最も人気のあるオープンソースの機械学習 JavaScript フレームワーク 5 つ

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機械学習に興味がある、または JavaScript を使用して機械学習の専門家になりたいと考えている JavaScript プログラマーであれば、これらのオープンソースフレームワークが興味深いかもしれません。

開発者がアプリケーションを作成しやすくなるオープンソースツールが登場したことにより、機械学習の分野自体が驚異的な成長を遂げています。 (たとえば、機械学習の分野で 5 年以上の経験を持つドイツ出身の Andrey Bu 氏は、さまざまなオープンソースフレームワークを使用して魅力的な機械学習プロジェクトを作成しています。)

Python は機械学習フレームワークの大部分で使用されている言語ですが、JavaScript も遅れをとっていません。 JavaScript 開発者は、さまざまなフレームワークを使用して、ブラウザで機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイできます。

JavaScriptの機械学習フレームワークのトップ5をご紹介します

1. テンソルフロー

TensorFlow.js は、ブラウザ内で完全に機械学習プログラムを実行できるオープンソースライブラリです。これは、更新されなくなった Deeplearn.js の後継です。 TensorFlow.js は Deeplearn.js の機能を改善し、ブラウザを最大限に活用してより深い機械学習エクスペリエンスを実現します。

このオープンソースライブラリを使用すると、強力で直感的な API を使用して、ブラウザでモデルを定義、トレーニング、デプロイできます。さらに、WebGL と Node.js のサポートも自動的に提供されます。

ブラウザにインポートしたいトレーニング済みのモデルがある場合。 TensorFlow.js を使用すると、これが可能になります。また、ブラウザを離れずに既存のモデルを再トレーニングすることもできます。

2. 機械学習ツールライブラリ

ブラウザで広範な機械学習機能を提供するリソースベースのオープンソースツールは数多くあります。この機械学習ツールライブラリは、これらのオープンソースツールのコレクションです。このライブラリは、教師なし学習、教師あり学習、データ処理、人工ニューラルネットワーク (ANN)、数学、回帰など、いくつかの機械学習アルゴリズムのサポートを提供します。

Python ユーザーであり、ブラウザで JavaScript による機械学習を実行できる Scikit-learn に似たものを探している場合、このツールキットがニーズを満たします。

3. ケラス

Keras.js は、WebGL を使用して GPU モードのサポートを提供し、ブラウザーで機械学習モデルを実行できるようにする、もう 1 つの人気のあるオープンソースフレームワークです。 Node.js を使用したモデルがある場合は、GPU モードでのみ実行できます。 Keras.js は、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) などの任意のバックエンドフレームワークを使用したモデルトレーニングもサポートします。

Inception v3 (ImageNet でトレーニング済み)、50 層冗長ネットワーク (ImageNet でトレーニング済み)、畳み込み変分オートエンコーダ (MNIST でトレーニング済み) など、いくつかの Keras モデルをクライアントブラウザーにデプロイできます。

4. ブレイン

機械学習の概念は非常に重要であるため、この分野に参入したばかりの人はやる気をなくしてしまうかもしれません。この分野の学術用語や専門用語は、初心者を圧倒させるかもしれません。上記の問題を解決できることが、Brain.js の利点です。これは、ニューラルネットワークの定義、トレーニング、実行のプロセスを簡素化するオープンソースの JavaScript ベースのフレームワークです。

機械学習の分野にまったく不慣れな JavaScript 開発者の場合、Brain.js を使用すると学習曲線を短縮できます。 Node.js で使用することも、クライアントブラウザーで実行して機械学習モデルをトレーニングすることもできます。 Brain.js は、フィードフォワードネットワーク、エルマンネットワーク、ゲート付き再帰型ユニットネットワークなど、いくつかの種類のニューラルネットワークをサポートしています。