如果你是一位想要深入機(jī)器學(xué)習(xí)的 JavaScript 程序員或想成為一位使用 JavaScript 的機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家，那么這些開(kāi)源框架也許會(huì)吸引你。

開(kāi)源工具的涌現(xiàn)使得開(kāi)發(fā)者能夠更加輕松地開(kāi)發(fā)應(yīng)用，這一點(diǎn)使機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域本身獲得了極大增長(zhǎng)。（例如，AndreyBu，他來(lái)自德國(guó)，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域擁有五年以上的經(jīng)驗(yàn)，他一直在使用各種各樣的開(kāi)源框架來(lái)創(chuàng)造富有魅力的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。）

雖然 Python 是絕大多數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架所采用的語(yǔ)言，但是 JavaScript 也并沒(méi)有被拋下。JavaScript 開(kāi)發(fā)者可以在瀏覽器中使用各種框架來(lái)訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

1、TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，它使你能在瀏覽器中完整地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)程序，它是 Deeplearn.js 的繼承者，Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改善，使你能夠充分利用瀏覽器，得到更加深入的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

通過(guò)這個(gè)開(kāi)源庫(kù)，你可以在瀏覽器中使用有各種功能的、直觀(guān)的 API 來(lái)定義、訓(xùn)練和部署模型。除此之外，它自動(dòng)提供 WebGL 和 Node.js 的支持。

如果您有了一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練過(guò)的模型，你想要導(dǎo)入到瀏覽器中。TensorFlow.js 可以讓你做到這一點(diǎn)，你也可以在不離開(kāi)瀏覽器的情況下重新訓(xùn)練已有的模型。

2、Machine learning tools

現(xiàn)在有很多在瀏覽器中提供廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)功能的資源型開(kāi)源工具，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫(kù)就是這些開(kāi)源工具的集合。這個(gè)工具庫(kù)為好幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供支持，包括非監(jiān)督式學(xué)習(xí)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、數(shù)學(xué)和回歸。

如果你以前使用 Python，現(xiàn)在想找類(lèi)似于 Scikit-learn 的，能在瀏覽器中使用 JavaScript 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，這套工具會(huì)滿(mǎn)足你的要求。

3、Keras.js

Keras.js 是另外一個(gè)熱門(mén)的開(kāi)源框架，它使你能夠在瀏覽器中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它使用 WebGL 來(lái)提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型，你就只能在 GPU 模式下運(yùn)行它。Keras.js 還為使用任意后端框架的模型訓(xùn)練提供支持，例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。
一些 Keras 模型可以部署在客戶(hù)端瀏覽器上，包括 Inception v3 (訓(xùn)練在 ImageNet 上)，50 層冗余網(wǎng)絡(luò)(訓(xùn)練在 ImageNet 上)，和卷積變化自動(dòng)編碼器(訓(xùn)練在 MNIST 上)。

4、Brain.js

機(jī)器學(xué)習(xí)里的概念非常重要，它可能會(huì)使剛開(kāi)始進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的人們氣餒，這個(gè)領(lǐng)域里的學(xué)術(shù)用語(yǔ)和專(zhuān)業(yè)詞匯可能會(huì)使初學(xué)者感到崩潰，而解決以上問(wèn)題的能力就是 Brain.js 的優(yōu)勢(shì)所在。它是開(kāi)源的，基于 JavaScript 的框架，簡(jiǎn)化了定義、訓(xùn)練和運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程。

如果你是一個(gè) JavaScript 開(kāi)發(fā)者，并且在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是完全的新手，Brain.js 能減低你學(xué)習(xí)的難度曲線(xiàn)。它可以和 Node.js 一起使用，或者運(yùn)行在客戶(hù)端瀏覽器里來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Brain.js 支持部分類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括前饋式網(wǎng)絡(luò)、Ellman 網(wǎng)絡(luò)，和門(mén)循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)。

5、Synaptic.js

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(kù)，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(kù)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。

6、compromise

基本上是NLP自然語(yǔ)言處理庫(kù) - 前端 Java 實(shí)現(xiàn)的首選，這個(gè)庫(kù)加上自己的資料庫(kù)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(wèn)題不大，具體可以做的東西是訓(xùn)練自定義語(yǔ)義庫(kù)：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.

7、STDLib

STDLib 是一個(gè)基于 JavaScript 和 Node.js 應(yīng)用的開(kāi)源庫(kù)，如果您正在尋找一種在瀏覽器中運(yùn)行，支持科學(xué)和數(shù)字化的基于 web 的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，STDLib 能滿(mǎn)足你的需要。

這個(gè)庫(kù)能提供全面而先進(jìn)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上的功能，來(lái)幫助你構(gòu)建高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。你同樣也可以使用它豐富的功能來(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序和其他的庫(kù)。除此之外，如果你想要一個(gè)數(shù)據(jù)可視化和探索性數(shù)據(jù)分析的框架 —— STDLib 你，值得擁有。

如果你是一個(gè) JavaScript 開(kāi)發(fā)者，并且打算深入研究令人興奮的機(jī)器學(xué)習(xí)世界，或者說(shuō)，你是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專(zhuān)家，打算開(kāi)始嘗試使用 JavaScript ，那么上述的開(kāi)源框架會(huì)激起您的興趣。

總結(jié)

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