Las 10 mejores bibliotecas de Javascript para el aprendizaje automático y la ciencia de datos

¡JavaScript es el lenguaje de programación de la web, lo que lo hace bastante importante! Sin embargo, se ha utilizado principalmente como lenguaje de secuencias de comandos en el desarrollo web sin mucha asociación con el aprendizaje automático o la ciencia de datos en comparación con R y Python. Esto se debe a que R y Python se adaptan específicamente a Data Science o ML con una gran colección de bibliotecas, miembros de la comunidad e infraestructura de apoyo. Sin embargo, en los últimos años, la popularidad de JavaScript ha aumentado hasta tal punto que cada vez más personas se vuelven locas por él. Es por eso que este artículo trata sobre las 10 principales bibliotecas de JavaScript que son bastante populares en estos días.

Estos incluyen muchas bibliotecas de JavaScript impresionantes ahora para diferentes implementaciones de Machine Learning y Data Science, como nlp.js o Compromiso para procesamiento de lenguaje natural, D3.js o Chart.js para visualización de datos, y Brain.js, TensorFlow.js, etc. para usos en aprendizaje automático genérico. Puede implementar todas estas facetas de Machine Learning o Data Science en JavaScript usando estas bibliotecas tanto en el navegador como en el backend usando Node.js. Entonces, sin más preámbulos, echemos un vistazo a estas bibliotecas ahora.

Aprendizaje automático

1. Cerebro.js

Brain.js es una biblioteca de javascript para aprendizaje automático y redes neuronales en particular. Es bastante rápido ya que usa GPU para los cálculos y también tiene la capacidad de volver a JavaScript puro cuando la GPU no está disponible. Brain.js proporciona las implementaciones para varios tipos de redes neuronales y lo mejor es que no necesita estar profundamente familiarizado con las redes neuronales para usar esta biblioteca. También puede importar estos modelos como una función o en formato JSON e integrarlos en su sitio web.

2. TensorFlow.js

TensorFlow.js es una biblioteca de Machine Learning en javascript que tiene una variedad completa y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos para Machine Learning. Puede ejecutar los modelos oficiales de TensorFlow que ya están disponibles o también puede convertir sus modelos de Python. También hay modelos de aprendizaje automático preexistentes que puede volver a entrenar con sus propios datos. También puede implementar los modelos de aprendizaje automático en cualquier lugar, incluida la nube, el navegador, en las instalaciones o en el dispositivo, independientemente del idioma que utilice. Sin embargo, TensorFlow.js es solo una versión de TensorFlow con muchas otras opciones disponibles, como TensorFlow Lite para dispositivos móviles, TensorFlow Extended para la experiencia completa, TensorFlow Rust para enlaces Rust, etc.

3. sináptica

Synaptic es una biblioteca de red neuronal de JavaScript creada para node.js y el navegador. Las redes también se pueden importar o exportar a JSON como funciones independientes. Se pueden conectar a otras redes o incluso conexiones de puerta. La biblioteca también tiene muchas arquitecturas integradas útiles, como máquinas de estado líquido, redes de memoria a corto plazo (LSTM) multicapa, perceptrones multicapa, redes Hopfield, etc. combinadas con entrenadores que pueden tomar cualquier tipo de red y usar cualquier conjunto de entrenamiento junto con con eso. Synaptic también es una biblioteca de código abierto del MIT para que cualquiera pueda contribuir o usarla de forma gratuita.

4. ConvNetJS

ConvNetJS es una biblioteca de javascript específicamente dedicada a entrenar modelos de aprendizaje profundo que incluyen redes neuronales. La gran ventaja de esta biblioteca es que se puede usar completamente en el navegador sin requisitos especiales de software como GPU, compiladores, etc. ConvNetJS tiene opciones para redes neuronales, problemas de clasificación y regresión, redes convolucionales que se enfocan en imágenes y un módulo de Aprendizaje por Refuerzo que se encuentra en etapas experimentales.

5. ml5.js

ml5.js es una biblioteca de aprendizaje automático de javascript que se basa en la parte superior de TensorFlow sin otras dependencias externas. Permite el acceso a varios algoritmos preentrenados de aprendizaje automático en el navegador que se utilizan para detectar poses humanas, detectar tono, diseñar una imagen con otra, generar texto, encontrar relaciones de palabras en inglés, componer música, etc. ml5.js tiene un enfoque particular en proporcionar una comprensión más profunda del aprendizaje automático a las personas junto con sus complejidades como la recopilación responsable de datos, la computación ética, etc.

Procesamiento natural del lenguaje

1. nlp.js

nlp.js proporciona una utilidad de lenguaje natural basada en javascript para nodejs. Tiene muchas funcionalidades diferentes, como adivinar el idioma de una frase u obtener los lematizadores y tokenizadores para diferentes idiomas. nlp.js también es capaz de realizar análisis de sentimientos para diferentes frases escritas en un idioma en particular. También puede clasificar la intención de cualquier oración y luego generar una respuesta para la oración basada en la intención utilizando el clasificador de procesamiento de lenguaje natural y el administrador de generación de lenguaje natural, respectivamente. nlp.js tiene soporte nativo para 40 idiomas mientras que puede soportar 104 idiomas adicionales con integración BERT.

2. Compromiso

Compromiso es una biblioteca de JavaScript que se centra específicamente en el procesamiento del lenguaje natural para que sea más fácil de interpretar y preparar el texto para tomar decisiones basadas en el texto. Compromiso puede comprimir muchas palabras y expandirlas en el tiempo de ejecución para que se puedan obtener las suposiciones. Alrededor del 99,99% de todo el vocabulario en inglés se puede manejar con 14.000 palabras que se comprimen en un tamaño de archivo de solo 40 kb. Esto hace que el compromiso sea muy rápido en la comprensión y el escaneo de las palabras con una latencia de pocos milisegundos.

Ciencia de datos y visualización

1. D3.js

D3 o documentos basados ​​en datos es una biblioteca de JavaScript que se puede usar para manipular los datos usando HTML, CSS y SVG para obtener visualizaciones de datos personalizadas. D3 tiene la capacidad de combinar documentos con un modelo de objeto de documento y luego transformar el documento según los requisitos. D3 también tiene diferentes tipos de gráficos para el análisis de datos como diagramas de caja, histogramas, para jerarquías como mapas de árbol, para redes como gráficos de acelgas, así como gráficos comunes como diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, etc. D3 también proporciona animación opciones como un mapa de árbol animado, gráficos de barras ampliables y carámbanos, carreras de gráficos de barras, etc.

2. Gráfico.js

Chart.js es una biblioteca de gráficos javascript de código abierto que proporciona 8 tipos de gráficos amplios que incluyen todos los gráficos comunes, como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de error, etc. Todos estos gráficos se pueden combinar para producir gráficos mixtos que son personalizables y también se pueden animar. Chart.js también se puede representar fácilmente en todos los navegadores web y ajusta el gráfico de acuerdo con el tamaño de la ventana en el navegador web. Todos los gráficos de esta biblioteca también se pueden combinar con la biblioteca moment.js si se necesita un eje de tiempo.

3. Sigma.js

Los gráficos son una parte muy importante de la visualización de datos y sigma.js se centra específicamente en el dibujo de gráficos. Tiene funciones integradas que simplifican la visualización de gráficos y su publicación en páginas web. Sigma.js tiene soporte para Canvas y WebGL, así como opciones para mouse y soporte táctil, renderizado personalizado, accesibilidad adicional, etc. También puede modificar los datos, mover su cámara, escuchar eventos y cambiar el renderizado de la forma que desee. para agregar niveles adicionales de interactividad con los gráficos.

Hemos visto las 10 principales bibliotecas de JavaScript que cubren las diversas facetas del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Si bien JavaScript no es tan popular en estos campos en comparación con Python o R, se está volviendo cada vez más prominente en estos días. Por ejemplo, D3 es una biblioteca bastante importante y famosa en la visualización de datos. Así que echa un vistazo a todas estas bibliotecas y, quién sabe, puede que las encuentres útiles para tu próximo proyecto en Machine Learning o Data Science.