Data Science (Наука про дані).
Перевагою використання Python є те, що він постачається з деякими дуже підходящими бібліотеками:
- NumPy (бібліотека для роботи з масивами)
- SciPy (бібліотека статистичних наук)
- Matplotlib (бібліотека побудови графіків)
- NLTK (набір інструментів природної мови)
- TensorFlow (машинне навчання)
C++
C++ має титул: "Найшвидша у світі мова програмування".
Завдяки швидкості програмування комп’ютерних ігор надається перевага C++.
C++ забезпечує швидше виконання та має менший час відгуку, що застосовується в пошукових системах і розробці комп’ютерних ігор.
Google використовує C++ у програмах штучного інтелекту та машинного навчання для SEO (оптимізації пошукових систем).
SHARK — це надшвидка бібліотека C++ із підтримкою алгоритмів керованого навчання, лінійної регресії, нейронних мереж і кластеризації.
MLPACK також є надшвидкою бібліотекою машинного навчання для C++.
Java
Java це інша мова кодування загального призначення, яку можна використовувати для розробки будь-якого програмного забезпечення.
Для машинного навчання Java здебільшого використовується для створення алгоритмів і нейронних мереж.
SQL
SQL (Structured Query Language / Мова Структурованих Запитів) – найпопулярніша мова для керування даними.
Знання баз даних, таблиць і запитів SQL допомагає фахівцям з обробки даних у роботі з даними.
SQL дуже зручний для зберігання, обробки та отримання даних у базах даних.
Найпопулярніші мови програмування (2014 - 2022)
Анекдот
— Як називається програма, яка вміє розпізнавати обличчя?
— Не знаю!
— Фейсбук!
