معمولاً افراد با استفاده از یکی از دو زبان R یا Pyton از متدها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده میکنند. و همچنین بیشتر آموزش‌های مربوط به یادگیری ماشین برای این زبان‌هاست.
دوره رایگان آموزش پایتون در راکت
پایتون یک زبان برنامه نویسی همه کاره است که نه تنها برای یادگیری ماشین بلکه برای محاسبات علمی ، توسعه بک‌اند وب ، برنامه‌های دسکتاپ و غیره نیز مورد استفاده قرار می گیرد.
R در درجه اول برای آمارشناسان ایجاد شده است.
ویژگی‌های مشترک این دو زبان:
- این زبان‌ها برای برنامه‌نویسانی که به صورت تخصصی برنامه‌نویسی انجام نمی‌دهند مناسب است
- آنها کتابخانه‌های جامع یادگیری ماشین دارند
- در بسیاری موارد ، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در C ، C++ یا Cython پیاده سازی می‌شوند و با Pyton و R فراخوانی می‌شوند
جاوا همچنین برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود ، اما معمولاً برنامه‌نویسان حرفه‌ای از آن استفاده میکنند.
در طی چند سال گذشته ، جاوااسکریپت محبوبیت زیادی پیدا کرد به همین دلیل برخی از کتابخانه‌های جالب یادگیری ماشین امکان اجرای متدهایشان را برای استفاده در مرورگرها و Node.js توسعه دادند.
متخصص جاوااسکریپت شوید با دوره‌های آموزشی راکت
ساخت صفر تا صد یک وبسایت فروشگاهی با راکت
در کمال تعجب، بسیاری از این کتابخانه‌ها کدهای جاوااسکریپت زیادی را در خود اجرا می کنند.
در این مقاله به چندین کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای JavaScript اشاره می‌کنیم:
- ml.js
- TensoreFlow.js
- brain.js
- ConvNetJs
- WebDNN
- natural
ml.js
ml.js یک کتابخانه جامع و عمومی با هدف یادگیری ماشین برای مرورگرها و Node.js است. ویژگی‌های که این کتابخانه ارائه می‌دهد عبارت‌اند از:
- عملیات بیتی بر روی آرایه‌ها ، جداول هش ، مرتب‌سازی ، تولید اعداد تصادفی
- جبر خطی ، دستکاری آرایه ، بهینه‌سازی (الگوریتم لونبرگ) ، آمار
- اعتبارسنجی متقابل
- یادگیری تحت نظارت
- یادگیری بدون نظارت
متدهای یادگیری تحت نظارت که این کتابخانه ارائه می‌دهد عبارت است از:
- Kنزدیکترین همسایه
- رگرسیون خطی ، نمایی، چندجمله‌ای
- الگوریتم Naive Bayes
- ماشین‌های بردار پشتیبانی
- درختان تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
- شبکه‌های عصبی پیشرو و غیره
علاوه بر این، ml.js چندین روش هم برای یادگیری بدون نظارت ارائه می‌دهد که مثل:
- تجزیه و تحلیل مؤلفه (component) اصلی
- آنالیز خوشه‌ای (k-means and hierarchical clustering)
- نقشه‌های خود سازمانده شبکه‌های (Kohonen)
لایسنس : MIT
TensorFlow.js
TensorFlow یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه بیشتر بر انواع و ساختارهای شبکه عصبی مصنوعی، از جمله شبکه‌های عمیق و اجزای شبکه تمرکز دارد.
TensorFlow توسط تیم Google Brain ساخته شده و با C ++ و Python نوشته شده است. با این وجود، می توان از JavaScript هم برای کار با آن استفاده کرد.
TensorFlow یک کتابخانه بسیار جامع است که هنوز هم میتواند به راحتی تولید و آموزش مدل‌های آموزشی را انجام دهد. این کتابخانه با عملکرد خوبی که دارد از تنوع بسیار زیادی از لایه‌های شبکه، توابع فعال و بهینه‌ساز برخوردار است. و همچنین GPU هم از آن پشتیانی میکند.
TensorFlow.js یک کتابخانه JavaScript مخصوص یادگیری ماشین برای استفاده در مرورگرها و یا روی Node.js است. که از WebGL هم پشتیبانی میکند
لایسنس : Apache 2.0
brain.js
brain.js یک کتابخانه جاوااسکریپتی است، که تمرکزش بر روی آموزش و استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرو و تکراری است. این کتابخاته خدمات دیگری مثل math routines برای شبکه‌های عصبی را هم ارائه می‌دهد.
گزینه‌های پیشرفته‌ای که این کتابخانه ارائه می‌دهد عبارت‌اند از:
- استفاده از GPU برای آموزش شبکه
- آموزش غیر همزمان که میتواند با چندین شبکه موازی هماهنگ باشد
- اعتبارسنجی متقابل که یک متد اعتبارسنجی پیچیده‌تر نسبت به بقیه است
brain.js با استفاده از فایل JSON اطلاعات را ذخیره یا لود میکند
لایسنس : MIT
ConvNetJS
ConvNetJS یک کتابخانه دیگر برای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق است که به آموزش شبکه‌های عصبی در مرورگرها کمک میکند. ویژگی ماژول یادگیری تقویتی (با استفاده از یادگیری Q) را دارد ConvNetJS از شبکه‌های عصبی محرمانه پشتیبانی میکند که در تشخیص تصویر عملکرد خوبی دارد.
در ConvNetJS، شبکه‌های عصبی فهرستی از لایه‌ها هستند. این لایه‌ها عبارت‌اند از:
- لایه ورودی
- لایه کاملا متصل
- لایه Convolution
- لایه Pooling
- لایه نرمال‌سازی لوکال
تعدادی از توابع فعال‌ساز که این کتابخانه پشتیانی میکند عبارت‌اند از:
- ReLU
- Sigmiod
- Hyperbolic tangent
- MaxOut
و همچنین بهینه‌سازهایی را که پشتیانی میکند:
- Stochastic gradient descent
- Adadelta
- AdagradS
- ConvNetJS روشی مناسب برای ذخیره و لود ماژول‌ها را، با استفاده از فایل JSON فراهم میکند
لایسنس : MIT
WebDNN
WebDNN یک کتابخانه متمرکز بر روی شبکه‌های عصبی عمیق است یکی از شبکه‌های عصبی بازگشتی بر پایه معماری LSTM است. در TypeScript و Python نوشته شده است و با API Pyton و javascript میتوان از آن استفاده کرد.
همچنین امکان اجرای GPU در مرورگرهای وب را فراهم میکند.
از ویژگی‌های بسیار مناسب WebDNN امکان تبدیل و استفاده از مدل‌های پیش ساخته PyTorch ، TensorFlow ، Keras ، Caffemodel یا Chainer است.
لایسنس : MIT
natural
natural یک کتابخانه جاوااسکریپت برای پردازش زبان طبیعی است که با Node.js استفاده می‌شود.
پشتیبانی میکند از :
- Tokenization (شکستن متن به صورت آرایه‌ای از رشته‌ها)
- محاسبه فواصل رشته‌ها
- Classification (الگوریتم بیز ساده لوحانه ، رگرسیون لجستیک و آنتروپی حداکثریت)
- آنالیز احساسی(در حال حاضر در هشت زبان)
- تطبیق آوایی ، inflectors ، n-grams و غیره
- تطبیق با رشته‌های مشابه
لایسنس : MIT
نتیجه‌گیری
جاوااسکریپت و یادگیری ماشینی هر دو طی چند سال گذشته توجه و محبوبیت زیادی کسب کرده‌اند. اگرچه در ابتدا برای پویا کردن صفحات وب ایجاد شده بود، اما حالا جاوا اسکریپت برای پیاده‌سازی و استفاده از متدهای یادگیری ماشینی بویژه در مرورگرها یا سرورهای (Node.js) به یکی از زبان‌های مورد نظر تبدیل شده است.
در این مقاله اطلاعات اولیه در مورد کتابخانه‌های یادگیری ماشین برای جاوااسکریپت بررسی کردیم
دیدگاه و پرسش
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید