JavaScript joue un rôle important dans le développement de sites Web . Les développeurs utilisent JavaScript pour combiner les fonctionnalités d’apprentissage automatique (Machine learning) avec l’application ou la page Web basée sur un navigateur. Ces frameworks JavaScript aident à améliorer la croissance de l’entreprise grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Cette technologie permet de voir émerger des outils de pointe comme l’optimisation dynamique des prix dans le secteur du e-commerce.
Javascript est partout, du travail aux projets, amélioré par des langages tels que ReasonML et Typescript. Javascript Machine Learning a connu un bond de croissance et a évolué tout au long de l’année 2019 et jusqu’à présent. L’incroyable croissance des nouvelles technologies telles que le machine learning a aidé les développeurs Web à créer de nouvelles applications d’IA plus simplement que jamais. De nombreux frameworks basés sur JavaScript sont également mis en œuvre dans l’IA.
l’Importance des applications Web et de l’apprentissage automatique
Les applications Web permettent aux entreprises de répondre aux besoins de nombreux clients, répartis sur différentes zones géographiques, sans avoir besoin de processus métier géographique. Les applications Web fonctionnaient comme des plates-formes de collecte d’informations. Le machine learning se développe rapidement et peut être intégré aux applications Web de différentes manières.
Aujourd’hui, le machine Learning est l’une des tendances les plus populaires du développement logiciel. De nombreux analystes comprennent même que le machine Learning finira par transformer le processus de développement de différents logiciels, y compris les applications Web.
Mentionnés ci-dessous vous trouverez certains des meilleurs frameworks JavaScript pour le machine learning qui vont faire parler d’eux dans les années à venir.
1) ConvNetJS
ConvNetJS est une bibliothèque JavaScript qui permet à un utilisateur de créer et de résoudre des réseaux de neurones JavaScript tout en conservant des modules de réseau de neurones. Il spécifie et forme les réseaux convolutifs et est l’un des meilleurs outils pour exécuter des modèles d’apprentissage en profondeur dans Node.js. En outre, il aide également au débogage et au chiffrement des données JavaScript.
2) Synaptique
Synaptic est une bibliothèque de réseau neuronal JavaScript pour node.js ou dans le navigateur Web. Il est sans architecture, donc on peut facilement pratiquer et concevoir des architectures de réseau de neurones du premier ordre ou même du second ordre. Cette bibliothèque comprend des structures préfabriquées qui vous permettent de tester et d’examiner rapidement différents calculs tels que les perceptrons multicouches, la mémoire à long terme, etc.
3) Brain.js
Brain.js est une bibliothèque accélérée par GPU écrite en JavaScript pour les réseaux de neurones. Cette bibliothèque est facile à utiliser et effectue des calculs à l’aide de GPU. Il fournit diverses implémentations de réseaux de neurones et différents réseaux de neurones peuvent être formés pour faire plusieurs choses. Il fonctionne avec un assortiment de réseaux à des fins diverses comme les systèmes neuronaux répétitifs et les systèmes neuronaux à réaction directe.
4) TensorFlow.js
TensorFlow.js est une bibliothèque open-source à accélération matérielle écrite en JavaScript pour l’avancement des modèles d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique. Il fournit des API simples pour charger et analyser des données sur le Web dans divers formats, et pour fournir ces données à utiliser dans des modèles de machine learning. Cette plate-forme gratuite comprend de nombreuses bibliothèques et outils pour le développeur.
5) Machinelearn.js
Machinelearn.js est une bibliothèque d’apprentissage automatique pour le Web qui convient à de nombreux développeurs qui ne sont pas familiarisés avec l’apprentissage automatique. Il résout divers défis d’apprentissage automatique et guide les utilisateurs sur le fonctionnement de l’algorithme d’apprentissage automatique. Sa principale caractéristique est sa simplicité pour résoudre des problèmes complexes en exécutant un algorithme d’apprentissage automatique.
6) Deeplearn.js
Deeplearnjs est une bibliothèque JavaScript open source à accélération matérielle pour l’intelligence artificielle. Il permet aux développeurs de former et de créer rapidement différents types de modèles de réseaux neuronaux dans le navigateur Chrome. Il s’agit d’un environnement de développement pour l’apprentissage en profondeur créé pour la simplicité et la reproductibilité des expériences et peut exécuter des modèles pré-entraînés en mode inférence.
7) Math.js
Math.js est une bibliothèque mathématique étendue pour Node.js et JavaScript. Il est livré avec un vaste ensemble de fonctions et de constantes intégrées. Cette bibliothèque propose des solutions intégrées pour travailler avec différents types de données tels que les fractions, les nombres complexes, les matrices et les unités. Il fournit tous les utilitaires de base nécessaires pour résoudre les problèmes de machine learning.
Conclusion
L’apprentissage automatique est considéré comme l’une des technologies en croissance et JavaScript aide à mettre en œuvre l’apprentissage automatique dans le développement d’applications Web . JavaScript et l’apprentissage automatique ont attiré beaucoup d’attention et de demande au cours des dernières années.
Nous avons vu les 7 meilleurs frameworks de machines JavaScript qui méritent d’être pris en compte pour votre développement Web. Par conséquent, ces bibliothèques d’apprentissage automatique JavaScript seront utiles si vous recherchez un substitut aux frameworks python pour l’apprentissage et le développement automatiques.
