วันนี้ข้อแนะนำ ไลบรารี่ JavaScript หรับงาน AI ด้าน Deep Learning (อยู่ในหมวดหมู่ Neural Networks)
ตามลิงค์นี้ http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html
ข้อดีไลบรารี่นี้คือ
-ตัวอย่างโค้ดอ่านง่ายมาก ถ้าใครคอ Deep learning เห็นโค้ดปุ๊บ ก็จะเข้าใจโครงสร้าง model ทันที (คิดว่าไม่แพ้ไลบรารี่ตัวอื่น)
-มี demo เป็นกราฟฟิกให้เห็นภาพชัด ดีเยี่ยมยอดมากๆ
-ด้วยความเป็น JavaScript จึงติดตั้งใช้ง่าย ไม่ยุ่งยากอะไร เพียงแค่ดาวน์โหลดไลบรารี่ ก็เรียกใช้ได้เลย
-สามารถใช้ในฝั่งหน้าเว็บ Browser หรือฝั่ง Server side (Node.js)
ข้อเสีย คือ
- document ที่อธิบายน้อยไปหน่อย เลยไม่รู้จะเขียนอะไรได้พลิกแพลงมากกว่านี้หรือเปล่า
- ตัวอย่างโค้ด ที่มีคนเคยเอาไปใช้ก็น้อยไปหน่อย จะไม่เหมือนไลบรารี่ดังๆ ของภาษาอื่น มีตัวอย่างให้เห็นตรึม
- ยิ่งจะใช้โครงสร้าง Network ที่ซับซ้อนกว่านี้ (เช่น LSTM) ในเอกสารก็ไม่เขียนบอก ดูแล้วน่าจะทำไม่ได้เนอะ (เดา)
ถึงอย่างไร ก็เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง น่าสนใจ สำหรับสายงานด้านนี้ครับ
Today, Javascript library recommendation for ai on deep learning (in neural networks category)
Follow this link http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html
The Advantages of this library is
- sample code is very easy to read. If anyone has deep learning neck. See the code, you will understand the model structure immediately. (I think it's not allergic to other libraries)
- there is demo as graphics to see clear. Awesome.
- with Javascript, it's easy to install, no hassle. Just download the library and it can be used.
- can be used on browser or server side (Node. JS)
The disadvantage is
- the document that explains a little less. I don't know what to write. Can I flip the raft more.
- the sample of the code that someone used to use is a little bit. It won't look like the loud library of other languages. There is an example to see.
- the more complicated network structure (e.g. lstm) in the documents, I don't write. I can't do it. (guess)
It's another interesting choice for this line of work.Translated
