프론트엔드 자바스크립트로 구현된 머신러닝 클래스 라이브러리의 예

Javascript 및 node.js의 사용 사례는 여전히 Java/Python과 비교할 수 없지만 웹의 전체 시스템은 최근 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 하지만 많은 머신러닝 환경에 적용하기에는 충분합니다. 가장 큰 장점은 하나의 브라우저로 모든 작업을 수행할 수 있다는 것입니다!

이 기사는 주로 프론트엔드 Javascript로 구현된 머신러닝 클래스 라이브러리를 소개합니다. 편집자는 이것이 꽤 좋다고 생각합니다. 이제 여러분과 공유하고 참고할 수 있기를 바랍니다.

Javascript 기반 기계 학습 라이브러리는 아직 초기 단계이고 많은 라이브러리가 아직 개발 중이지만 실제로는 상대적으로 초기 경험을 제공할 수 있습니다. 오늘 기사에서는 몇 가지 멋진 머신러닝 및 AI 관련 웹 애플리케이션을 선택하여 첫 번째 시도를 제공하겠습니다~~

Brain

brain은 입력/출력을 기반으로 신경망을 빠르고 쉽게 만들 수 있는 소프트웨어입니다. 훈련을 위한 클래스 라이브러리. CDN 브라우저 버전에서는 클래스 라이브러리를 웹 페이지에 직접 로드할 수 있지만 이 학습 프로세스는 많은 리소스를 차지하므로 클래스 라이브러리는 Node.js 환경에서 실행됩니다. 이 라이브러리에는 색상 대비를 인식하도록 훈련하는 데 사용할 수 있는 매우 작은 온라인 데모가 포함되어 있습니다.

Synaptic더 이상 적극적으로 유지 관리되지는 않지만 ConvNetJS는 Javascript 기계 학습을 위한 가장 진보된 라이브러리입니다. 처음에는 스탠포드 대학에서 개발되었으며 나중에 커뮤니티에서 개발된 많은 기능과 튜토리얼을 통해 Github에서 매우 유명해졌습니다. 브라우저에서 직접 실행되고, 여러 학습 기술을 지원하며, 낮은 수준이며 신경망의 대규모 경험에 매우 적합합니다

Thing Translator

이것은 휴대전화를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있는 웹 실험 데모입니다. 실제 사물을 식별하고 다른 언어로 이름을 지정합니다. 이 앱은 웹 기술과 다음을 포함한 Google의 두 가지 기계 학습 API를 사용하여 구현됩니다.

Cloud Vision(사진 인식) 및 Translate API(언어 번역)

Neurojs

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An PHP 기계 학습 라이브러리 php-ml

의 예제 튜토리얼

위 내용은 프론트엔드 자바스크립트로 구현된 머신러닝 클래스 라이브러리의 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!