谈论使用前端Javascript实现的机器学习类库

近年来，机器学习绝对是一把大火。越来越多的公司和资本将巨大的资源和资金投入到这个新技术“新宠儿”身上。特别是随着更多各种机器学习相关类库的出现和发展，更多新技术被应用到机器学习中。现在我们可以看到Python不再是旧机器学习的唯一必要语言。现代神经网络的语言不再是一个问题。您基本上可以使用任何编程语言，包括我们今天介绍的标准前端开发语言JavaScript

尽管Javascript和node.js的用例远不能与Java/Python相提并论，但整个Web系统近年来取得了长足的进步。但是它也足以应用于许多机器学习环境。而且最大的优势就是一个浏览器就能帮你搞定一切！

虽然基于Javascript的机器学习类库还很早，很多还在开发中，但是已经可以提供早期的体验了。在今天的文章中，我们将挑选几款酷炫的机器学习和AI相关的web应用，供大家第一时间体验~ ~

脑

Brain是一个类库，允许你快速轻松地创建神经网络，并基于输入/输出进行训练。虽然CDN浏览器版本可以直接将类库加载到网页中，但是由于这个训练过程占用了大量资源，类库运行在Node.js环境中。这个类库包含一个非常迷你的在线演示，可以用来训练颜色识别的对比度

深操场

这个教育网络应用程序允许你玩神经网络和探索不同的组成部分。有了精心设计的UI，你可以控制输入数据、神经元数量、使用的算法等。而各种相关的指标都会影响最终的结果。当然，后台还有很多值得学习的地方。代码是开源的，使用自定义的机器学习语言(typescript)，并且有非常好的文档

FlappyLearning

这是一个用800行代码实现的机器学习Javasript类库，实现了一个机器学习flappy bird游戏的演示。在这个类库中，使用了AI技术：神经进化，应用了Nature杂志的神经系统算法，从每次迭代的成败中动态学习。演示运行起来非常简单，你可以使用浏览器直接打开index.html

从截图可以看到，经过20代的研究，我拍截图的时候这只鸟还没死！

突触的

可能是最活跃的维护项目之一，Synaptic是node.js和browser的类库，它被设计成与架构无关，允许开发人员创建任何类型的神经网络。由于几乎没有内置架构，它可以快速测试和比较算法。同时，它包含了非常完整的神经网络描述、一些实际演示和许多其他相关教程，以介绍机器学习是如何工作的

陆地线

Land lines是一个非常有趣的Chrome Web实验，搜索地球的卫星图片，发现类似用户的涂鸦。这款app没有服务器调用，完全在浏览器中运行，使用webGL和机器学习，在移动端体验不错。

ConvNetJS

虽然不再主动维护，但ConvNetJS是最先进的Javascript机器学习类库。它最初是由斯坦福大学开发的，后来在Github上变得非常有名，有很多社区开发的功能和教程。直接在浏览器运行，支持多种学习技能，垫底。是的，它非常适合在神经网络方面有更大的经验

事物翻译器

这是一个网络实验演示，允许你用手机识别现实生活中的物体，并用不同的语言命名。该应用使用网络技术和谷歌的两个机器学习应用编程接口实现，包括：

云视觉(图片识别)和翻译应用编程接口(语言翻译)

Neurojs

基于“增强学习”的AI系统框架。不幸的是，这个项目没有正确的文档，但是有一个自动驾驶的演示，有很多相关细节的书面描述。这个类库是纯Javascript，可以使用webpack或babel进行编译和打包

机器学习

另一个允许我们建立/训练神经网络的Javascript类库。使用node.js和client安装起来非常简单，有非常干净的API，非常适合不同技术水平的开发者。这个类库包含了大量的演示，包括很多流行的算法，帮助你理解核心及其学习语言的原理

DeepForge

这是一个用户友好的深度学习开发环境，允许您使用简单的图形界面设计神经网络，支持远程机器的训练模型，并具有内置的版本控制。该项目基于Node.js和MongoDB，在浏览器中运行。安装过程与大多数web开发过程非常相似。

文章摘要

虽然与Javascript相关的机器学习环境还没有完全开发出来，但我们建议将本文中列出的这些开源项目作为您的第一批机器学习材料，帮助您了解核心技术。希望能为大家开展机器学习相关功能提供一个有效的、可参考的内容来源。感谢大家的关注和阅读~也希望大家多多支持我们。