machinelearnjs

machinelearn.js

machinelearn.js ist eine in TypeScript geschriebene Bibliothek für maschinelles Lernen. Es löst Probleme mit dem maschinellen Lernen und lehrt Benutzer, wie Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren.

Benutzerinstallation

Mit Garn

$ yarn add machinelearn

Verwenden von NPM

$ npm install --save machinelearn

Auf den Browsern

Wir verwenden JSDeliver, um die Browserversion von machinelearn.js zu verteilen

 < script src =" https://cdn.jsdelivr.net/npm/machinelearn/machinelearn.min.js " > </ script >
< script >
    const { RandomForestClassifier } = ml . ensemble ;
    const cls = new RandomForestClassifier ( ) ;
</ script >

Weitere Informationen finden Sie unter https://www.jsdelivr.com/package/npm/machinelearn.

Beschleunigungen

Standardmäßig verwendet machinelearning.js eine reine JavaScript -Version von TFJs. Um die Beschleunigung durch C ++ -Bindung oder GPU zu ermöglichen, müssen Sie machinelearn-node für C ++ oder machinelearn-gpu für GPU importieren.

1. C ++

• Installation

yarn add machinelearn-node

• Aktivierung

 import 'machinelearn-node' ;

2. GPU

• Installation

yarn add machinelearn-gpu

• Aktivierung

 import 'machinelearn-gpu' ;

Highlights

• Maschinelles Lernen auf dem Browser und Node.js
• Lernen von APIs für Benutzer
• Niedrige Eintrittsbarriere

Entwicklung

Wir begrüßen neue Mitwirkende aller Erfahrungen. Der Entwicklungsleitfaden wird hinzugefügt, um neue Mitwirkende für die einfache Teilnahme an dem Projekt zu unterstützen.

• Sie möchten an einem Projekt für maschinelles Lernen teilnehmen, das Ihre Fähigkeiten und das Wissen des maschinellen Lernens stärkt
• Ich suche, Teil einer wachsenden Gemeinschaft zu sein
• Sie möchten maschinelles Lernen lernen
• Sie mögen TypeScript ❤️ maschinelles Lernen

Einfachheit

machinelearn.js bietet einen einfachen und konsistenten API -Satz, um mit den Modellen und Algorithmen zu interagieren. Zum Beispiel folgen alle Modelle APIs:

• fit zum Training
• predict für die Inferenz
• toJSON , um den Zustand des Modells zu retten
• fromJSON zum Laden des Modells aus dem Checkpoint

Testen

Tests stellt sicher, dass Sie derzeit die stabilste Version von machinelearn.js verwenden

$ npm run test

Unterstützung

Einfach eine geben? durch Klicken auf

Beitragen

Wir folgen einfach "Fork-and-Pull" -Workflow von Github. Bitte lesen Sie mit Beitrags.md für weitere Details.

Weitere Kündigung

Tolle Referenzen, die zum Aufbau dieses Projekts geholfen haben!

• https://machinelearningmastery.com/
• https://github.com/mljs/ml
• http://scikit-learn.org/stable/documentation.html

Mitwirkende

Vielen Dank an diese wunderbaren Menschen (Emoji -Schlüssel):

Jason Shin ? Euen	Jaivarsan ? ?	Oleg Stotsky ? Euen	Ben ? ? ?	Christoph Reinbothe ? ? ?	Adam King Euen