文 | Danny Markov 译 | IT程序狮
随着人工智能技术的发展，机器学习越来越受到开发者们的关注，从而也导致了机器学习库如雨后春笋般的涌现出来，而且没有任何放缓的趋势。虽然，传统意义上 Python 已经成为了最受欢迎的机器学习语言。但目前神经网络可在任何编程语言中运行，当然也包括 JavaScript！
近来，Web 生态系统取得了重大的进展。尽管 JavaScript 和 Node.js 的性能要比 Python 和 Java 的性能差，但它们已经能够应对机器学习中的许多问题。同时，Web 编程语言也具有很强的易用性，即你只要搞定了 Web 浏览器，那么运行 JavaScript ML 项目就不是个事儿。
虽然，大多数 JavaScript 机器学习库都是“新轮子”，有的甚至还在研发中，但并不会影响你的使用。在这篇文章中，我们将与你分享这些库，以及一些很酷的 AI Web 应用程序实例，帮助你开启机器学习之旅。
1. Brain
Brain 是一个可以让你轻松创建神经网络的库，并可通过输入/输出数据进行训练。尽管，它可以直接在浏览器网页上运行，但是训练的过程会占用大量的资源，因此最好在 Node.js 环境中启动它。另外，在他们网站上还有一个用于训练识别色彩对比度的小例子，你也可以了解下。
项目地址：
https://github.com/harthur-org/brain.js/
2. Deep playground
这是由 TensorFlow 出品的可视化的神经网络交互式学习程序。它可以带你了解神经网络，并探索其不同的组件。它不仅有一个漂亮的用户界面，而且通过控制数据、神经元数量、使用算法的类别以及各项其他的指标，让你能够直观、实时的了解其运行的状态。另外，由于它是开源的（它用 TypeScript 编写，并具备优质的文档可查阅），所以通过了解其项目背景，你还能够学到更多有价值的知识。
项目地址：
https://github.com/tensorflow/playground
3. FlappyLearning
FlappyLearning 是一个仅用 800 行代码创建的 JavaScript 机器学习库，它让你可以像行家一样玩转 Flappy Bird 游戏。在这个库中所使用的 AI 技术被称为“ Neuroevolution”，而它所应用算法的灵感则源于自然界生物神经系统的进化，并且它可以从每次成功或失败的迭代中进行动态的学习。另外，你只需要在浏览器中打开 index.html 就可以运行它了，炒鸡简单。
项目地址：
https://github.com/xviniette/FlappyLearning
4. Synaptic
这个项目可能是本文所有项目中最活跃的项目了。Synaptic 是一个 Node.js 和浏览器可用的库。虽然它的架构未知，但开发人员可以通过它来构建任何类型的神经网络。它也具备一些内置架构，使它能够快速的测试，并能针对不同的机器学习算法进行比较。同时，它的使用文档丰富且全面，包含了神经网络的基本介绍、一些实用的演示，以及相应的使用教程。
项目地址：
https://github.com/cazala/synaptic
5. Land Lines
Land Lines 是一个有趣的 Chrome Web 实验。用户通过在页面上涂鸦，来发现地球上的卫星图像。它可以完全在浏览器中运行，无需服务器端的调用。同时，由于机器学习和 WebGL 的巧妙使用，即使在移动设备上它也有出色的表现。如果你对它比较感兴趣，也可以在 GitHub 上查看其源码，或者在这里阅读整个案例研究。
项目地址：
https://github.com/ofZach/landlines
6. ConvNetJS
虽然，此项目不再积极维护，但 ConvNetJS 却是基于 JavaScript 最先进的深度学习库之一。最初它是由斯坦福大学开发的项目，随着在 GitHub 上的流行，许多社区开始驱动了其新的特性，并撰写了相关的教程。它可以直接在浏览器中工作，支持多种学习技术，而且操作简单，适合神经网络进阶者学习。
项目地址：
https://developers.google.com/web/showcase/2016/land-lines
7. Thing Translator
Thing Translator 是一个 Web 实验，让你可以通过手机来识别实物，并可用不同的语言为它们命名。这款应用程序完全基于 Web 技术构建，并整合了 Google 的两种机器学习 API，即用于图像识别的 Cloud Vision 和用于自然语言翻译的 Translate API 。
项目地址：
https://github.com/dmotz/thing-translator
8. Neurojs
这是一个基于强化学习的人工智能系统框架。遗憾的是，这个开源项目并没有合适的文档。但其中一个自动驾驶汽车的演示，却对组成神经网络的不同部分有很好的描述。这个库仅通过 JavaScript 实现，并应用了 webpack 和 babel 。
项目地址：
https://github.com/janhuenermann/neurojs
9. Machine_learning
Machine_learning 是一个仅通过 JavaScript 便可设置和训练神经网络的库。无论是在 Node.js，还是客户端上，它都易于安装，并且具备非常干净的 API，适合任何技术级别的开发者进行学习。同时，该库还提供了许多现成的流行算法示例，帮助你了解核心的机器学习原理。
项目地址：
https://github.com/junku901/machine_learning
10. DeepForge
DeepForge 是一个对于用户友好的深度学习开发环境。有了它，你可以使用简单的图形界面对神经网络进行设计，同时它还支持远程机器的训练模型，并且内置了版本控制。它基于 Node.js 和 MongoDB，可在浏览器中运行。对于大多数 Web 开发者来说，它的安装过程也会相当的简单。
项目地址：
https://github.com/deepforge-dev/deepforge
奖励：Machine Learning in Javascript
这是由 Burak Kanber 发表的一系列文章，主要介绍了一些机器学习基础知识。这些教程专门针对 JavaScript 开发人员，而且写得比较透彻。如果你想更深入地了解机器学习，不妨看一看。
文章地址：
http://burakkanber.com/blog/machine-learning-in-other-languages-introduction/
结论
虽然，基于 JavaScript 的机器学习生态体系还在不断的发展，但本文推荐的这些资源，能够帮助你开启机器学习的体验之旅，并对其核心技术有所了解。正如文章中的实例所示，你只需通过浏览器和一些熟知的 JavaScript 代码就能体会到机器学习的极大乐趣。
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英文原文：10 Machine Learning Examples in JavaScript
作者：Danny Markov
译者：IT程序狮
译文地址：http://www.jianshu.com/p/82fa121cf359
