Machine Learning trong JavaScript

Theo truyền thống, các ứng dụng Machine Learning thường sử dụng R hoặc Python.

Nhưng JavaScript có một tương lai tuyệt vời với tư cách là ngôn ngữ Machine Learning:

• JavaScript rất quen thuộc. Tất cả các nhà phát triển đều có thể sử dụng nó.
• Bảo mật được tích hợp sẵn. JavaScript không thể truy cập vào các file của bạn.
• JavaScript nhanh hơn Python.
• JavaScript có thể sử dụng tăng tốc phần cứng.
• JavaScript chạy trong trình duyệt

JavaScript tốt cho Machine Learning

Machine Learning có thể nặng về toán học. Bản chất của mạng nơ-ron rất kỹ thuật, và thuật ngữ chuyên ngành đi kèm có xu hướng làm mọi người e ngại.

Đây là lúc JavaScript phát huy tác dụng, với phần mềm dễ hiểu giúp đơn giản hóa quá trình tạo và huấn luyện mạng nơ-ron.

Với các thư viện Machine Learning mới, những nhà phát triển JavaScript có thể thêm Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI) vào các ứng dụng web.

Thư viện JavaScript Machine Learning

Machine Learning trong trình duyệt có nghĩa là:

• Machine Learning trong JavaScript
• Machine Learning cho web
• Machine Learning cho mọi người
• Machine Learning trên nhiều nền tảng hơn

Ưu điểm:

• Dễ sử dụng. Không cần cài đặt.
• Đồ họa mạnh mẽ. Trình duyệt hỗ trợ WebGL.
• Bảo mật tốt hơn. Dữ liệu có thể được lưu trữ trên client.
• Nhiều nền tảng hơn. JavaScript chạy trên thiết bị di động.

Brain.js

Brain.js là một thư viện JavaScript giúp dễ hiểu mạng nơ-ron vì nó che giấu sự phức tạp của toán học.

Brain.js rất dễ sử dụng. Bạn không cần phải biết chi tiết về mạng nơ-ron để làm việc với Brain.js.

Brain.js cung cấp nhiều triển khai mạng nơ-ron khác nhau vì các mạng nơ-ron khác nhau có thể được huấn luyện để thực hiện tốt những nhiệm vụ khác nhau.

ml5.js

ml5.js đang cố gắng làm cho Machine Learning dễ tiếp cận hơn với nhiều người hơn.

Nhóm ml5 đang làm việc để gói gọn chức năng Machine Learning theo những cách thân thiện hơn.

Ví dụ dưới đây chỉ sử dụng 3 dòng code để phân loại một hình ảnh:

<img id="myImage" src="pic1.jpg" width="100%">

<script>
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet');
classifier.classify(document.getElementById("myImage"), gotResult);
function gotResult(error, results)
{ ... }
</script>

Hãy thử thay thế pic1.jpg bằng pic2.jpg, pic3.jpg và pic4.jpg.

TensorFlow

TensorFlow Playground là một ứng dụng web được viết bằng d3.js.

Với TensorFlow Playground, bạn có thể tìm hiểu về Neural Networks (NN) mà không cần dùng đến toán học.

Bạn có thể tạo một mạng nơ-ron và xem kết quả ngay trên trình duyệt web của mình.

TensorFlow.js trước đây được gọi là Tf.js và Deeplearn.js.

Math.js trong trình duyệt

Math.js là một thư viện toán học mở rộng dành cho JavaScript và Node.js.

Math.js mạnh mẽ và dễ sử dụng. Nó đi kèm với một tập hợp lớn các hàm tích hợp sẵn, một trình phân tích biểu thức linh hoạt và những giải pháp để làm việc với nhiều loại dữ liệu như số, số lớn, số phức, phân số, đơn vị, mảng và ma trận.

Vẽ đồ thị trong Trình duyệt

Dưới đây là danh sách một số thư viện JavaScript để sử dụng cho cả đồ thị Machine Learning và các biểu đồ HTML khác:

• HTML Canvas
• Plotly.js
• Chart.js
• Google Chart
• D3.js

Vẽ đồ thị

Nhập phương trình: sin(x) * 2 + 17

Vẽ biểu đồ

Nhập các giá trị X và Y:

50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150

7,8,8,9,9,9,10,11,14,14,15

WebGL API

WebGL là một JavaScript API để hiển thị đồ họa 2D và 3D trong bất kỳ trình duyệt nào.

WebGL có thể chạy trên cả card đồ họa tích hợp và card đồ họa rời trong bất kỳ máy tính nào.

WebGL mang đồ họa 3D đến trình duyệt web. Các nhà cung cấp trình duyệt lớn như Apple (Safari), Google (Chrome), Microsoft (Edge) và Mozilla (Firefox) đều là thành viên của WebGL Working Group.