TensorFlow.js: TensorFlow.js — это популярная библиотека JavaScript для машинного обучения, которая позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения непосредственно в браузере или на Node.js. Он предоставляет API высокого уровня для определения и обучения моделей, а также низкоуровневые операции для более сложных случаев использования.

Brain.js: Brain.js — это легкая библиотека JavaScript, предоставляющая простой API для создания нейронных сетей. Он поддерживает среду браузера и Node.js и может использоваться для таких задач, как распознавание образов, регрессия и классификация.

ml5.js: ml5.js — это удобная библиотека машинного обучения, созданная на основе TensorFlow.js. Он предоставляет предварительно обученные модели и набор простых в использовании API для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов, передача стилей и многое другое. Он предназначен для новичков, а также предлагает расширенные функции для более опытных пользователей.

Synaptic.js: Synaptic.js — это мощная библиотека JavaScript для построения нейронных сетей. Он обеспечивает гибкую модульную архитектуру, которая позволяет создавать собственные топологии сети и обучать их с использованием различных алгоритмов оптимизации.

ConvnetJS: ConvnetJS — это библиотека JavaScript, специально разработанная для обучения глубоких нейронных сетей. Он предоставляет простой API для определения сетевой архитектуры и поддерживает общие операции, такие как свертка, объединение в пул и полностью связанные уровни.

Natural: Natural — это библиотека обработки естественного языка общего назначения для Node.js. Он предлагает широкий спектр инструментов и алгоритмов для таких задач, как токенизация, стемминг, классификация и анализ настроений, что делает его подходящим для задач машинного обучения, связанных с языком.

Weka.js: Weka.js — это JavaScript-порт популярной библиотеки машинного обучения Weka. Он предоставляет широкий спектр алгоритмов для таких задач, как классификация, кластеризация, регрессия и выбор признаков. Weka.js можно использовать как в браузере, так и на Node.js.

Деревья решений. Деревья решений – это популярный алгоритм машинного обучения для задач классификации и регрессии. Библиотеки JavaScript, такие как DecisionTreeJS и dtreejs, предоставляют реализации алгоритмов дерева решений, которые можно использовать в различных приложениях.

Кластеризация по K-средним. Кластеризация по K-средним — это алгоритм обучения без учителя, используемый для группировки похожих точек данных в кластеры. Такие библиотеки, как KMeans.js и Clusterfck.js, предоставляют реализацию алгоритма K-means в JavaScript.

Генетические алгоритмы. Генетические алгоритмы — это алгоритмы оптимизации, вдохновленные процессом естественного отбора. Такие библиотеки, как Genetic.js и Genetic-Algorithms-in-JS, предлагают реализации генетических алгоритмов, которые можно использовать для решения сложных задач оптимизации.