نرم‌افزارهای هوشمند فارغ از آنکه در چه تجارتی استفاده می‌شوند، هر روز در حال گسترش و زیاد شدن هستند. استفاده از یکسری الگوریتم برای مسیردهی به وظایف می‌تواند باعث بهتر شدن بهره‌وری شرکت و تجربه کاربری شود. همچنین شما در چنین حالتی می‌توانید استفاده بهینه‌تری از داده‌های موجود را داشته باشید.
جاوااسکریپت زبانی است که تقریبا در تمام حوزه‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. یکی از آنها بحث یادگیری ماشین است.
هر کسی که به صورتی هر چند سطحی با یادگیری ماشین آشنایی داشته باشد این موضوع را می‌داند که پایتون و R دو زبان اصلی برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین بوده‌اند. با این حال این موضوع در سال ۲۰۱۹ تغییراتی کرده. براساس آمار سالیانه گیت هاب، در سومین جایگاه از آمار بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین شما می‌توانید جاوااسکریپت را مشاهده بکنید. این در حالی‌ست که زبانی مانند R به رتبه‌های کمتر تنزل پیدا کرده است.
باید این قضیه را نیز اعتراف کرد که جاوااسکریپت در مقایسه با پایتون تعداد بسیار کمتری کتابخانه را دارد. البته این موضوع جای تعجب نیز نیست چرا که حدود ۸۳ درصد افراد حرفه‌ای این حوزه با پایتون کار می‌کنند. با این حال جاوااسکریپت نیز مزیت‌های منحصر به فرد خودش را به این عرصه آورده که می‌توانیم دو مورد آن را در زیر مطالعه کنیم.
- انعطاف‌پذیری: جاوااسکریپت ابزاری است که برای توسعه همه جانبه استفاده می‌شود. ابزارهایی که در جاوااسکریپت وجود دارند به شما این قابلیت را می‌دهند تا از جاوااسکریپت در گستره بسیار بزرگی از اپلیکیشن‌ها استفاده کنید. حال شما این موضوع را در نظر بگیرید که جاوااسکریپت برای توسعه سمت کاربر، سمت سرور، اپلیکیشن موبایل و… استفاده می‌شود، اما در کنار این موارد همانطور که گفته شده برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین نیز می‌توان از جاوااسکریپت استفاده کرد.
- محبوبیت: براساس آمار سال ۲۰۱۹ وبسایت Stack Overflow جاوااسکریپت محبوب‌ترین ابزاری‌ست که توسط برنامه‌نویسان استفاده می‌شود. با در نظر گرفتن چنین حالتی به این نتیجه خواهیم رسید که جاوااسکریپت می‌تواند جامعه کاربری فعال‌تری داشته باشد (که دارد) و همچنین محتوای آموزشی بسیار زیادی برای یادگیری داشته باشد.
در حال حاضر تعداد پروژه‌های یادگیری ماشین که با جاوااسکریپت نوشته شده‌اند در حال گسترش هستند. همانطور که از عنوان مطلب متوجه شدید قصد داریم تا در رابطه با ۹ کتابخانه جاوااسکریپتی صحبت کنیم که برای ساخت پروژه‌های یادگیری ماشین می‌توانند استفاده شوند. اما قبل از معرفی آنها، احتیاج دیدیم که ابتدا شما را با یکسری اصطلاحات تخصصی در دنیای یادگیری ماشین آشنا کنیم.
یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با یادگیری عمیق دارد؟
هوش مصنوعی یا AI به هوشی گفته می‌شود که توسط ماشین یا کامپیوتر ساخته و مدیریت می‌شود. در واقع هدف آن است که بشود ذهن، رفتارها و افکار انسان‌ها را در یک کامپیوتر شبیه‌سازی بکنیم.
یادگیری ماشین یا ML زیرشاخه‌ای از علم هوش مصنوعی است. هدف این موضوع آن است که بتوانیم به ماشین‌ها یاد بدهیم که داده‌های مختلف را آنالیز کرده و یکسری راه‌حل را برای یک مسئله ایجاد کنند. در علم یادگیری ماشین ما از یکسری الگو استفاده می‌کنیم. اصطلاح یادگیری ماشین در 1959 معرفی شد، اما از آن روز تا به حال تغییرات ریشه‌ای بسیار زیادی داشته است. می‌شود نتایج یادگیری ماشین را در تکنولوژی‌های ماشین‌های خودکار، پیشنهادات خرید، لیست پخش تلویزیون و… مشاهده کرد.
یادگیری عمیق یکی از تخصصی‌ترین شاخه‌های علم یادگیری ماشین است. در واقع این مورد بیشترین تعامل را با شیوه کار کرد ذهن انسان دارد. در یادگیری عمیق شما قابلیت آن را خواهید داشت که حجم بسیار زیادی از داده را آنالیز و پردازش بکنید، این بدان دلیل است که در یادگیری عمیق چند لایه متفاوت از هوش مصنوعی پیچیده پیاده‌سازی می‌شود. دلیل استفاده از عبارت عمیق آن است که ما در یادگیری عمیق الگوها و جزئیات بسیار ریشه‌ای را در یک پردازش از هم جدا می‌کنیم تا بتوانیم به یک مدل خاص دست پیدا کنیم.
شبکه‌های عصبی مصنوعی یا ANNs سیستم‌های پیچیده‌ای هستند که سعی دارند تا ارتباطات عصبی مغز انسان را شبیه‌سازی بکنند. تمام مواردی که تا به حال از مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی مشاهده کرده‌ایم «تشخیص تصویر، صوت، پردازش متن و...» به شکلی در دسته‌بندی شبکه‌های عصبی مصنوعی قرار می‌گیرند.
کدام فریمورک جاوااسکریپتی بهترین گزینه برای یادگیری ماشین است؟
جواب دادن به این سوال بسته به هدف شما، تجربه‌های تیم توسعه و چند فاکتور دیگر است. براساس تجاربی که ما داریم، سعی کردیم تا ۹ مورد از بهترین این فریمورک را انتخاب کرده و به شما معرفی کنیم. اگر می‌خواهید بهترین خروجی را داشته باشید، پیشنهاد می‌کنم که تمام ابزارها را برای یک بار امتحان کنید.
۱. Brain.js
Brain.js یک کتابخانه یادگیری ماشین جاوااسکریپتی است که به شما قابلیت طراحی، آموزش و اجرای شبکه‌های عصبی را در مرورگر و یا در بخش سرور با استفاده از نودجی‌اس می‌دهد. شما می‌توانید از طریق این ابزار روی تکنیک‌های مختلفی که در شبکه‌های عصبی وجود دارد کار کنید:
- شبکه‌های عصبی Feed-forward: حالتی که داده‌ها تنها در یک مسیر عبور کرده و به عقب برنمی‌گردند.
- شبکه‌های عصبی Recurrent یا RNN: حالتی که داده‌ها در قطعات اطلاعاتی مربوط به هم ذخیره می‌شوند. در نهایت از این شبکه‌ها برای کلاس‌بندی این سری داده استفاده می‌کنند.
- شبکه‌های حافظه کوتاه/بلند مدت یا LSTM: این شبکه نوعی از RNN است که روی یادگیری موارد بلند مدت تمرکز دارد. الگوریتم‌های اصلی ابزارهایی مانند اپل سیری، الکسا آمازون و دستیار گوگل توسط این حالت از شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند. می‌توان به جرئت گفت که LSTM یکی از بزرگ‌ترین دستاورد‌های بشری در دنیای هوش مصنوعی است.
2. ConvNetJS
این کتابخانه توسط دانشگاه استنفورد توسعه داده شده و به سرعت روی گیت‌هاب به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای یادگیری ماشین برای جاوااسکریپت تبدیل شد. البته در حال حاضر از این ابزار پشتیبانی نمی‌شود اما باز هم می‌شود به عنوان یک ابزار حرفه‌ای برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق از آن استفاده کرد.
ConvNetJS از موارد زیر به خوبی پشتیبانی می‌کند:
- معماری‌های مرسوم شبکه‌های عصبی
- شبکه‌های عصبی انعطاف‌پذیر یا CNN که برای آنالیز تصاویر استفاده می‌شود.
- طبقه‌بندی توابع هزینه
- تقویت مدل یادگیری براساس Deep-Q-Learning
ConvNetJS می‌تواند به خوبی در امر پیاده‌سازی الگوهای شناختی به شما کمک بکند. همچنین این ابزار برای دیباگینگ و رمزنگاری در جاوااسکریپت نیز استفاده می‌شود. پیاده‌سازی ConvNetJS ساده است اما برای انجام کارها نیاز است که تجربه خوبی از شبکه‌های عصبی داشته باشید. همچنین باید گفت که روند پیاده‌سازی یک مدل در این ابزار کمی کندتر از ابزارهای مشابه است.
۳. DeepForge
DeepForge یک کتابخانه نیست، در واقع این ابزار یک رابط کاربری گرافیکی است که به شما قابلیت ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق را می‌دهد. شما از طریق این ابزار می‌توانید به سرعت مدل‌های شبکه عصبی مورد نیازتان را ایجاد کرده، آموزش داده و اجرا کنید. البته این ابزار تنها روی مرورگر کروم کار کرده و پشتیبانی رسمی از طرف دیگر مرورگرها ندارد. برای کار با این ابزار نیاز است که حتما Node.js و MongoDB را روی کامپیوترتان نصب کنید.
۴. Keras.js
Keras یکی از بهترین گزینه‌های جاوااسکریپتی برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق در گستره بزرگی از پلتفرم‌های مختلف است. البته این ابزار در اصل با استفاده از پایتون نوشته شده اما نسخه جاوااسکریپتی آن نیز موجود است.
Keras بعد از TensorFlow محبوب‌ترین فریمورک یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از این ابزار در اوبر و نتفلیکس نیز استفاده می‌شود. استارتاپ‌های زیادی نیز از این ابزار استفاده می‌کنند. به همین دلیل باید گفت که کتابخانه‌ای مناسب هم برای پروژه‌های بزرگ و هم برای پروژه‌های کوچک است.
شما می‌توانید از نسخه جاوااسکریپتی Keras به همراه نودجی‌اس استفاده کنید، اما این موضوع را باید در نظر گرفت که این نسخه برای پردازش از GPU استفاده می‌کند.
۵. Mind
Mind را می‌توان هم روی قسمت کلاینت و هم روی قسمت سرور به لطف نودجی‌اس نصب کرد. این ابزار به شما قابلیت ساخت مدل‌های یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی‌های دقیق می‌دهد. برای یادگیری این ابزار یک آموزش بسیار مناسب وجود دارد که توسط سازنده خود کتابخانه ایجاد شده، می‌توانید این آموزش را در این لینک مشاهده بکنید. همچنین یک پیش‌نمایش از این ابزار وجود دارد که سعی می‌کند تا فیلم مورد علاقه شما را پیش‌بینی کند.
۶. STDLib
STDLib یک کتابخانه بسیار بزرگ برای اپلیکیشن‌های ریاضیاتی و علمی است. در کنار آنکه این ابزار به شما قابلیت ساخت مدل‌های آماری پیچیده‌ای را می‌دهد، STDLib را می‌توان برای بصری‌سازی اطلاعات و انجام داده‌کاوی استفاده کرد. توانایی‌های بیشتری را می‌توانید در لیست زیر مشاهده کنید.
- مجموعه بسیار بزرگ از توزیع‌های احتمالات و توابع ریاضیاتی.
- ابزارهای کلی برای برنامه‌نویسی تابعی و کنترل جریان در فرایندهای غیر همزمان.
- وجود بیشتر از ۲۰۰ ابزار برای اعتبارسنجی داده و تشخیص ویژگی.
- وجود یک API برای آنالیز و بصری‌سازی داده.
۷. Synaptic
Synaptic یک پروژه جاوااسکریپتی بسیار فعال در حوزه یادگیری ماشین است که به شما قابلیت کار با شبکه‌های عصبی مختلف را در مرورگر و یا روی سرور می‌دهد. در این کتابخانه چند ساختار و گزینه مختلف وجود دارد که می‌توانید در زیر آنها را مشاهده کنید:
- فرضیه‌های چند لایه‌ای یا multilayer perceptrons (نوعی از شبکه‌های عصبی Feed-forward)
- وجود سیستم LSTM
- ماشین‌های حالت مایع یا LSM (نوعی از شبکه عصبی که برای شبیه‌سازی کار نورون‌های بیولوژیکال واقعی استفاده می‌شود.)
- شبکه‌های Hopefield (نوعی از شبکه‌های عصبی recurrent)
شما می‌توانید از تمام این امکانات پیچیده به خوبی در جاوااسکریپت استفاده بکنید. این کتابخانه همراه با آموزش‌های بسیار زیادی عرضه می‌شود، به همین دلیل در فرایند یادگیری مشکلی نخواهید داشت.
۸. TensorFlow.js
TensorFlow ابزاری است که توسط تیم Google Brain توسعه داده شده و در ساخت نرم‌افزار پیچیده‌ای مانند DeepDream نقش داشته است. این ابزار به صورت کامل رایگان است. TensorFlow یک رابط برنامه‌نویسی رسمی برای پایتون در اختیار دارد که با استفاده از سی‌پلاس‌پلاس نوشته شده است.
در سال ۲۰۱۸ گوگل ابزار TensorFlow.js را به صورت رسمی عرضه کرد. کتابخانه‌ای که در یک مدت کوتاه توانست به محبوب‌ترین کتابخانه جاوااسکریپتی برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شود. شما می‌توانید در این ابزار، مدل‌های ساخته شده یادگیری ماشین را که به صورت آفلاین در اختیار دارید، در این کتابخانه import کرده و آنها را دوباره آموزش دهید.
تصویری از سه مرد که توسط DeepDream پردازش شده است.
۹. WebDNN
WebDNN ابزاری است که در ژاپن توسعه داده شده و به شما در ساخت مدل‌های شبکه عصبی در مرورگر کمک می‌کند. کار با این ابزار بسیار سریع است و همچنین کارایی آن بالاست. اما سرعت و کارایی بالا این ابزار تصادفی به دست نیامده، این ابزار در قدم اول مدل‌ها را بهینه و فشرده می‌کند، سپس برای اجرای آنها از GPU و APIهای WebGPU استفاده می‌کند. در نهایت برای اجرای مدل‌ها نیز از WebAssembly بهره می‌گیرد.
در پایان
فریمورک‌های یادگیری ماشین به ما این قابلیت را می‌دهند تا بتوانیم به سادگی الگوریتم‌ها و ایده‌های‌مان را پیاده‌سازی کنیم. این موضوع باعث می‌شود که دیگر هوش مصنوعی به عنوان یک تکنولوژي دور از دسترس و فانتزی وجود نداشته باشد، بلکه تکنولوژی باشد که ما از آن برای انجام کارهای روتین و وظایف انسانی استفاده کنیم. مطمئنا هر شرکتی که بتواند بهتر هوش مصنوعی خود را آموزش بدهد، تجربه کاربری و ارائه بهتری خواهد داشت.
دیدگاه و پرسش
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید