如果你是一名JavaScript程序员，想深入机器学习，或者想成为使用JavaScript的机器学习专家，那么这些开源框架可能会吸引你。机器学习领域本身已经看到了巨大的增长，因为开源工具使开发人员更容易开发应用程序。（例如，AndreyBu，来自德国，在机器学习领域拥有超过五年的经验，一直在使用各种开源框架创建有吸引力的机器学习项目。）虽然Python是绝大多数机器学习框架采用的语言，但JavaScript并没有落伍。JavaScript开发人员可以使用各种框架在浏览器中训练和部署机器学习模型。以下是JavaScript中最流行的五个机器学习框架1.TensorFlow.jsTensorFlow.js是一个开源库，可以让您完全在浏览器中运行机器学习程序。它是Deeplearn.js的后继者，Deeplearn.js不再更新。TensorFlow.js改进了Deeplearn.js的功能，让您可以充分利用浏览器获得更深入的机器学习体验。借助这个开源库，您可以使用功能丰富、直观的API在浏览器中定义、训练和部署模型。除其他外，它自动提供对WebGL和Node.js的支持。如果你有一个训练有素的模型，你想导入到浏览器中。TensorFlow.js让您可以做到这一点，并且您可以在不离开浏览器的情况下重新训练现有模型。2.机器学习工具库有很多基于资源的开源工具，在浏览器中提供广泛的机器学习功能。这个机器学习工具库是这些开源工具的集合。该工具库支持多种机器学习算法，包括无监督学习、监督学习、数据处理、人工神经网络(ANN)、数学和回归。如果您曾经使用过Python，并且正在寻找类似Scikit-learn的东西，可以在浏览器中使用JavaScript在JavaScript中进行机器学习，那么这套工具将满足您的要求。3.Keras.jsKeras.js是另一个流行的开源框架，它使您能够在浏览器中运行机器学习模型，使用WebGL提供GPU模式支持。如果您有一个使用Node.js的模型，则只能在GPU模式下运行它。Keras.js还支持使用任何后端框架（例如MicrosoftCognitiveToolkit(CNTK)）进行模型训练。可以在客户端浏览器上部署多个Keras模型，包括Inceptionv3（在ImageNet上训练）、50层冗余网络（在ImageNet上训练）和卷积变分自动编码器（在MNIST上训练）。4.Brain.js机器学习中的概念非常重要。这可能会让刚开始进入这个领域的人望而却步。该领域的学术术语和专业词汇可能会让初学者感到不知所措，而能够解决上述问题正是Brain.js擅长的地方。它是一个基于JavaScript的开源框架，可简化定义、训练和运行神经网络的过程。如果您是JavaScript开发人员并且对机器学习完全陌生，那么Brain.js可以降低您的学习曲线。它可以与Node.js一起使用，也可以在客户端浏览器中运行以训练机器学习模型。Brain.js支持某些类型的神经网络，包括前馈网络、Ellman网络和门控循环单元网络。5.STDLibSTDLib是一个基于JavaScript和Node.js应用程序的开源库。如果您正在寻找一个基于Web的机器学习应用程序，该应用程序在浏览器中运行并支持科学和数字化，STDLib可以满足您的需求。该库提供了全面且高级的数学和统计函数，可帮助您构建高性能机器学习模型。您还可以使用其丰富的功能来构建应用程序和其他库。此外，如果您想要一个用于数据可视化和探索性数据分析的框架——STDLib，您值得拥有。总结如果您是一名希望深入研究令人兴奋的机器学习世界的JavaScript开发人员，或者如果您是一名希望开始试验JavaScript的机器学习专家，那么上述开源框架将会激起您的兴趣。
