machinelearnjs

machinelearn.js

Machinelearn.js는 TypeScript로 작성된 머신 러닝 라이브러리입니다. 기계 학습 문제를 해결하고 기계 학습 알고리즘이 어떻게 작동하는지 사용자에게 가르칩니다.

사용자 설치

원사 사용

$ yarn add machinelearn

NPM 사용

$ npm install --save machinelearn

브라우저에서

우리는 JSDELIVER를 사용하여 MachinElearn.js의 브라우저 버전을 배포합니다

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

자세한 내용은 https://www.jsdelivr.com/package/npm/machinelearn을 참조하십시오.

가속

기본적으로 MachineLearning.js는 TFJ의 순수한 JavaScript 버전을 사용합니다. C ++ 바인딩 또는 GPU를 통한 가속도를 활성화하려면 C ++ 또는 GPU 용 machinelearn-gpu machinelearn-node 가져와야합니다.

1. C ++

• 설치

yarn add machinelearn-node

• 활성화

 import 'machinelearn-node' ;

2. GPU

• 설치

yarn add machinelearn-gpu

• 활성화

 import 'machinelearn-gpu' ;

하이라이트

• 브라우저 및 node.js의 기계 학습
• 사용자를위한 API 학습
• 진입 장벽이 낮습니다

개발

우리는 모든 수준의 경험에 대한 새로운 기고자를 환영합니다. 새로운 기고자가 프로젝트에 쉽게 참여할 수 있도록 개발 가이드가 추가 될 것입니다.

• 머신 러닝 기술과 지식을 향상시키는 머신 러닝 프로젝트에 참여하고 싶습니다.
• 성장하는 커뮤니티의 일원이 되려고합니다
• 기계 학습을 배우고 싶습니다
• 당신은 TypeScript를 좋아합니다 ❤️ 머신 러닝

간단

Machinelearn.js는 모델 및 알고리즘과 상호 작용하기 위해 간단하고 일관된 API 세트를 제공합니다. 예를 들어, 모든 모델은 API를 따릅니다.

• 훈련에 fit
• 추론을 predict
• 모델의 상태를 저장 한 toJSON
• 체크 포인트에서 모델을로드하기위한 fromJSON

테스트

테스트는 현재 가장 안정적인 MachineLearn.js 버전을 사용하고 있는지 확인합니다.

$ npm run test

지원

단순히 우리에게 줘? 클릭하여

기여

우리는 단순히 Github의 "Fork-and-Pull"워크 플로를 따릅니다. 자세한 내용은 Contributing.md를 읽으십시오.

추가 통지

이 프로젝트를 구축하는 데 도움이 된 훌륭한 참고 자료!

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

기고자

이 멋진 사람들에게 감사합니다 (이모티콘 키) :

제이슨 신 ? 켈	Jaivarsan ? ?	올레그 스토 스키 ? 켈	벤 ? ? ?	Christoph Reinbothe ? ? ?	아담 킹 켈