10 примеров машинного обучения на JS


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Введение в TensorFlow.js: Машинное обучение в Javascript

Мы рады представить TensorFlow.js, библиотеку с открытым исходным кодом, которую можно использовать для определения, обучения и запуска моделей машинного обучения полностью в браузере, используя Javascript и высокоуровневый API. Если вы разработчик Javascript и новичок в ML (Machine Learning) — TensorFlow.js — отличный способ начать обучение. Если же вы разработчик ML, который плохо знаком с Javascript, читайте дальше, чтобы узнать больше о новых возможностях ML в браузере. В этом посте мы приведем краткий обзор TensorFlow.js и ресурсы, которые можно использовать, чтобы его попробовать.

ML в браузере

Запуск программ машинного обучения полностью на стороне клиента в браузере открывает новые возможности, такие как интерактивное машинное обучение! Если вы посмотрите трансляцию c TensorFlow Developer Summit, то в течение выступления о TensorFlow.js вы найдете демо-версию, где @dsmilkov и @nsthorat обучают модель управления игрой PAC-MAN с помощью компьютерного зрения и веб-камеры прямо в браузере. Вы также можете попробовать сделать это самостоятельно, перейдя по ссылке ниже — и найти нужное в папке examples.

Если вы хотите попробовать другую игру, то зацените Emoji Scavenger Hunt — на этот раз из браузера на вашем мобильном телефоне.

Запуск ML в браузере означает, что с точки зрения пользователя нет необходимости устанавливать какие-либо библиотеки или драйверы. Просто откройте веб-страницу, и ваша программа готова к запуску. Кроме того, всё готово к работе с ускорением на GPU. TensorFlow.js автоматически поддерживает WebGL и сам ускорит ваш код, если доступен графический процессор. Пользователи также могут открывать вашу веб-страницу с мобильного устройства, и в этом случае ваша модель может использовать данные датчиков, например, гироскопа или акселерометра. Наконец, все данные остаются на клиенте, что делает TensorFlow.js пригодным для вывода с низкой задержкой, а также для приложений, сохраняющих конфиденциальность.

Что вы можете делать с TensorFlow.js?

Если вы разрабатываете с TensorFlow.js, вот три рабочих процесса, которые вы можете рассмотреть.

Вы можете импортировать существующую, предварительно обученную модель для вывода. Если у вас есть существующая модель TensorFlow или Keras, которую вы ранее обучали в автономном режиме, вы можете преобразовать ее в формат TensorFlow.js и загрузить ее в браузер для вывода.

Вы можете переподготовить импортированную модель. Как и в демонстрационной версии Pac-Man выше, вы можете использовать трансферное обучение, чтобы дополнить существующую модель, обученную в автономном режиме, используя небольшой объем данных, собранных в браузере, с использованием метода, называемого Image Retraining. Это один из способов быстрого обучения точной модели, используя небольшой объем данных.

Создавайте модель прямо в браузере. Вы также можете использовать TensorFlow.js, чтобы полностью определять, обучать и запускать модели в браузере, используя Javascript и API-интерфейс слоев высокого уровня. Если вы знакомы с Keras, высокоуровневый API должно показаться вам знакомым.

Давайте немного покодим

Если вам нравится, вы можете начать непосредственно с примеров или туториалов. Они показывают, как экспортировать модель, определенную в Python для вывода в браузере, а также как определить и обучить модели полностью в Javascript. В качестве быстрого предварительного просмотра приведен фрагмент кода, который определяет нейронную сеть для классификации цветов, как в руководстве по началу работы на TensorFlow.org. Здесь мы определим модель, используя стек слоев.

Используемый здесь API-интерфейс слоев поддерживает все слои Keras, находящиеся в каталоге примеров (включая полносвязные, сверточные, долгой краткосрочной памяти и др). Затем мы можем обучить нашу модель, используя тот же Keras-совместимый API вызовом метода:

Теперь модель готова к использованию для прогнозирования:

TensorFlow.js также включает в себя низкоуровневый API (ранее deeplearn.js) и поддержку Eager execution. Вы можете узнать больше об этом, посмотрев доклад на саммите разработчиков TensorFlow.

TensorFlow.js работает на основе WebGL и предоставляет высокоуровневый API для определения моделей и низкоуровневый API для линейной алгебры и автоматического дифференцирования. TensorFlow.js поддерживает импорт моделей TensorFlow SavedModels и Keras.

Как TensorFlow.js относится к deeplearn.js?

Хороший вопрос! TensorFlow.js, экосистема инструментов JavaScript для машинного обучения, является преемником deeplearn.js, который теперь называется TensorFlow.js Core. TensorFlow.js также включает в себя Layers API, который является библиотекой более высокого уровня для построения моделей машинного обучения с использованием Core, а также инструменты для автоматического переноса моделей TensorFlow SavedModels и Keras hdf5. Для ответов на другие вопросы, подобные этим, зацените FAQ.

Где можно узнать больше?

Чтобы узнать больше о TensorFlow.js, посетите homepage проекта, ознакомьтесь с руководствами и попробуйте примеры. Вы также можете посмотреть выступление на саммите разработчиков TensorFlow в 2020 году и следить за TensorFlow в Twitter.

Спасибо за интерес, и нам инетерсно посмотреть, что вы создаете с TensorFlow.js! Если хотите, вы можете следить за обновлениями @dsmilkov, @nsthorat и @sqcai из команды TensorFlow.js в Twitter.

Присоединяйтесь к нашим каналам FrontEndDev и Web Stack в Telegram, чтобы не пропустить самое интересное!

OtherMedia

Информация должна принадлежать людям

TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер

Кратко рассмотрены основные особенности недавно вышедшей JavaScript-версии популярного фреймворка машинного обучения от Google – TensorFlow.js.

Предыстория

В прошлом году компания Google представила библиотеку deeplearn.js, позволяющую пользователям непосредственно в браузере строить модели машинного обучения, используемые, например, для классификации изображений.

Эта библиотека была усовершенствована и представлена под названием TensorFlow.js: код стал более читаемым, функции заработали быстрее и пополнились решениями, позволяющими строить детализированные модели, а использование WebGL-технологии все так же позволяет на лету обрабатывать графические данные.

Устройство TensorFlow.js

Для обучения модели обычно как разработчику, так и конечному потребителю моделей машинного обучения, требуется установка соответствующих библиотек. Однако в TensorFlow.js интерфейсом является браузер, поэтому при подключении скриптового файла исчезает необходимость в установке библиотек и отслеживании зависимостей, все «доставляется на дом».

Строение библиотеки можно представить в виде оболочечной структуры – ядерного API и покрывающих его высокоуровневых слоев:

  • Ops API (сокращенно от operations – низкоуровневые операции). Синтаксически эта составляющая близка к классическому TensorFlow с Python-интерфейсом.
  • Layers API (высокоуровневые слои). Это API аналогично библиотеке Keras, сводящей действия в обучении к минималистичным наборам наиболее распространенных общих команд. Например, ранее мы показывали пример на Keras решения задачи предсказания сахарного диабета в 15 строк кода, в числе которых и загрузка данных, создание и обучение модели, проверка полученных результатов.

На основе высокоуровневого API можно построить собственный интерфейс для взаимодействий пользователя с моделью. Это открывает новые возможности для быстрого создания веб-приложений с захватом данных с сенсоров переносимых устройств (акселерометра, гироскопа, камеры, GPS и т.д.) и обучения моделей для подбора релевантного контента, исходя из поведения пользователя.


При этом автоматически обеспечивается безопасность, так как данные создаются и хранятся на стороне клиента. Кроме того, TensorFlow.js позволяет использовать предобученные модели, что крайне удобно для трудоемких задач, например, таких как распознавание образов (в качестве примера посмотрите код и демо для задачи распознавания расположенных перед веб-камерой объектов).

Как выглядит работа с TensorFlow.js

Ключевой структурой данных в TensorFlow.js являются тензоры – обобщения матриц на случаи потенциально бо́льших размерностей. Создание и обучение модели в TensorFlow.js возможно двумя способами.

Первый вариант создания модели – в результате запуска HTML-файла, в скриптовом блоке которого между тегами помещен написанный вами код команд API фреймворка. Например, следующий код решает задачу линейной регрессии:

Сохранение нейронной сети в JSON и другое: обучаем нейронную сеть на JavaScript

Когда речь идет о задачах, отличных от обработки больших массивов информации, человеческий мозг обладает большим преимуществом по сравнению с компьютером. Человек может распознавать лица, даже если в помещении будет много посторонних объектов и плохое освещение. Мы легко понимаем незнакомцев, даже когда находимся в шумном помещении. Но, несмотря на годы исследований, компьютеры все еще далеки от выполнения подобных задач на высоком уровне.

Искусственные нейронные сети применяются в различных областях науки, начиная с систем распознавания речи и заканчивая системами распознавания вторичной структуры белка, классификации различных видов рака и генной инженерии.

Сегодня нейронные сети популярны как никогда. Свои решения в этой области представляют такие компании, как Google, Microsoft и многие другие. Но существуют и библиотеки с открытым кодом, написанные энтузиастами на самых разных языках. Сегодня tproger расскажет вам об одной из них — это библиотека brain, написанная на JavaScript.

Использование

Самый простой пример применения — обучение на функции XOR:

А еще есть очень классная визуализация того, как нейронная сеть обучается XOR, OR и другим логическим функциям.

Чтобы установить библиотеку, можно использовать, например, npm:

npm install brain

Можно также скачать последнюю версию brain.js. Тренировать сеть можно даже оффлайн, а затем уже натренированную загрузить на сайт.

«КРОК», Москва, Троицк, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Самара, Иркутск, Пермь, Краснодар, Воронеж, Челябинск, от 120 000 до 240 000 ₽

Чтобы начать обучать сеть, нужно использовать функцию train() , в которую передаются данные для обучения в виде массива. Сеть будет обучаться всеми данными сразу в одном вызове train() . Чем больше моделей обучения — тем дольше сеть будет обучаться, но и справляться со своей задачей она после этого будет лучше.

Каждая модель для обучения должна иметь параметры input и output , каждый из которых составляет массив или хэш чисел от 0 до 1. Например, для демо с распознаванием контрастности цветов это выглядело так:

Функция train() умеет принимать в качестве второго аргумента массив нескольких параметров:

Обучаться сеть будет до тех пор, пока не будет достигнут заданный порог ошибок (по умолчанию задается 0.005) или не будет совершено заданное число итераций (20000).

По умолчанию вы никак не можете определить, как много времени осталось до конца обучения, но зато можно поставить на true параметр log, чтобы отслеживать ход обучения. Если передать в качестве этого параметра функцию, то она будет вызываться каждый раз через каждое заданное число итераций.

Мастер Йода рекомендует:  16 генераторов CSS-кода для веб-разработчиков

learningRate — параметр, определяющий, как быстро натренируется нейронная сеть. Задается он числом от 0 до 1. Чем меньше параметр, тем дольше сеть будет обучаться. С увеличением числа скорость будет расти, но вместе с этим растет вероятность более плохого качества обучения. По умолчанию это число составляет 0.3.

Результатом обучения будет массив output с информацией о том, как прошло обучение.

Если обучение закончилось ошибкой, то параметр error будет близок к порогу ошибки. Причиной этому может стать излишняя «зашумленность» данных, недостаток нейронов или недостаточное число итераций. Если даже после 20000 итераций ошибка составила около 0.4, это может означать, что сеть плохо воспринимает предоставляемые вами данные.

Обученную сеть можно хранить в формате JSON:

Также можно данных сохранить в функцию:

NeuralNetwork() принимает ассоциативный массив параметров:

Первый параметр — общее количество скрытых слоев и размер каждого слоя. Например, если нужно два скрытых слоя — один с 3 нодами и второй с 4, то параметр будет таким:

hiddenLayers: [3, 4]

По умолчанию brain использует один слой, пропорциональный размеру входного массива.

Кстати, сеть может использовать WriteStream. Ее можно тренировать, используя pipe() , чтобы отправлять данные в сеть.

Чтобы тренировать сеть в потоке, сначала нужно поток создать вызовом метода net.createTrainStream() , принимающего следующие параметры:

  • floodCallback() — функция, которая будет вызываться на каждой итерации обучения;
  • doneTrainingCallback(info) — функция, которая выполнится после завершения обучения. Параметр info будет содержать ассоциативный массив информации о том, как прошло обучение:

Также можно использовать Transform, чтобы привести данные к корректному формату или чтобы на лету нормализовывать данные.

8 лучших платформ и библиотек JavaScript для машинного обучения

Невероятный рост новых технологий, таких как машинное обучение, облегчил жизнь разработчикам: создавать приложения на базе искусственного интеллекта стало намного проще. И теперь к активному применению программных платформ на Python для развития машинного обучения и искусственного интеллекта прибегает всё больше сторонников этой технологии. Примечательно и то, что инструменты создания приложений на языке JavaScript тоже активно внедряются при разработке искусственного интеллекта.


Хотя Python является языком программирования большинства платформ для машинного обучения, и JavaScript не отстает. Вот почему среди разработчиков JavaScript пользуются популярностью фреймворки для тренировки и внедрения моделей машинного обучения в браузере.

Давайте рассмотрим несколько платформ для машинного обучения на JavaScript, которым обязательно должно найтись место среди факторов роста вашего бизнеса за счёт использования технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

1. Brain.js

Brain.js — это библиотека с открытым кодом на языке JavaScript, используемая для запуска и обработки нейронных сетей. Особенно она полезна для разработчиков, отважившихся попробовать свои силы в машинном обучении, и отлично подойдёт тем из них, кому уже знакомы все сложности JavaScript.

Brain.js используется, как правило, с Node.js или с браузером на стороне клиента для тренировки моделей машинного обучения.

Для настройки Brain.js используется следующая команда:

А уже для установки наивного байесовского классификатора — такая:

Чтобы включить библиотеку в браузер, используйте такой код:

2. ML.js

ML.js изначально была призвана сделать машинное обучение доступным для широкого круга пользователей: студентов, художников и т.д. Это библиотека JavaScript, использующая алгоритмы и инструменты внутри браузера и работающая поверх Tensorflow.js без внешних зависимостей.

Первым делом необходимо установить инструменты ML.js, используя следующий код:

Ниже приведены поддерживаемые алгоритмы машинного обучения:

Для обучения с учителем:

Для обучения без учителя:

3. Keras.js

С помощью KeraJS можно запускать модели Keras в браузере с поддержкой графического процессора через WebGL. Эти модели запускаются и в Node.js, но только в режиме работы центрального процессора.

Я составил список моделей Keras, запускаемых в браузере:

4. Limdu.js

Это платформа машинного обучения, используемая для Node.js.

Limdu.js идеально подходит для виртуальных собеседников (чат-ботов), обработки естественного языка и других диалоговых систем.

Устанавливается следующей командой:

Поддерживает следующие методы и классификации:

Классификация с несколькими метками

5. Tensorflow.js

Это библиотека машинного обучения с открытым кодом на языке JavaScript, поддерживаемая Google.

Может использоваться в разных целях: понимание моделей машинного обучения, обучение нейронных сетей в браузере, образование и т.д.

Tensorflow.js позволяет тренировать модели машинного обучения на JavaScript и облегчает его последующее развёртывание в браузере или на Node.js.

С помощью этой платформы в модели логического вывода можно запускать предварительно обученные модели, а код можно писать на Typescript (ES6 JavaScript или ES5 JavaScript).

Чтобы быстро создать модель, наберите нижеуказанный код внутри тега header в HTML-файле и пишите программы на JavaScript.

6. PropelJS

Это библиотека машинного обучения на языке JavaScript с инфраструктурой numpy, поддерживаемая процессорами (особенно для научных расчётов). Может использоваться как для браузерных приложений, так и для приложений на NodeJS.

Вот конфигурационный код для браузера:

Для приложения на nodejs используется следующий код:

7. stdLib

Эта библиотека JavaScript используется для создания продвинутых статистических моделей и библиотек машинного обучения. Кроме того, она может использоваться в графических средствах отображения информации для разведочного анализа данных, а также визуализации данных.

Ниже приводится список библиотек, имеющих отношение к машинному обучению:


Двоичная классификация через стохастический градиентный спуск

Линейная регрессия через стохастический градиентный спуск

8. ConvNetJS

Эта библиотека JavaScript используется для обучения нейронных сетей (моделей глубокого обучения) исключительно в браузере. Приложение на NodeJs тоже может использовать эту библиотеку. Для начала работы нужна её минифицированная версия с минифицированной библиотекой ConvNetJS.

Используйте следующий код:

Заключение

Пока что нами были рассмотрены 8 лучших платформ машинного обучения на JavaScript.

Очевидно, этот язык пока не стал главным языком машинного обучения. Однако типичные проблемы, связанные с производительностью, обработкой матричных данных и обилием полезных библиотек, медленно решаются, заполняя разрыв между обычными приложениями и использованием машинного обучения.

Следовательно, вышеперечисленные библиотеки машинного обучения JavaScript будут полезны, если вам нужна альтернатива платформам python для разработки машинного обучения.

Машинное обучение с Javascript

Machine Learning with Javascript

Изучите машинное обучение с помощью Javascript и TensorflowJS и с практическими проектами. Если вы здесь, вы уже знаете правду: машинное обучение — это будущее всего. В ближайшие годы не будет ни одной отрасли в мире, нетронутой Machine Learning. Вы можете либо понять это сейчас, либо проиграть на волне невероятных перемен. Вы, вероятно, уже много раз используете приложения каждый день, которые полагаются на методы машинного обучения. Так зачем же оставаться в темноте?

Уже есть много курсов машинного обучения. Я построил этот курс, чтобы стать лучшим введением в эту тему. Никакой предмет не остается нетронутым, и мы никогда не оставляем ни одной области в темноте. Если вы пройдете этот курс, вы будете готовы войти и понять любую субдисциплину в мире машинного обучения.

Общий вопрос — почему Javascript? Я думал, что ML — это все о Python и R?

Ответ прост: ML с Javascript просто легче изучить, чем с Python. Хотя он очень популярен, Python является «выразительным» языком, который является кодовым словом, которое означает «запутанный язык». Одна строка Python может содержать огромное количество функций; это здорово, когда вы понимаете язык и предмет, но не так, когда вы пытаетесь изучить новую тему.

Кроме того, Javascript делает ML более понятным, он также открывает новые горизонты для приложений, которые вы можете создать. Вместо того, чтобы ограничивать развертывание кода Python на сервере для запуска вашего кода ML, вы можете создавать одностраничные приложения или даже расширения браузера, которые запускают интересные алгоритмы, что может дать вам возможность разработать совершенно новый вариант использования!

Этот курс сосредоточен на алгоритмах, математике или Tensorflow, или что. !

Давайте будем честными — подавляющее большинство курсов ML доступно онлайн-танцам вокруг запутанных тем. Они поощряют вас использовать алгоритмы и функции предварительной сборки, которые делают для вас весь тяжелый подъем. Хотя это может привести к быстрым успехам, в конечном итоге это затруднит вашу способность понимать ML. Вы можете понять, как применять методы ML, если вы понимаете основные алгоритмы.

Это цель этого курса — я хочу, чтобы вы поняли точные математические и технические приемы программирования, которые используются в наиболее распространенных алгоритмах ML. После того, как вы приобретете эти знания, вы можете легко подбирать новые алгоритмы «на лету» и создавать гораздо более интересные проекты и приложения, чем другие инженеры, которые понимают, как передавать данные в магическую библиотеку.

У вас нет знаний в математике? Это нормально! Я обращаю особое внимание на то, чтобы ни одна лекция не зашла слишком далеко в темы математики.

Краткое описание того, что вы узнаете:

  • Расширенное профилирование памяти для повышения производительности ваших алгоритмов
  • Создавайте приложения на базе мощной библиотеки Tensorflow JS
  • Разработка программ, работающих либо в браузере, либо с помощью Node JS
  • Напишем чистый, простой в понимании код ML, без одноименных переменных или запутывающих функций
  • Возьмем основы линейной алгебры, чтобы значительно ускорить работу вашего кода с помощью операций на основе матриц. (Не волнуйтесь, я сделаю математику легкой!)
  • Поймем, как скрутить общие алгоритмы в соответствии с вашими уникальными вариантами использования
  • Выделим результаты вашего анализа с помощью графической библиотеки пользовательского построения
  • Изучим стратегии повышения эффективности, которые могут применяться к любому типу кода Javascript.
  • Методы загрузки данных, как в браузере, так и в среде Node JS

Бесплатный курс Brain.js по программированию нейронных сетей на JavaScript

Brain.js — практический курс, благодаря которому можно научиться созданию нейронных сетей на JavaScript. Он включает в себя 19 видеоуроков, доступных бесплатно.

Обучение состоит из введения в Brain.js и знакомства с популярной библиотекой JavaScript, которая помогает строить нейронные сети в браузере и в Node.js. Курс делает упор на практику и интерактивность, а благодаря платформе Scrimba можно напрямую взаимодействовать с примером кода и быстро вносить в него изменения.

Brain.js рассчитан на тех, кто знает JavaScript. Этот курс поможет решить различные задачи с помощью нейронных сетей. Вот некоторые из проектов, которые можно создать после обучения:

  • счетчики;
  • базовые математические сети;
  • распознаватели изображений;
  • анализаторы мнений.

Все видеоуроки доступны по ссылке. Обучение идет на английском языке.

Об авторе

Роберт Пламмер — ведущий разработчик библиотеки Brain.js. Он умеет объяснять сложные вещи так, чтобы каждый мог их понять. Задать вопросы и оставить отзывы о курсе можно с помощью Twitter-аккаунта автора.

Краткое описание уроков

1. Введение

Обзор концепций, с которыми знакомит курс, и пояснение, как будут проходить занятия.

2. Наша первая нейронная сеть!


Написание кода, создание простой сети XOR.

3. Как они учатся? Распространения

В этом уроке объясняются концепции прямого и обратного распространения, которые лежат в основе нейронных сетей. Для наглядности используется простой пример, который будет понятен широкой аудитории.

Мастер Йода рекомендует:  70% брендов не отвечают на твиты пользователей

4. Как они учатся? Структура

В этой лекции можно ознакомиться с основной структурой нейронных сетей.

5. Как они учатся? Слои

Урок, где дается пояснение, как настроить слои Brain.js и почему они важны.

6. Работа с объектами

Одна из особенностей Brain.js — возможность работать с объектами. Как именно это сделать, демонстрируется на примере нейронной сети. Она предсказывает яркость цветов на основе того, сколько красного, зеленого и синего они содержат.

7. Учиться не только на цифрах

Нейронная сеть понимает только цифры, для каких бы целей она ни создавалась. Но у Brain.js есть встроенное решение этой проблемы: урок о том, как можно использовать нечисловые значения для создания нейронных сетей.

8. Подсчет с помощью нейронных сетей

Рекуррентные нейронные сети как простой и полезный инструмент. В лекции поясняется, почему подобные сети — большой шаг к созданию машин, которые запоминают и могут понимать контекст.

9. Прогноз фондового рынка. Нормализация

Урок, в котором дается эффективный способ нормализовать данные, что помогает делать предсказания по текущим ценам на акции.

10. Прогноз фондового рынка. Предсказание на следующий день

Нормализовав данные, можно создать нейронную сеть, которая будет предсказывать цену акций на следующий день.

11. Прогноз фондового рынка. Предсказание следующих трех шагов

Лекция о том, что такое метод прогноза Brain.js, который позволяет предсказывать сразу несколько шагов в будущем.

12. Периодические нейронные сети и математика

Как обучать нейронные сети складывать числа с помощью набора строк. Эти скринкасты дают представление о том, как рекуррентная нейронная сеть преобразует входные данные в массивы.

13. Распознание изображений

Еще одно полезное умение нейронных сетей — распознавать изображения. Урок о том, как создать нейронную сеть, которая может распознавать числа ASCII. Это фиктивная версия искусственного зрения.

14. Написание детской книги с периодической сетью

Как научить сеть писать детские книги. Это пример, который демонстрирует способность нейронных сетей к повторению. Сеть создает новое предложение, основываясь на данных из четырех предыдущих.

15. Анализ мнений

Один из вариантов, как использовать машинное обучение и нейронные сети, — это обнаружение мнений. Например, чтобы понять, какие отзывы люди дают о компании в социальных сетях. В уроке объясняется, как использовать сеть LSTM для анализа мнений.

16. Периодические нейронные сети и входные данные

Периодическая нейронная сеть преобразует входные данные в так называемую входную карту, о чем и рассказывается в этом уроке.

17. Простое подкрепление обучения

Демонстрация того, что такое обучение с подкреплением на примере простейшей сети XOR.

18. Создание механизма рекомендаций

Системы рекомендаций часто используются такими компаниями, как Netflix и Amazon, чтобы предлагать пользователям подходящие предложения. Урок объясняет, как создавать подобные системы.

19. Заключительные мысли

Подведение итогов и рекомендации для тех, кто хочет стать инженером по машинному обучению.

Топ-5 языков для машинного обучения


Существует великое множество языков программирования, однако не все они подходят для машинного обучения (МО). Портал Techopedia рассказывает о наиболее подходящих языках, их преимуществах и недостатках.

Специалист по вычислительной техники Стэнфордского университета Эндрю Нгом дал МО следующее определение: «наука, которая работает над тем, как научить компьютеры функционировать без явного программирования». Предпосылки к рождению науки появились в однако вплоть до начало они носили лишь теоретический характер. Настоящий прорыв произошел десятилетие назад, когда МО стало катализатором развития нескольких прорывных технологий, особенно это касается искусственного интеллекта. МО можно разбить на несколько категорий, включая контролируемое (supervised), неконтролируемое (unsupervised), полууправляемое (semi-supervised ) и обучение с подкреплением (reinforcement learning).

В то время, как контролируемое обучение для выведения взаимосвязи с выходными результатами опирается на маркированные (помеченные) входные данные, неконтролируемое МО предназначено для обнаружения закономерностей среди немаркированных входных данных. В полууправляемом (или МО с частичным привлечением учителя) применяется комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения, тогда как обучение с подкреплением направлено на то, чтобы программы могли повторять заданную последовательность циклов или разрабатывать процессы с желаемыми результатами, избегая при этом ошибок.

МО в современной итерации востребовано во многих отраслях промышленности, растет также спрос на продукты и услуги, основой которых являются машинные алгоритмы. Предприятия применяют прогностические возможности МО, стремясь разработать предписывающие (prescriptive) методы для принятия обоснованных решений. Технология предусматривает несколько методов разработки ПО на базе машинных алгоритмов, однако самым популярным из них является задействование языков программирования.

Python. Это высокоуровневый язык программирования, который имеет множество различных способов применений, включая науку о данных и внутреннюю веб-разработку. Он был создан Python Foundation в начале и является мощным инструментом для анализа данных, широко используется в технологии больших данных. Особый статус ему придает многочисленное сообщество разработчиков МО, которое в основном сосредоточено на быстрорастущем ИИ-направлении.

Благодаря активному сообществу для Python появилось множество готовых библиотек МО. Этот язык — платформенно независимый, поэтому его можно адаптировать практически к любой операционной системе. Еще одно преимущество Python связано с его открытостью — он построен на базе технологий Open Source, поэтому разработчики могут получить доступ к любому стеку языка.

Что касается минусов Python, то поскольку это динамически типизированный язык, работа с ним в среде МО может вызывать проблемы. Одной из них является сложность отслеживания ошибок в коде, что связано с разрастанием кодовой базы программы и, соответственно, с ее сложностью. В некоторых случаях (сложные проекты для крупных организаций) аудит кода может выливаться в значительные финансовые затраты, отнимать много времени и сказываться на продуктивности проекта.

R. Этот язык программирования появился в начале и является частью проекта GNU. Он широко применяется в анализе данных и, как правило, является целевым для решения общих задач МО, таких как регрессия, классификация и формирование дерева решений. R помимо прочего пользуется популярностью среди статистиков. Как и Python, R обладает открытым исходным кодом и широко известен как язык, пакеты для работы с которым относительно легко установить, настроить и применять.

R — платформенно независимый, он хорошо интегрируется с другими языками программирования. Наряду с анализом данных, R приспособлен для визуализации данных.

Несмотря на относительную простоту интеграции с другими инструментами, R обладает рядом особенностей, которые усложняют его изучение. К ним, например, можно отнести нетрадиционные структуры данных и индексирование (которое начинается с 1 вместо 0).

R менее популярен, чем Python, поэтому массив документации, требуемый разработчикам для создания приложений в области МО, у него меньше.

JavaScript. Этот язык появился в середине как инструмент для улучшения практики веб-разработки и является одним из наиболее востребованных в этой области. JavaScript — высокоуровневый и динамически типизированный язык, гибкий и мультипарадигмальный. Применение языка в МО получило ограниченное применение, но, тем не менее, такие известные проекты, как Google Tensorflow.js, основаны на JavaScript.

Что касается плюсов JavaScript в области МО, то он открывает возможности проще вступить на неизведанную тропу для веб-разработчиков и разработчиков приложений, которые в значительной степени уже хорошо с ним знакомы. Однако нынешняя JavaScript-экосистема для МО все еще выглядит незрелой, поэтому поддержка этого типа разработки в настоящее время ограничена. Помимо этого ей недостает функций для работы с данными, которые в таких языках, как R и Python, присутствуют по умолчанию.

C++. Это самый старый среди наиболее распространенных на сегодняшний день языков программирования. Он был создан в недрах Bell Labs в начале как научно-исследовательский проект, направленный на расширение возможностей языка Си. Обладая возможностями одновременно как низкоуровневого, так и высокоуровневого языка программирования, в контексте МО C++ обеспечивает более высокий уровень контроля и эффективности, чем другие языки программирования.

Гибкость языка хорошо подходит для ресурсоемких приложений, и подмножество программ МО здесь — не исключение. Учитывая, что C++ — статически типизированный язык, он может выполнять задачи с относительно высокой скоростью.

Что касается его минусов, то основным из них является то, что для создания новых приложений на базе C++ требуется написание большого объема сложного кода, что занимает много времени и может вызвать большие трудности в обслуживании. Язык C++ определенно сложен в овладении и, создавая на нем новые проекты, начинающие программисты очень часто допускают невынужденные ошибки.

Java. За созданием Java стоит Sun Microsystems. Появившийся в середине он изначально замышлялся как высокоуровневый и объектно-ориентированный язык программирования, который во многом напоминает по структуре C++. Обладая огромной популярностью, Java может похвастаться широким спектром алгоритмов, которые очень полезны для сообщества разработчиков софта МО. Во многом Java считается одним из самых безопасных языков программирования благодаря использованию байт-кода и песочниц.

Его можно обозначить как удачную инкарнацию C++ (Java обладает большинством функционала, заложенным в C++), которая лишена недостатков последнего — проблем с безопасностью кодовой базы и сложностью компиляции.

Несмотря на все свои преимущества, Java имеет репутацию более медленного языка, чем многие другие языки программирования и в том числе C++. Кроме того, начиная с 2020 г. для написания определенных бизнес-приложений на Java требуется коммерческое лицензирование, что выльется в дополнительные расходы для предприятий.

Выводы

Python — самый популярный из всех языков программирования, применяемых в МО. Тем не менее, сбрасывать со счетов JavaScript и ряд некоторых других языков, может быть непредусмотрительно. Это связано с тем, что со временем их популярность будет расти, отражая изменения бизнес-ландшафта. Что касается тенденций программирования, то можно с уверенностью сказать, что в ближайшие несколько лет написание кода останется востребованной функцией, однако оно станет менее ориентированным на код и больше на функционал, поскольку машины сами научатся писать код.

10 Machine Learning Examples in JavaScript

Machine learning libraries are becoming faster and more accessible with each passing year, showing no signs of slowing down. While traditionally Python has been the go-to language for machine learning, nowadays neural networks can run in any language, including JavaScript!

The web ecosystem has made a lot of progress in recent times and although JavaScript and Node.js are still less performant than Python and Java, they are now powerful enough to handle many machine learning problems. Web languages also have the advantage of being super accessible — all you need to run a JavaScript ML project is your web browser.

Most JavaScript machine learning libraries are fairly new and still in development, but they do exist and are ready for you to try them. In this article we will look at some of these libraries, as well as a number of cool AI web app examples to get you started.

1. Brain

Brain is a library that lets you easily create neural networks and then train them based on input/output data. Since training takes up a lot of resources, it is preferred to run the library in a Node.js environment, although a CDN browser version can also be loaded directly onto a web page. There is a tiny demo on their website that can be trained to recognize color contrast.

Мастер Йода рекомендует:  Каждая строка кода должна быть задокументирована

Deep playground

Educational web app that lets you play around with neural networks and explore their different components. It has a nice UI that allows you to control the input data, number of neurons, which algorithm to use, and various other metrics that will be reflected on the end result. There is also a lot to learn from the app behind the scenes — the code is open-source and uses a custom machine learning library that is written in TypeScript and well documented.

FlappyLearning

FlappyLearning is a JavaScript project that in roughly 800 lines of unminifed code manages to create a machine learning library and implement it in a fun demo that learns to play Flappy Bird like a virtuoso. The AI technique used in this library is called Neuroevolution and applies algorithms inspired by nervous systems found in nature, dynamically learning from each iteration’s success or failure. The demo is super easy to run — just open index.html in the browser.

Synaptic

Probably the most actively maintained project on this list, Synaptic is a Node.js and browser library that is architecture-agnostic, allowing developers to build any type of neural network they want. It has a few built-in architectures, making it possible to quickly test and compare different machine learning algorithms. It’s also features a well written introduction to neural networks, a number of practical demos, and many other great tutorials demystifying how machine learning works.

Land Lines

Land Lines is an interesting Chrome Web experiment that finds satellite images of Earth, similar to doodles made by the user. The app makes no server calls: it works entirely in the browser and thanks to clever usage of machine learning and WebGL has great performance even on mobile devices. You can check out the source code on GitHub or read the full case study here.

ConvNetJS


Although it is no longer actively maintained, ConvNetJS is one of the most advanced deep learning libraries for JavaScript. Originally developed in Stanford University, ConvNetJS became quite popular on GitHub, resulting in many community driven features and tutorials. It works directly in the browser, supports multiple learning techniques, and is rather low-level, making it suitable for people with bigger experience in neural networks.

Thing Translator

Thing Translator is a web experiment that allows your phone to recognize real-life objects and name them in different languages. The app is built entirely on web technologies and utilizes two machine learning APIs by Google — Cloud Vision for image recognition and Translate API for natural language translations.

Neurojs

Framework for building AI systems based on reinforcement learning. Sadly the open-source project doesn’t have a proper documentation but one of the demos, a self-driving car experiment, has a great description of the different parts that make up a neural network. The library is in pure JavaScript and made using modern tools like webpack and babel.

Machine_learning

Another library that allows us to set up and train neural networks using only JavaScript. It is super easy to install both in Node.js and in the client side, and has a very clean API that will be comfortable for developers of all skill levels. The library provides a lot of examples that implement popular algorithms, helping you understand core machine learning principals.

DeepForge

DeepForge is a user-friendly development environment for working with deep learning. It allows you to to design neural networks using а simple graphical interface, supports training models on remote machines, and has built in version control. The project runs in the browser and is based on Node.js and MongoDB, making the installation process very familiar to most web devs.

Bonus: Machine Learning in Javascript

An excellent series of blog posts by Burak Kanber that goes over some of the machine learning fundamentals. The tutorials are well written, clear, and targeted specifically towards JavaScript developers. A great resource if you want to understand machine learning more in depth.

Conclusion

Although the JavaScript machine learning ecosystem is not fully developed yet, we recommend using the resources on this list to make your first steps in ML and get a feel for the core techniques. As the experiments in the article show, there are tons of fun stuff you can make using only the browser and some familiar JavaScript code.

Bootstrap Studio

The revolutionary web design tool for creating responsive websites and apps.

Machine Learning with Javascript

    Сертификат об окончании
  • Basic understanding of terminal and command line usage
  • Ability to read basic math equations

If you’re here, you already know the truth: Machine Learning is the future of everything.

In the coming years, there won’t be a single industry in the world untouched by Machine Learning. A transformative force, you can either choose to understand it now, or lose out on a wave of incredible change. You probably already use apps many times each day that rely upon Machine Learning techniques. So why stay in the dark any longer?

There are many courses on Machine Learning already available. I built this course to be the best introduction to the topic. No subject is left untouched, and we never leave any area in the dark. If you take this course, you will be prepared to enter and understand any sub-discipline in the world of Machine Learning.

A common questionWhy Javascript? I thought ML was all about Python and R?

The answer is simple — ML with Javascript is just plain easier to learn than with Python. Although it is immensely popular, Python is an ‘expressive’ language, which is a code-word that means ‘a confusing language’. A single line of Python can contain a tremendous amount of functionality; this is great when you understand the language and the subject matter, but not so much when you’re trying to learn a brand new topic.

Besides Javascript making ML easier to understand, it also opens new horizons for apps that you can build. Rather than being limited to deploying Python code on the server for running your ML code, you can build single-page apps, or even browser extensions that run interesting algorithms, which can give you the possibility of developing a completely novel use case!

Does this course focus on algorithms, or math, or Tensorflow, or what.

Let’s be honest — the vast majority of ML courses available online dance around the confusing topics. They encourage you to use pre-build algorithms and functions that do all the heavy lifting for you. Although this can lead you to quick successes, in the end it will hamper your ability to understand ML. You can only understand how to apply ML techniques if you understand the underlying algorithms.

That’s the goal of this course — I want you to understand the exact math and programming techniques that are used in the most common ML algorithms. Once you have this knowledge, you can easily pick up new algorithms on the fly, and build far more interesting projects and applications than other engineers who only understand how to hand data to a magic library.

Don’t have a background in math? That’s OK! I take special care to make sure that no lecture gets too far into ‘mathy’ topics without giving a proper introduction to what is going on.

A short list of what you will learn:

Advanced memory profiling to enhance the performance of your algorithms

Build apps powered by the powerful Tensorflow JS library


Develop programs that work either in the browser or with Node JS

Write clean, easy to understand ML code, no one-name variables or confusing functions

Pick up the basics of Linear Algebra so you can dramatically speed up your code with matrix-based operations. (Don’t worry, I’ll make the math easy!)

Comprehend how to twist common algorithms to fit your unique use cases

Plot the results of your analysis using a custom-build graphing library

Learn performance-enhancing strategies that can be applied to any type of Javascript code

Data loading techniques, both in the browser and Node JS environments

10 примеров машинного обучения на JS. #[email protected] #[email protected] #[email protected]

Перевод статьи о том, как можно использовать JavaScript в машинном обучении. Несколько примеров, которые раскроют все возможности этой коллаборации.

10 примеров машинного обучения на языке JavaScript

Подборка ресурсов по машинному обучению с использованием языка JavaScript. Вы найдете множество примеров, которые покажут применение веб-языков в ML.

Комментарии (14)

Миша Кириченко

Ребята, в php в echo как передать через линк сумму переменных в числовом виде? У меня почему то как string передаётся

Andrey Ivanov

Misha, очень тяжело понять, что ты написал.

Миша Кириченко

Andrey, например echo «

Andrey Ivanov

Misha, лучше $post_indicator увеличить до вывода и не говнякать в строках

Миша Кириченко

Andrey, мне так надо. он меняет своё значение до этого

Andrey Ivanov

Misha, можно sprintf заюзать

Миша Кириченко

Andrey, мне через линк надо передать переменную разве sprintf для этого годится?

Andrey Ivanov

Misha, годится. echo ‘

Миша Кириченко

Антон Холин

Был у нас парень, все на js делал — и фронтенд и бэкенд и базы данных на js писал, и 3D и машинное обучение. Говорил что норм, все удобно, все работает. Ну его потом, конечно, в дурку сдали.(с)

Владимир Бакарюк

Антон, мне сразу вспомнилась эта картинка, если подставить джс вместо скалы)

Александр Епифанов

Anton, как в этом гадюшнике репостить комментарий?

Set Messege

Миша, так не пишут пишут так

DELETED

Орнул. С таким же успехом можно и bash использовать для машинного обучения. Годы ждать выполнения пары циклов

О проекте

Данный сайт является агрегатором контента из популярных социальных сетей. Добавление новых материалов производится в автоматическом режиме. Администрация проекта не несет ответственности за их содержание.

Добавить комментарий