Kalimdor.js: Der Browser als Machine-Learning-Umgebung

Kalimdor.js vorgestellt: Machine Learning mit TypeScript
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Mit Kalimdor.js wurde eine neue Bibliothek für Machine Learning vorgestellt, die mit TypeScript arbeitet und im Browser läuft. Worin unterscheidet sich Kalimdor.js von anderen Lösungen?

Machine Learning im Browser auf Basis von TypeScript und Node.js – das ist möglich mit Kalimdor.js. Die Idee dahinter ist keineswegs neu. Kalimdor.js soll ScikitLearn ähneln und sogar einige der APIs davon in TypeScript übertragen haben. Das erklärt Jason Shin, Entwickler von Kalimdor.js, im Medium-Blogpost zur Vorstellung der Library.

Machine Learning im Browser, erläutert Shin, sei in verschiedenen Anwendungsfällen nützlich. Mit Kalimdor.js wäre es beispielsweise möglich, eine Empfehlungssystem für eine Musikapp auch lokal auf dem Gerät ausführen zu lassen, wenn keine Internetverbindung verfügbar ist. Dies funktioniere mit anderen Lösungen nicht immer. Für die Implementierung unterschiedlicher Machine-Learning-Funktionen unterstützt Kalimdor.js sowohl überwachte als auch unüberwachte Modelle für maschinelles Lernen, inklusive Decision Trees, Random Forests, PCA, KMEans und SVM. Kalimdor.js kann in Kombination mit anderen Bibliotheken aus dem Bereich des maschinellen Lernens genutzt werden, beispielsweise mit TensorFlow.js.

Kalimdor.js: Machine Learning im Browser

Wie auf der GitHub-Seite zum Projekt nachzulesen ist, soll der Einstieg ins Machine Learning mit Kalimdor.js außerdem leichter sein als mit anderen Tools. So umfasst die Bibliothek beispielsweise einige APIs, die konsistent über alle Modelle hinweg genutzt werden können und bestimmte Grundfunktionen zugänglich machen. Dazu gehören fit um ein Modell zu trainieren, predict für Inferenzen, toJSON zum Speichern des Zustands eines Modells, und fromJSON um Modelle aus Checkpoints zu laden.

Kalimdor.js kann über yarn und npm installiert werden:

$ yarn add kalimdor
$ npm install --save kalimdor

Wenn der Name der Bibliothek dem ein oder anderen nun bekannt vorkommt: World of Warcraft diente hier tatsächlich als Vorlage, wie dem oben genannten Blogpost von Shim zu entnehmen ist.

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