JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Глава 1. Глубокое обучение и JavaScript
51
шинного обучения и науки о данных на Python и R более сложившееся сообщество, 
сообщество разработчиков на JavaScript тоже постепенно наращивает поддержку 
конвейеров обработки данных для машинного обучения.
Хотите вводить и обрабатывать данные из облачных хранилищ и баз данных? 
И Google Cloud, и Amazon Web Services предоставляют API для Node.js. Боль­
шинство наиболее популярных сегодня систем баз данных, например MongoDB 
и RethinkDB, полноценно поддерживают драйверы Node.js. Хотите выполнить пер­
вичную обработку данных на JavaScript? Мы рекомендуем книгу 
Data Wrangling 
with JavaScript
Эшли Дэвиса (Davis Ashley. Manning Publications, 2018, 
https://www.man-
ning.com/books/data-wrangling-with-javascript
). Хотите визуализировать данные? Существу­
ют такие отработанные и эффективные библиотеки, как d3.js, vega.js и plotly.js, во 
многом превосходящие библиотеки визуализации языка Python. Достаточно подго­
товить входные данные — и TensorFlow.js, которой посвящена эта книга, возьмет на 
себя все остальное и поможет вам создать, обучить и реализовать модели глубокого 
обучения, а также сохранить, загрузить и визуализировать их.
Наконец, экосистема JavaScript постоянно развивается самым перспективным 
образом. Она теперь охватывает не только свои традиционные оплоты — а именно, 
браузер и прикладную среду Node.js, — но и новые для себя территории, например 
традиционные, не веб­, приложения (Electron) и нативные мобильные приложения 
(React Native и Ionic). Зачастую писать UI и приложения для подобных фрейм­
ворков проще, чем использовать бесчисленные утилиты создания приложений 
для конкретных платформ. JavaScript — язык, у которого есть потенциал для рас­
пространения возможностей глубокого обучения на все платформы. Мы вкратце 
резюмируем основные преимущества сочетания JavaScript с глубоким обучением 
в табл. 1.2.