JavaScript能做机器学习，凭借TensorFlow.js等库可在浏览器或Node.js中运行AI，无需数据上传，保障隐私、响应更快、支持离线；可集成于前端项目，实现图像识别、手势控制、智能表单等交互式轻量级AI功能。
JavaScript也能做机器学习？很多人以为AI只能靠Python，其实随着TensorFlow.js等库的发展，JavaScript同样可以在浏览器或Node.js环境中实现人工智能功能。你不需要换语言，就能让网页“看懂”图像、“听懂”语音，甚至预测用户行为。
最大的优势是贴近用户端。传统AI模型运行在服务器上，而TensorFlow.js可以把训练好的模型直接部署到浏览器中。这意味着：
比如一个实时人脸滤镜应用，用摄像头捕捉画面，JavaScript加载模型在本地完成识别，立刻叠加特效——整个过程都在用户设备上完成。
核心是TensorFlow.js，它支持：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
其他辅助库包括：
JavaScript机器学习特别适合交互式、轻量级AI功能：
举个例子：一个健身网站用pose-detection模型分析用户深蹲动作，实时提示“膝盖不要超过脚尖”，全程数据不离开浏览器。
建议从现成模型入手：
进阶可尝试在Python中训练模型，用tfjs-converter转成web可用格式。调试时注意内存泄漏，及时调用dispose()释放张量。
基本上就这些。JavaScript做不了大规模训练，但把AI带到用户面前，它非常称职。不复杂但容易忽略。
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