7 Biblotecas JavaScript Para Machine Learning

As bibliotecas javaScript para machine learning estão se tornando cada vez mais acessíveis para desenvolvedores da Web. Embora muito desenvolvedores utilizam a linguagem R e Python para machine learning e data Science, percebemos que nos últimos anos, a popularidade do JavaScript aumentou tanto que muitos desenvolvedores estão uitlizando uma série de bibliotecas para treinar e implementar modelos de machine learning no front-end e no back-end utilizando Node.js.

Mas Afinal, O que é Machine Learning?

Machine learning (aprendizado de máquina) é definido como uma disciplina da inteligência artificial (IA) que fornece às máquinas a capacidade de aprender automaticamente com dados e experiências passadas para identificar padrões e fazer previsões com o mínimo de intervenção humana.

O machine learning é um componente importante do crescente campo da ciência de dados. Por meio de métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para fazer classificações ou previsões e descobrir informações importantes em projetos de mineração de dados. Esses insights conduzem subsequentemente a tomada de decisões em aplicativos e negócios, impactando de maneira ideal as principais métricas de crescimento.

Hoje, com o surgimento de big data, IoT e computação onipresente, o machine learning tornou-se essencial para resolver problemas em várias áreas, como:

• Finanças computacionais (pontuação de crédito, negociação algorítmica)
• Visão computacional (reconhecimento facial, rastreamento de movimento, detecção de objetos)
• Biologia computacional (sequenciamento de DNA, detecção de tumores cerebrais, descoberta de drogas)
• Automotivo, aeroespacial e manufatura (manutenção preditiva)
• Processamento de linguagem natural (reconhecimento de voz)
• Detecção de fraude
• Detecção de ameaças de malware
• Filtragem de spam

Veja também: Entenda a Diferença Entre Data Science, Data Analytics e Big Data

Bibliotecas Javascript para Machine Learning

Agora que vimos o que é machine learning e sua importância, confiram neste artigo as 7 principais bibliotecas JavaScript para machine learning que são bastante populares atualmente pelos desenvolvedores web.

Brain.js

Brain.js é uma biblioteca JavaScript de código aberto usada para executar e processar redes neurais. É particularmente útil para desenvolvedores que se aventuram no aprendizado de máquina e seria a melhor opção para aqueles que já estão familiarizados com as complexidades do JavaScript.

Pode ser usado no navegador ou com Node.js. Com Brain.JS, diferentes tipos de redes estão disponíveis para diferentes tarefas. 

Brain.js é uma biblioteca de processamento rápido devido ao uso de GPU para cálculos. Mesmo que a GPU não esteja disponível, ela volta para JS puro e continua o processamento. O Brain.js fornece várias implementações de redes neurais e incentiva a criação de treinamento e a execução dessas redes neurais no lado do servidor junto com o Node.js.

Outra vantagem dessa biblioteca é que você não precisa estar totalmente familiarizado com redes neurais para trabalhar com ela. Para integrar seu site com esses modelos de rede, basta implementá-los como uma função ou usar o formato JSON.

TensorFlow.js

TensorFlow.js é uma biblioteca JavaScript para machine learning de código aberto criada pelo Google. Ele impulsiona a aceleração de hardware com sua variedade completa e flexível de ferramentas. Devido às suas camadas de aprendizagem profunda e álgebra linear abrangente, esta biblioteca tornou-se a “queridinha” pelos desenvolvedores.

O TensorFlow.js também inclui alguns modelos de machine learning pré-existentes. Eles podem ser usados ​​para treinar novamente seus próprios dados. a biblioteca também oferece a capacidade de implantar os modelos de machine learning em qualquer lugar, incluindo o dispositivo, independentemente do idioma que você usa, no local, no navegador ou na nuvem.

Neuro.js

Neuro.js é uma biblioteca JavaScript renomada para treinamento e desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo e pode ser facilmente implantada no navegador da Web ou no Node.js. Além disso, suporta aprendizado online, classificação multi-rótulo, bem como classificação em tempo real de desenvolvimento de sites e pode ser usado para criar chatbots e assistentes baseados em inteligência artificial.

Synaptic.js

Synaptic.js é uma biblioteca javascript de rede neural que pode ser usada com o Node.js ou o navegador. Uma característica significativa desta biblioteca é sua capacidade de construir e treinar qualquer arquitetura de rede neural de primeira ou segunda ordem devido ao seu algoritmo sem arquitetura e estrutura pré-fabricada.

O Synaptic.js também pode importar ou exportar redes para JSON como uma função autônoma para que possam se conectar com outras redes.

Keras.Js

O Keras.js pode ser considerado a segunda biblioteca JavaScript mais usada para deep learning depois do TensorFlow.js. É muito popular entre os desenvolvedores que trabalham com bibliotecas de redes neurais. 

Os modelos de machine learning construídos usando Keras podem ser executados no navegador. Embora os modelos também possam ser executados em Node.js, apenas o modo CPU estará disponível para isso. Nesse caso, não haverá aceleração de GPU.

Muitas empresas líderes, como Netflix e Uber, estão trabalhando com modelos Keras de redes neurais para aprimorar a experiência do usuário.

ConvNetJS

ConvNetJS é uma biblioteca JavaScript projetada especificamente para treinar modelos de aprendizado profundo e trabalhar com redes neurais. A característica mais importante desta biblioteca é que ela depende totalmente dos navegadores, então qualquer outro software especial como GPU, compiladores não são necessários. ConvNetJS também suporta Node.js.

O ConvNetJS consiste em módulos de rede neural comuns que possuem camadas totalmente conectadas e não linearidades. Esta biblioteca possui a capacidade de formular e resolver redes neurais usando JavaScript simples, oferecendo suporte para alguns módulos de rede comuns.

ML5.js

ML5.js é uma biblioteca de código aberto abrangente e totalmente compactada para aprendizado de máquina com Node.js e navegadores. Você pode adicionar suas próprias dependências ao usá-lo com Node.js.

Ele é construído com base no TensorFlow e não possui dependências externas. Semelhante ao Tensorflow, esta biblioteca pode lidar com operações matemáticas que são aceleradas pela GPU, além de gerenciar memória para algoritmos de aprendizado de máquina.

O ML5.js facilita o acesso a muitos algoritmos de aprendizado de máquina pré-treinados no navegador para que possa ser usado para várias finalidades, como detectar linguagem corporal e pitch humano, personalizar imagens, gerar textos, encontrar relações linguísticas em inglês, compor faixas musicais, etc

Essa biblioteca é capacitada para fornecer uma compreensão intensiva do aprendizado de máquina, juntamente com várias complexidades, como computação ética e coleta de dados, tornando-a adequada, mesmo para iniciantes.

Conclusão Sobre Blibliotecas JavaScript Para Machine Learning

Neste artigo, abordamos 7 bibliotecas JavaScript para machine learning mais populares e utilizadas por desenvolvedores web. Embora pyhton seja a liguagem mais utilizada para machine learning, espera-se que o JavaScript seja a linguagem mais proeminente entre os desenvolvedores de ML nos próximos anos.

Por fim, trabalhar com machine learning utilizando JavaScript, certamente se tornará uma grande vantagem principalmente para aqueles que já trabalham ou que pretendem trabalhar com desenvolvimento web.

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Um forte abraço!

Tags: bibliotecas javaScript | Javascript | machine learning