Google의 Deeplearn.js는 브라우저에 기계 학습을 제공합니다.

Google은 브라우저에서 실행되는 기계 학습을위한 오픈 소스 하드웨어 가속 라이브러리를 제공합니다. 라이브러리는 현재 Google Chrome 데스크톱 버전에서만 지원되지만 프로젝트는 더 많은 기기를 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 

Deeplearn.js 라이브러리를 사용하면 소프트웨어 설치 나 백엔드가 필요없이 브라우저 내에서 신경망을 훈련 할 수 있습니다. "클라이언트 측 ML 라이브러리는 대화 형 설명, 신속한 프로토 타이핑 및 시각화, 심지어 오프라인 계산을위한 플랫폼이 될 수 있습니다."라고 Google 연구원은 말했습니다. "그 밖에도 브라우저는 세계에서 가장 인기있는 프로그래밍 플랫폼 중 하나입니다."

2D 및 3D 그래픽 용 WebGL JavaScript API를 사용하여 Deeplearn.js는 GPU에서 계산을 수행 할 수 있습니다. 이것은 상당한 성능을 제공하므로 JavaScript의 속도 제한을 넘어선다고 연구원들은 말했다.

Deeplearn.js는 회사의 TensorFlow 머신 인텔리전스 라이브러리와 Python 기반 과학 컴퓨팅 패키지 인 NumPy의 구조를 모방합니다. “우리는 또한 가장 일반적으로 사용되는 TensorFlow 작업의 버전을 구현했습니다. Deeplearn.js의 출시와 함께 우리는 TensorFlow 체크 포인트에서 가중치를 내보내는 도구를 제공 할 것입니다. 그러면 작성자가 Deeplearn.js 추론을 위해이를 웹 페이지로 가져올 수 있습니다. "

Microsoft의 TypeScript가 선택 언어이지만 Deeplearn.js는 일반 JavaScript와 함께 사용할 수 있습니다. Deeplearn.js의 데모는 프로젝트 홈페이지에 있습니다. Deeplearn.js는 웹 페이지 내에서 신경망을 실행할 수있는 TensorFire와 Node.js 용 JavaScript에서 기계 학습 및 수치 분석 도구를 제공하는 ML.js를 포함하여 JavaScript 및 브라우저에 기계 학습을 가져 오는 다른 프로젝트에 참여합니다.