机器学习已经彻底改变了从医疗保健到电子商务的各个行业，JavaScript 开发人员渴望将这项技术整合到他们的 Web 应用程序中也就不足为奇了。
值得庆幸的是，有几个强大的 JavaScript 库可以更轻松地实现机器学习模型。
JavaScript 最初旨在通过添加交互性和动态性来增强网站上的用户体验。然而，它的功能已经显着扩展，使其成为一种多功能语言，不仅可以用于前端开发。
随着Web Assembly和TensorFlow.js和Brain.js等库的发展，JavaScript已经进入了机器学习的世界。
机器学习 JavaScript 库的优点
· 可及性
· 易于集成
· 交互式 Web 应用程序
· 客户端处理
· 交互式 Web 应用程序
· 浏览器兼容性
· 社区和支持
· 浏览器兼容性
· 性能
· 隐私
7 个最佳 JavaScript 库
1. TensorFlow.js
TensorFlow.js 是 Google 开发的开源机器学习框架，可以直接在浏览器或 Node.js 上训练和执行机器学习模型。
这允许您直接在 JavaScript 中构建和训练机器学习模型。它特别适用于深度学习任务，并为各种应用程序提供预训练模型，使其成为基于 Web 的 AI 项目的理想选择。它也被称为机器学习的动力源。
但是，您可以运行已经可用的官方 TensorFlow 模型，也可以将它们转换为 Python 模型。它使使用 JavaScript 的低级线性代数从头开始构建模型变得不那么复杂。
您还可以在任何地方部署机器学习模型，包括云、浏览器、本地或设备上，而不考虑语言。
TensorFlow.js的主要功能
- 模型转换：它允许您将预训练的 Python 模型转换为在浏览器中运行，从而提供灵活性和可扩展性。
- GPU 加速：利用 GPU 加快模型训练和执行速度。
- 支持移动：借助 TensorFlow.js for Mobile，构建具有机器学习功能的移动应用程序。
2. Brain.js：
您是否正在寻找一个更平易近人、更用户友好的 JavaScript 机器学习库？那么Brain.js可能是你的理想选择。
它是一个灵活的 JavaScript 神经网络库，简化了创建和训练神经网络的过程，使可能没有广泛机器学习背景的开发人员可以使用它。
但是，它的速度很快，因为它使用 GPU 进行计算，并且还能够在 GPU 不可用时恢复为纯 JavaScript。
Brain.js的主要功能
- 神经网络变得简单：以最少的代码和工作量创建、训练和使用神经网络。
- 灵活性：Brain.js 同时支持浏览器和 Node.js，为广泛的应用程序提供了灵活性。
- 社区和支持：加入不断壮大的开发人员社区，访问丰富的资源进行学习和故障排除。
3. Synaptic.js：
Synaptic.js 是一个用于构建和训练神经网络的多功能 JavaScript 库。它是一个开源 JavaScript 库，可简化创建和训练神经网络的过程。
它为开发人员提供了一个用户友好且灵活的平台，可以直接在浏览器或 Node.js 上实现机器学习和深度学习模型。
Synaptic.js的主要特点
- 神经网络创建：它允许开发人员轻松创建神经网络。您可以定义网络的结构，包括层数和每层中的神经元，以及激活函数。
- 培训能力：该库提供了支持监督学习和无监督学习的训练方法。您可以将反向传播用于监督学习任务，将自组织映射 （SOM） 用于无监督学习。
- 模块化架构：Synaptic.js 提供模块化架构，使您能够自定义和扩展库以满足特定的机器学习需求。
4. ML5.js：
ml5.js 是一个开源 JavaScript 库，旨在使创意开发人员和艺术家更容易访问机器学习。这提供了广泛的预训练机器学习模型和工具，用于构建交互式和艺术应用程序。
ml5.js 建立在 TensorFlow.js 之上，为机器学习提供了更高级别的 API。这简化了预训练模型的集成，使其成为创造性应用程序和快速原型的绝佳选择。
ml5.js 的主要功能
- 高级抽象：它通过提供高级抽象来简化机器学习模型的使用。开发人员可以轻松地将机器学习集成到他们的项目中，而无需深入了解底层模型。
- 预训练模型：它包括用于图像分类、对象检测、样式迁移和自然语言处理等任务的各种预训练模型。这些模型可以开箱即用，也可以针对特定任务进行微调。
- 实时交互：该库支持与机器学习模型的实时交互，使其适用于响应用户输入、网络摄像头数据和其他动态源的应用程序。
5. ConvNetJS：
ConvNetJS 是 JavaScript 中卷积神经网络的缩写，是一个开源 JavaScript 库，专注于神经网络，尤其是卷积神经网络 （CNN）。
它提供了用于构建、训练和运行深度学习模型的工具，使其成为对图像识别、计算机视觉和各种机器学习任务感兴趣的开发人员的宝贵资源。
它主要关注卷积神经网络，这对于图像识别等任务至关重要。如果您的项目涉及计算机视觉，那么此库是必不可少的。
ConvNetJS 的主要功能
- 卷积神经网络：ConvNetJS 针对构建和训练 CNN 进行了优化，CNN 擅长与图像相关的任务。CNN 由卷积层、池化层和全连接层等层组成。
- 神经网络可视化：该库提供了可视化工具，可帮助开发人员了解他们的神经网络如何处理数据，使其可用于教育目的和调试。
- 自定义网络架构：开发人员可以定义自定义神经网络架构，指定层数、每层神经元数和激活函数。
6. Keras.js：
Keras.js 是一个开源 JavaScript 库，它将流行的高级深度学习框架 Keras 的功能引入 Web 浏览器。
Keras 以其易用性和灵活性而闻名，Keras.js 将这些功能扩展到 JavaScript 生态系统，允许开发人员直接在浏览器中创建、训练和运行深度学习模型。
Keras.js 是流行的深度学习框架 Keras 的 JavaScript 实现。它允许您在浏览器中运行预先训练的 Keras 模型，从而轻松地将复杂的神经网络整合到您的 Web 应用程序中。
Keras.js 的主要功能
- 浏览器内执行：Keras.js 直接在浏览器中运行深度学习模型，方便基于 Web 的应用程序、交互式演示和教育工具。
- GPU 加速：该库可以利用 WebGL 和 WebGPU 进行 GPU 加速，从而显着提高模型训练和推理性能。
- 预训练模型：Keras.js 提供预训练模型，允许开发人员使用和微调模型来执行图像识别、自然语言处理等任务。
7. WebDNN
WebDNN 是 Web Deep Neural Network 的缩写，是一个开源 JavaScript 库，旨在在 Web 浏览器中高效优化和运行深度神经网络 （DNN）。
它使开发人员能够直接在 Web 应用程序中执行机器学习模型，尤其是深度学习模型，从而提供高性能和实时推理。
WebDNN 是一个深度学习框架，用于在 Web 浏览器中部署机器学习模型。它优化了模型以在浏览器中进行推理，从而实现实时预测。
- 优化执行：它优化了 DNN 模型，以便在 CPU 和 GPU 上高效执行，为 Web 应用程序提供高性能推理。
- 跨平台支持：WebDNN 旨在跨不同平台工作，包括 Windows、macOS、Linux 和移动设备。
- 实时交互：该库允许与机器学习模型进行实时交互，非常适合需要快速响应用户输入或传感器数据的应用程序。
