本文将分享几个引领 JS 迈向 AI 时代的机器学习库,探索这些库的魅力,携手迎接 JS 的 AI 时代吧!

近几年,技术飞速发展,AI 正以前所未有的速度改变着我们的生活。而在这一浪潮中,JS 作为前端开发的基石,也正在迎来其 AI 时代的新篇章。本文将分享几个引领 JS 迈向 AI 时代的机器学习库,探索这些库的魅力,携手迎接 JS 的 AI 时代吧!

TensorFlow.js

TensorFlow.js 是由 Google TensorFlow 团队开发的开源客户端 JavaScript 机器学习库。它允许开发人员将机器学习功能引入 Web 浏览器和基于 JavaScript 的应用,从而消除了对服务器端计算的需求,减少了延迟,并提高了应用的响应能力。

TensorFlow.js 是一个综合库,使开发人员能够直接在 JavaScript 中创建和训练机器学习模型,支持传统的机器学习算法和深度学习模型,适用于各种应用。此外,它利用用户设备的底层硬件加速功能(如 GPU)来高效执行计算,从而缩短推理时间,允许直接在浏览器中实时预测和处理数据。无论是在浏览器还是 Node.js 环境中,TensorFlow.js 都能发挥出色的性能,并提供多种后端选项以适应不同的使用场景。

Github:https://github.com/tensorflow/tfjs

brain.js

Brain.js 是一个用于神经网络的JavaScript库,它能够在Node.js中运行或直接在浏览器中运行。该库通过提供易于使用的API简化了将ML模型集成到应用程序中的过程,允许在AI领域几乎没有经验的开发人员创建智能系统。

此外,Brain.js支持自然语言处理(NLP)任务,涉及计算机和人类语言之间的交互,可以构建聊天机器人、自动翻译器、情绪分析工具等。它还可以用于图像识别任务,如面部识别、缺陷检测或诊断辅助等。

Github:https://github.com/BrainJS/brain.js

JS-Torch

JS-Torch 是一个专为 JavaScript 设计的全新深度学习库。它的语法习惯与广受欢迎的PyTorch框架高度相似,提供了一个功能齐全的张量对象(可跟踪梯度)、深度学习层和函数,以及一个自动微分引擎。这个库允许用户从头开始构建深度学习模型,并具有模块化结构,包含用于核心框架、层、优化器和测试的不同文件夹和文件。

Github:https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch

NLP.js

NLP.js 是一个基于 Node.js 的自然语言处理(NLP)库,具有情感分析、自动语言识别等功能。它完全用JavaScript编写,支持浏览器和Node.js环境,旨在简化Web应用和服务器端应用中的NLP任务。NLP.js基于最新的人工智能算法,如词嵌入(Word Embeddings)、条件随机场(Conditional Random Fields)和LSTM神经网络模型,这使得它在执行诸如实体识别、情感分析、关键词提取等任务时表现出色。此外,NLP.js不仅支持预训练模型,还允许开发者自定义模型以适应特定业务场景。

Github:https://github.com/axa-group/nlp.js

Transformers.js

Transformers.js是一个JavaScript库或框架,设计用于在Web浏览器中直接运行Transformer模型,而不再需要外部服务器参与处理。它提供了预训练模型和熟悉的API,支持自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态领域的任务。借助Transformers.js,开发人员可以直接在浏览器中运行文本分类、图像分类、语音识别等任务,这使其成为ML从业者和研究人员的强大工具。

此外,Transformers.js 将最先进的机器学习技术引入到Web中,消除了对服务器的需求,实现了最大程度上的隐私保护。在最新的版本中,Transformers.js还引入了增强功能,包括文本转语音(TTS)支持,扩展了库的应用场景。

Github:https://github.com/xenova/transformers.js

Natural

Natural 是 Node.js 的一个通用自然语言处理工具。它为自然语言处理提供了广泛的功能,包括标记化、词干提取、分类、语音学、tf-idf、WordNet、字符串相似性和一些屈折变化等。这个库的设计使得开发人员能够解析、解释、操作和理解来自用户输入的自然语言。

Github:https://github.com/NaturalNode/natural

Tesseract.js

Tesseract.js 是一个基于 Tesseract OCR 引擎的JavaScript版本。它可以从图像中获取几乎任何语言的文字。Tesseract OCR 引擎本身是一个广泛使用的开源 OCR 引擎,能够识别多种语言和字体。而 Tesseract.js 将原始的 Tesseract 从 C 编译为 JavaScript WebAssembly,从而使 OCR 可以在浏览器中访问。它支持100多种语言,具有自动文本方向和脚本检测功能,并提供了阅读段落、单词和字符边界框的简单界面。Tesseract.js 既可以在浏览器中运行,也可以在带有 NodeJS 的服务器上运行。

此外,Tesseract.js 还具有跨平台兼容性,可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux 和 macOS。同时,由于它基于原版 Tesseract OCR 引擎,因此也具有相似的高识别准确性。

Github:https://github.com/naptha/tesseract.js。

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作者 yinhua

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