前端机器学习：五个流行的开源Javascript机器学习框架

自从Node出现以来，彻底把Javascript从浏览器中解放出来。其它服务端语言能做的事情，JS也能做到，有时候可能做的还比较好。因其语法的灵活性，现在越来越受开发者的喜爱。很长时间以来，人工智能和机器学习的话题变得较为火热，相关的知识也在不断涌现出来。相关的框架也有很多。

尽管现在python编程语言是机器学习框架最火的编程语言，但其它编程语言也没有落下，像Java、C#，当然作为一门流行的编程语言，Javascript也是其中的一个。如果你是一个Javascript开发者，如果想研究机器学习，那么接下来要介绍的五个框架也许能激起你的兴趣。

1.TensorFlow.js

Tensorflow.js是一个开源的库，用它可以将机器学习的项目跑在浏览器中。它继承自Deeplearn.js，但Deeplearn.js已经不再维护了。TensorFlow.js改善并强化了Deeplearn.js的一些功能，使你可以充分利用浏览器，获得更深入的机器学习体验。

这个开源库，有多种多样的直观的api帮助你从零开始定义、训练和发布模型。此外，它自动提供对WebGL和Node.js的支持。

Tensorflow.js还可以使你能够把以前的存在的学习模型导入到浏览器中。在不离开浏览器的情况下，你就可以反复训练存在的模型。

2.机器学习工具包

机器学习工具包是指资源丰富的开源工具的汇编，它支持浏览器里广泛的机器学习功能。该工具包对一些机器学习算法提供支持，包含无监督学习，监督学习，数据处理，人工神经网络，数学运算和回归。

如果你有python背景，在寻找相似的面向Javscript跑在浏览器的机器学习算法库，这个工具套件就包含了你所要的。

3.Keras.js

Keras.js是另一个流行的开源机器学习框架，可以使模型跑在浏览器上。它提供GPU模式支持WebGL。如果你有面向Node.js的模型，那你只能在CPU模式下运行它们。Keras.js同样提供对一些后端框架训练模型的支持，比如微软认识工具包。

一些Keras模型能发布到客户端浏览器上，包括Inception v3（在imageNet上训练），50层残差网络（在imageNet上训练），卷积变分自编码（在MNIST上训练）。

4.Brain.js

机器学习模仿对数学要求比较高，这个特点让很多初学者望而生畏，打退堂鼓。这就是Brain.js重要和有价值的地方。它是一个开源的，使用Javascript语言的框架，它简单化了定义、训练和运行神经网络的过程。

如果你是一个Javascript开发者且对机器学习一无所知，Brain.js可能减少你学习的弯路。它可以在node.js或者浏览器里训练机器学习模型。Brain.js支持的网络包括前馈神经网络、Ellman网络和门控回归单元网络。

5.STDLib

STDLib是一个面向Javascript和Node.js应用的开源库。如果你在寻找一个重点支持科学和数字基于网络的机器学习应用的库，STDLib可能满足你的需求。

这个库本身带有综合的高级的数学和统计函数，可以让你创建高性能的机器学习模型。你也可以使用它的扩展功能来创建应用和其它库。此外，如果你想要一个数据可视化和大数据分析的框架，你会发现STDLib很有价值。

总结

在当前AI大潮向前推进中，这着实是前端工作者或者Javascript开发者的福音。它可以让你在探索机器学习世界精彩的同时，少走很多弯路。接下来就是书山有路勤为径，学海无涯苦作舟了。