讨论使用前端Javaｓｃｒｉｐｔ实现的机器学习类库

机器学习（机器学习）近年来，绝对是一种新技术的火灾，越来越多的企业和资本投入了巨大的资源和金钱到这个新的位置，特别是随着各种机器学习更多的出现更关系到图书馆的发展，许多新技术已应用到机器学习，现在我们可以看到，蟒蛇不再是唯一的老机器学习可以使用语言为现代神经网络（神经网络）的语言不再是一个问题，你可以使用任何编程语言，包括标准的前端开发语言，今天我们介绍的Javaｓｃｒｉｐｔ

Web系统在近几年取得了很大的进步，虽然Javaｓｃｒｉｐｔ和Node.js的用例是远远比java / python.but也适用于许多机器学习的环境，最大的好处是，浏览器可以帮助你得到的一切！

虽然基于Javaｓｃｒｉｐｔ的机器学习类库还很早，但其中很多类库仍在开发中，但它们确实能提供早期的经验。

脑
大脑是一个类库，可以让你快速简单的创建一个神经网络，训练它基于输入/输出。虽然CDN的浏览器版本可以直接加载类库到网页，因为这个培训过程占用了大量的资源，它在Node.js环境运行的类库，该类库包含一个非常小的在线演示，可以用来训练色彩的对比。
深的操场
这种教育Web应用程序允许你玩神经网络，探索不同的组件。一个设计良好的用户界面允许你控制输入数据、神经元数目、算法等等，所有相关的测量都会影响最终结果。当然，在背景中还有很多东西要学习。代码是开源的，使用自定义的机器学习语言（打字），具有很好的文档。
flappylearning
这是一个机器学习javaｓｃｒｉｐｔ库，使用800行代码实现一个机器学习的Flappy Bird游戏演示。在这类图书馆，利用人工智能技术：神经进化，将神经系统的算法从自然杂志，动态学习的每一次迭代的成功或失败。演示运行非常简单，直接使用浏览器打开index.html
截图可以看出，经过20代的学习，鸟，当我截图，仍然没有挂断！

突触
可能是最活跃的维护项目之一。突触是Node.js和浏览器的类库，它的设计是一个未知的架构，允许开发者创建任何类型的神经网络。用一个小的内置结构，它能够快速检测算法相比，它还包含了一个非常完整的神经网络描述，一些实际的演示，和许多其他相关的教程介绍了机器学习的作品。
陆上线路
陆上线路是一个非常有趣的Chrome网络实验，寻找地球的卫星图像，发现涂鸦类似于用户。这个程序没有一个服务器调用，完全运行在浏览器中，使用WebGL和机器学习，并在移动端的一个很好的经验。
convnetjs
尽管不再主动维护，ConvNetJS是机器学习最先进的Javaｓｃｒｉｐｔ类库。它是由斯坦福大学的第一个开发是众所周知的在GitHub上，有很多新的功能和指导社会的发展。在浏览器中直接运行，支持多学习技能水平低，是在神经网络的一个更大的经验很适合。
事翻译
这是一个Web演示，允许你使用手机识别现实生活中的对象，并用不同的语言命名。这个应用程序使用Web技术和谷歌的两台机器来学习API实现，包括：

云视觉（图片识别）和翻译API（语言翻译）
neurojs
基于增强学习的人工智能系统框架。遗憾的是，这个项目没有正确的文档，但有大量的文字详细描述一个自动驾驶仪的演示。这是纯粹的Javaｓｃｒｉｐｔ类库，可以编译和打包使用WebPACK或Babel
machine_learning
另一个Javaｓｃｒｉｐｔ类库，让我们设置 /训练神经网络，Node.js和客户端的安装使用非常简单，有一个非常干净的API，这是不同技术水平的开发人员很适应。这个类库包含了很多的演示，包含了很多流行的算法来帮助你理解核心和语言学习的原则
deepforge
这是一个用户友好的深度学习开发环境，可以使用神经网络模型的简单图形界面设计，培训支持远程机器，内置的版本控制，本项目基于Node.js和MongoDB，在浏览器中运行，安装Web开发过程的过程是非常相似的
文章摘要
虽然Javaｓｃｒｉｐｔ相关的机器学习环境没有得到充分的开发，我们建议使用本文作为你的第一个机器学习材料上市的开源项目，帮助你了解核心技术。我希望我们能为大家进行机器学习相关的功能的一种有效的参考源。感谢您的关注和阅读。