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如果你是一位想要深入機(jī)器學(xué)習(xí)的 JavaScript 程序員或想成為一位使用 JavaScript 的機(jī)器學(xué)習(xí)專家，那么這些開源框架也許會吸引你。

開源工具的涌現(xiàn)使得開發(fā)者能夠更加輕松地開發(fā)應(yīng)用，這一點(diǎn)使機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域本身獲得了極大增長。（例如，AndreyBu，他來自德國，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域擁有五年以上的經(jīng)驗(yàn)，他一直在使用各種各樣的開源框架來創(chuàng)造富有魅力的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。）

雖然 Python 是絕大多數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架所采用的語言，但是 JavaScript 也并沒有被拋下。JavaScript 開發(fā)者可以在瀏覽器中使用各種框架來訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

下面是 JavaScript 中最熱門五個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架

1、 TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一個(gè)開源庫，它使你能在瀏覽器中完整地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)程序，它是 Deeplearn.js 的繼承者，Deeplearn.js 不再更新了。TensorFlow.js 在 Deeplearn.js 功能的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改善，使你能夠充分利用瀏覽器，得到更加深入的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

通過這個(gè)開源庫，你可以在瀏覽器中使用有各種功能的、直觀的 API 來定義、訓(xùn)練和部署模型。除此之外，它自動提供 WebGL 和 Node.js 的支持。

如果您有了一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練過的模型，你想要導(dǎo)入到瀏覽器中。TensorFlow.js 可以讓你做到這一點(diǎn)，你也可以在不離開瀏覽器的情況下重新訓(xùn)練已有的模型。

2、 機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫

現(xiàn)在有很多在瀏覽器中提供廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)功能的資源型開源工具，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫就是這些開源工具的集合。這個(gè)工具庫為好幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供支持，包括非監(jiān)督式學(xué)習(xí)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、數(shù)學(xué)和回歸。

如果你以前使用 Python，現(xiàn)在想找類似于 Scikit-learn 的，能在瀏覽器中使用 JavaScript 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，這套工具會滿足你的要求。

3、 Keras.js

Keras.js 是另外一個(gè)熱門的開源框架，它使你能夠在瀏覽器中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它使用 WebGL 來提供 GPU 模式的支持。如果你有使用 Node.js 的模型，你就只能在 GPU 模式下運(yùn)行它。Keras.js 還為使用任意后端框架的模型訓(xùn)練提供支持，例如 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 。

一些 Keras 模型可以部署在客戶端瀏覽器上，包括 Inception v3 (訓(xùn)練在 ImageNet 上)，50 層冗余網(wǎng)絡(luò)(訓(xùn)練在 ImageNet 上)，和卷積變化自動編碼器(訓(xùn)練在 MNIST 上)。

4、 Brain.js

機(jī)器學(xué)習(xí)里的概念非常重要，它可能會使剛開始進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的人們氣餒，這個(gè)領(lǐng)域里的學(xué)術(shù)用語和專業(yè)詞匯可能會使初學(xué)者感到崩潰，而解決以上問題的能力就是 Brain.js 的優(yōu)勢所在。它是開源的，基于 JavaScript 的框架，簡化了定義、訓(xùn)練和運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程。

如果你是一個(gè) JavaScript 開發(fā)者，并且在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是完全的新手，Brain.js 能減低你學(xué)習(xí)的難度曲線。它可以和 Node.js 一起使用，或者運(yùn)行在客戶端瀏覽器里來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Brain.js 支持部分類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括前饋式網(wǎng)絡(luò)、Ellman 網(wǎng)絡(luò)，和門循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)。

5、 STDLib

STDLib 是一個(gè)基于 JavaScript 和 Node.js 應(yīng)用的開源庫，如果您正在尋找一種在瀏覽器中運(yùn)行，支持科學(xué)和數(shù)字化的基于 web 的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，STDLib 能滿足你的需要。

這個(gè)庫能提供全面而先進(jìn)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上的功能，來幫助你構(gòu)建高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。你同樣也可以使用它豐富的功能來構(gòu)建應(yīng)用程序和其他的庫。除此之外，如果你想要一個(gè)數(shù)據(jù)可視化和探索性數(shù)據(jù)分析的框架 —— STDLib，你，值得擁有。

總結(jié)

如果你是一個(gè) JavaScript 開發(fā)者，并且打算深入研究令人興奮的機(jī)器學(xué)習(xí)世界，或者說，你是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專家，打算開始嘗試使用 JavaScript ，那么上述的開源框架會激起您的興趣。