機器學(xué)習（Machine Learning）在最近幾年絕對稱的上是大火，越來越多的公司和資本投入了巨大資源和金錢到這個新上位的技術(shù)“新寵”中，尤其是隨著更多的各種機器學(xué)習相關(guān)類庫的出現(xiàn)和發(fā)展，更多新的技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了機器學(xué)習中， 現(xiàn)在大家可以看到， Python不再是唯一個老牌機器學(xué)習的必用語言， 對于現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）語言不再是一個問題， 你基本可以使用任何的編程語言， 包括今天我們介紹的標準前端開發(fā)語言 - Javascript

Web的整個體系已經(jīng)在近幾年中有了長足的發(fā)展， 雖然 Javascript 和 node.js的使用案例還遠遠無法和Java/Python來媲美。 但是 也足夠應(yīng)用到很多機器學(xué)習的環(huán)境中去啦。而且最大的優(yōu)勢在于 - 一個瀏覽器就可以幫你搞定了一切 ！

雖然， 基于Javascript的機器學(xué)習類庫還非常的早期，很多依舊在開發(fā)狀態(tài)下， 但是他們的確已經(jīng)可以提供比較早期的體驗。 在今天這篇文章中， 我們將選擇幾款超酷的機器學(xué)習和AI相關(guān)的web應(yīng)用， 讓大家初體驗一下 ~~

Brain

brain是一個允許你快速簡單創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并且基于輸入/輸出進行訓(xùn)練的類庫。雖然一個CDN瀏覽器版本可以直接將類庫加載到web頁面中， 因為這個訓(xùn)練過程占用了大量的資源， 所以將這個類庫運行在了一格Node.js環(huán)境下 。 這個類庫包含了一個非常迷你的在線演示， 可以用來訓(xùn)練識別顏色的對比度

Deep playground

這個教育化的web應(yīng)用允許你把玩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且探索不同的組件。 擁有非常設(shè)計良好的UI， 可以允許你控制輸入數(shù)據(jù)，神經(jīng)元數(shù)量， 使用的算法等， 各種相關(guān)的度量將會影響最終的結(jié)果。 當然這里在后臺中有大量值得學(xué)習的東西， 代碼是開源的， 使用了自定義的 機器學(xué)習語言 （typescript）， 并且擁有非常好的文檔

FlappyLearning

這是一個使用800行代碼實現(xiàn)的機器學(xué)習Javasript類庫， 實現(xiàn)了一個機器學(xué)習 flappy bird 游戲的demo。 在這個類庫中使用了AI技巧：Neuroevolution ，應(yīng)用了來自“自然”雜志的神經(jīng)系統(tǒng)算法， 動態(tài)的從每一個迭代的成功和失敗中學(xué)習。 demo運行非常簡單， 直接使用瀏覽器打開index.html即可

截圖中可以看到經(jīng)過了20代的學(xué)習， 這只鳥， 在我截屏的時候，依然還沒有掛掉 ！

Synaptic

可能是最活躍維護的項目之一， Synaptic是一個node.js和瀏覽器類庫， 這個類庫被設(shè)計為架構(gòu)不可知的狀態(tài)， 允許了開發(fā)人員創(chuàng)建任何類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 擁有很少的內(nèi)建架構(gòu)， 是的能夠快速的測試和算法比較。 同時包含了一個非常完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說明， 一些實際的演示， 很多其它相關(guān)的教程，來介紹機器學(xué)習如何工作滴

Land Lines

land lines是一個非常有趣的Chrome Web實驗， 它查找地球的衛(wèi)星圖片，找出類似用戶的涂鴉。 這個app沒有服務(wù)器調(diào)用， 完全在瀏覽器里運行， 使用了webGL和機器學(xué)習， 在移動端也有很好的體驗。

ConvNetJS

雖然已經(jīng)不再活躍的維護了， ConvNetJS是Javascript機器學(xué)習的最先進的類庫。 最早是斯坦福大學(xué)開發(fā)， 后來在Github上非常知名， 擁有了很多社區(qū)開發(fā)的特性和教程。 直接在瀏覽器里運行， 支持多學(xué)習技巧， 偏底層， 是的它非常適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較大的體驗

Thing Translator

這是一個web實驗演示， 允許你使用手機來識別現(xiàn)實生活中的物品，并且用不同語言來命名。 這個app使用web技術(shù)和兩個來自Google的機器學(xué)習API實現(xiàn)，包括：

Cloud Vision （圖片識別） 和 Translate API（語言翻譯）

Neurojs

基于“增強學(xué)習“的AI系統(tǒng)框架。 很可惜這個項目沒有正確的文檔說明， 但是有一個自動駕駛的演示，擁有很多相關(guān)細節(jié)的文字描述。 這個類庫純Javascript，可以使用webpack或者babel來編譯打包

Machine_learning

另外一個允許我們設(shè)置/訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Javascript類庫。 使用node.js和客戶端安裝非常簡單， 擁有非常干凈的API， 對于不同技術(shù)水平的開發(fā)人員來說，都非常適應(yīng)。這個類庫包含了大量的演示， 包含了很多流行的算法， 幫助你理解核心的及其學(xué)習語言原則

DeepForge

這是一個用戶友好的深度學(xué)習開發(fā)環(huán)境， 允許你使用一格簡單圖形界面設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 支持遠程機器的訓(xùn)練模型， 內(nèi)建版本控制， 這個項目基于Node.js和MongoDB，運行在瀏覽器里， 安裝過程非常類似大多數(shù)的web開發(fā)過程

文章總結(jié)

雖然Javascript相關(guān)機器學(xué)習環(huán)境并沒有被完整的開發(fā)， 我們推薦使用本文中列出的這些開源項目作為你的第一個機器學(xué)習資料，并且?guī)椭懔私夂诵牡募夹g(shù)。 希望對大家能夠開展機器學(xué)習相關(guān)功能提供一個有效可借鑒的內(nèi)容來源，感謝大家關(guān)注和閱讀~也希望大家多多支持腳本之家。

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