یک تصور اشتباه در دنیای یادگیری ماشینی (ML) وجود دارد. توسعه دهندگان به این باور رسیده اند که برای ساخت و آموزش یک مدل ML، آن ها محدود به استفاده از چند زبان برنامه نویسی منتخب هستند. پایتون و جاوا اغلب در صدر فهرست قرار دارند.
آنچه که در این مقاله خواهید خواند:
کتابخانه های پایتون
این زبان دارای کتابخانه های بیرونی فراوانی برای کوتاه کردن زمان توسعه است. به عنوان مثال، PyBrain یک کتابخانه ML مدولار است که به توسعه دهندگان کمک می کند تا الگوریتم هایی بسازند، سپس راه حل ها را در محیط های از پیش تعریف شده آزمایش و مقایسه کنند.
جاوا برای بلوغ آن: جاوا ده ها سال است که وجود دارد، بنابراین برای سازمان های بزرگتر مانند بانک ها و مؤسسات مالی هنگام ساخت و استفاده از الگوریتم ها، زبان انتخابی و برتر است.
حتی در زمینه یادگیری ماشینی، بیشتر فرض می کردند که جاوا اسکریپت فقط در تجسم داده ها کاربرد دارد: برای مثال، کتابخانه D3.js را در نظر بگیرید – صرفاً برای تجسم داده ها با HTML، SVG و CSS استفاده می شود.
پویایی مهندسی
اما زمان در حال تغییر است – مانند پویایی مهندسی ML و نوشتن توابع یادگیری ماشینی با استفاده از زبان های اسکریپت نویسی وب رایج برای توسعه دهندگان به یک روش معمول تبدیل شده است.
این روز ها امکان ساخت و آموزش الگوریتم با استفاده از هر زبان برنامه نویسی همه منظوره ای که می خواهید وجود دارد. و این شامل جاوا اسکریپت نیز می شود.
TensorFlow.js: کتابخانه جاوا اسکریپت برای ماشین لرنینگ در مرورگر
TensorFlow.js یک کتابخانه جاوا اسکریپت است که توسط گوگل به عنوان یک فریمورک متن باز برای آموزش و استفاده از مدل های یادگیری ماشین در مرورگر ایجاد شده است. به طور خلاصه، این فریمورک به توسعه دهندگان جاوا اسکریپت کمک می کند تا مدل های ML را در برنامه های سمت کلاینت بسازند.
توسعه دهندگان از TensorFlow.js استفاده کرده اند زیرا می توانند از آن برای هر دو مورد زیر استفاده کنند:
- مدل های جدید یادگیری ماشینی را از ابتدا ایجاد کنید
- و همچنین مدل های از پیش آموزش دیده موجود را اجرا کنید – یا دوباره آموزش دهید
این زبان همچنین همراه با همنام خود TensorFlow(کتابخانه ML مورد استفاده در پایتون) است، به این معنی که هر مدل یادگیری ماشینی که با استفاده از TensorFlow ساخته شده را می توان برای اجرا در مرورگر با استفاده از TensorFlow.js تبدیل کرد.
با این حال، این سوال همچنان باقی است: چرا به یک کتابخانه یادگیری ماشین جاوا اسکریپت نیاز داریم؟ با ما همراه باشید.
مزایا و معایب استفاده از جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین
این واقعیت که TensorFlow.js در مرورگر اجرا می شود طیف وسیعی از امکانات هیجان انگیز را برای مشاغل و توسعه دهندگان به طور یکسان باز می کند.
از آن جایی که مرورگر ها یک فضای تعاملی هستند: فضایی که دسترسی به حسگر های مختلف – از جمله وب کم و میکروفون – را ارائه می دهد که می تواند تصاویر و صدا ها را به عنوان ورودی به هر مدل یادگیری ماشینی ارائه دهد.
همانطور که گفته شد، کتابخانه جاوا اسکریپت فقط نسخه 1.0 است و هنوز محدودیت های قابل توجهی دارد. بنابراین مزایا و معایب فعلی استفاده از TensorFlow.js در یادگیری ماشین چیست؟
مزایای TensorFlow.js
محبوبیت
اولین سیگنال مثبت: توسعه دهندگانی که از آن استفاده می کنند TensorFlow.js را دوست دارند. و ستایش معمولاً به سودمندی اشاره دارد، بنابراین می توان گفت که این کتابخانه افزودنی ارزشمندی به دنیای یادگیری ماشینی ارائه می دهد.
علاوه بر این، با توجه به همراهی آن با کتابخانه محبوب پایتون، آستانه ورودی پایینی وجود دارد – شروع استفاده از آن را برای توسعه دهندگان ساده تر می کند.
برای درک بهتر جاوا اسکریپت پیشنهاد می کنیم مقاله معایب جاوا اسکریپت را مطالعه کنید.
کارایی
خود زبان عملکرد محاسباتی بالایی دارد. این شتاب سخت افزاری است، زیرا از WebGL(یک API گرافیکی جاوا اسکریپت) استفاده می کند. به علاوه، اگر کاربر نهایی یک GPU در سیستم خود داشته باشد، توسعه دهندگان می توانند از آن برای بهبود عملکرد بیشتر استفاده کنند.
امنیت
زبان های برنامه نویسی وب می توانند آسیب پذیری های احتمالی را باز کنند. با این حال، TensorFlow.js به دلیل امنیت محیط اجرای خود شهرت دارد و اطمینان می دهد که دستگاه ها در هنگام اجرای یک برنامه در برابر تهدیدات محافظت می شوند.
دامنه
TensorFlow.js قبلاً ارزش خود را در چندین مورد استفاده در چندین دستگاه ثابت کرده است: چه در برنامه های JavaScript که در مرورگر اجرا می شوند. در سرور های داخل محیط Node.js؛ بر روی دسکتاپ؛ حتی در مرورگر های تلفن همراه در دستگاه های Android و iOS.
معایب TensorFlow.js
محدودیت های داده
با وجود تمام نکات مثبت، TensorFlow.js دسترسی پیش فرض به سیستم فایل در محیط میزبان مرورگر را ندارد. این منابع داده های موجود را محدود می کند و می تواند محدودیت هایی در اندازه فایل ایجاد کند.
شتاب سخت افزاری
این فریمورک همچنین پشتیبانی محدودی از شتاب سخت افزاری دارد. گفتنی است، همانطور که زبان منبع باز فراتر از نسخه 1.0 تکامل می یابد، این وضعیت به سرعت در حال بهبود است.
تک رشته ای
در کتابخانه جاوا اسکریپت، رشته های تک به صورت همزمان دانلود می شوند که ممکن است عملکرد را کاهش دهد. توسعه دهندگان می توانند با ارائه رشته اصلی، مثلاً برای بهبود پاسخگویی صفحه در طول آموزش، بر این مشکل غلبه کنند.
و در محیط های Node.js، توسعه دهندگان می توانند از انجام به موقع وظایفی که در حلقه رویداد در صف قرار می گیرند اطمینان حاصل کنند.
برای درک موضوع حلقه ها در دنیای فرانت اند، پیشنهاد می کنیم مقاله حلقه ها در جاوا اسکریپت را مطالعه کنید.
بنابراین اکنون جوانب مثبت و منفی آن را می دانید، اما در واقع چه چیزی با TensorFlow.js امکان پذیر است؟
با یادگیری ماشین و جاوا اسکریپت چه چیزی ممکن است؟
بسیاری از توسعه دهندگان از مدیریت ML در سرور های بک اند به برنامه های کاربردی فرانت می روند.
و به لطف TensorFlow.js، تیم ها اکنون می توانند بدون راه اندازی سرور یا حتی پایگاه داده ، مدل های ML را در اسناد HTML ایستا ایجاد و اجرا کنند – با فعال کردن خدمات زیر که کاملاً در سمت مشتری میزبانی می شوند.
دستکاری خودکار تصویر
تنظیم خودکار تصاویر بر اساس یک مجموعه قوانین از پیش تعریف شده با استفاده از یک برنامه مبتنی بر مرورگر – حتی همانطور که گوگل انجام داده است، با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنال هنر ایجاد کنید.
مخالفان بازی آفلاین
در برابر حریفی که با هوش مصنوعی اداره می شود، بازی کنید، حتی زمانی که یک بازی ویدیویی آفلاین است – همانطور که می توانید در برابر حریف داخلی Trex Chrome انجام دهید .
Content Recommendation Engine
یک الگوریتم ML را در مرورگر بسازید و آموزش دهید، شناسایی کنید که کاربران دوست دارند به چه چیزی نگاه کنند و محتوای مرتبط تری را به نمایش بگذارد – درست همانطور که توییتر برای رتبه بندی توییت ها انجام داده است.
نظارت بر فعالیت
یک برنامه کاربردی در سمت سرویس گیرنده نصب کنید که الگو های استفاده را در یک شبکه یا دستگاه محلی یاد می گیرد – برای نظارت و پرچم گذاری فعالیت های غیرعادی.
تشخیص اشیا
از یک برنامه کاربردی سمت سرویس گیرنده برای شناسایی اسناد یا اشیاء در تصاویر استفاده کنید – مانند Airbnb برای هشدار به کاربران در مورد وجود اطلاعات حساس هنگام آپلود عکس گذرنامه یا گواهینامه رانندگی.
سخن پایانی
در کنار طبان های شناخته شده در دنیای امروزی که برای برنامه نویسی ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین استفاده می شود، می توان گفت که جاوا اسکریپت نیز یکی از زبان های برتر در هوش مصنوعی به کار برده می شود. برنامه نویسی هوش مصنوعی نیاز به تمرین و زمان و تلاش بسیار زیادی دارد. از همین جهت توقع نداشته باشید در زمان کم بتوانید با استفاده از جاوا اسکریپت، در آن استاد شوید. اما مطمئنا به هدف خود خواهید رسید. برای شروع این روند به شما پیشنهاد می کنیم از مسیر کارآموزی فرانت اند شروع کنید.
پاسخ‌ها