۹ فریمورک جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین در سال ۲۰۱۹

نرم‌افزارهای هوشمند صرف نظر از اندازه و یا صنعتی که در آن استفاده میشوند؛ روز به روز بیشتر در دسترس کاربران قرار میگیرند. با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای کارهای روزمره، میتوانید بهره‌وری شرکت تان را تا ۴۰ % افزایش داده و تجربه کاربری را تا حد زیادی بهبود ببخشید. به عنوان طرفداران واقعی جاوا اسکریپت، خوشحالیم که بگوییم، ابزارهای یادگیری ماشین در جاوااسکریپت نقش اساسی در نفوذ و جاری شدن ذهنیت دیجیتال در زندگی روزمره ما ایفا میکنند.

هر کسی که کمی با این موضوع آشنا باشد می‌داند که پایتون و R برای سالیان سال، انتخاب های اولیه برای یادگیری ماشین بوده‌اند. با این حال، اوضاع در حال تغییر است. طبق بررسی به عمل آمده توسط گیت هاب درباره بهترین تکنولوژی‌های یادگیری ماشین، جاوااسکریپت جایگاه سوم را پس از پایتون و  ++C اشغال کرده‌است , در حالی که R به مکان هشتم نزول پیدا کرده است.

در مقایسه با جاوا اسکریپت، پایتون دارای محیط غنی و پیشرفته ML است و تعجبی ندارد که ۸۳ % از متخصصان داده‌ از آن به طور مرتب استفاده می‌کنند. با این حال، جاوا اسکریپت هم دارای مزایای قابل توجهی است که در زیر به آن اشاره شده است :

• تطبیق پذیری :  جاوا اسکریپت راه را برای توسعه همه‌جانبه و مستقل از پلتفرم باز می‌کند تا برنامه نویسان بتوانند از یک زبان برای انجام طیف وسیعی از کارها استفاده کنند. با استفاده از جاوا اسکریپت ، شما میتوانید به طور گسترده ای از آنگولار و ری اکت در طراحی front-end استفاده کنید، در حالیکه فریمورک Node.js به شما اجازه می‌دهد تا قسمت سمت سرور را مقیاس پذیر و قدرتمند بسازید. فریمورک محبوب دیگر جاوا اسکریپت، ری اکت نام دارد که برنامه نویسان وب را قادر می‌سازد تا برنامه‌های کاربردی تلفن همراه را برای ios و اندروید توسعه دهند.
• محبوبیت : طبق نظرسنجی انجام شده توسط سایت Stackoverflow ، زبان جاوا اسکریپت محبوب‌ترین فن‌آوری مورد استفاده 67 درصد از توسعه دهندگان حرفه‌ای است. با افزایش تقاضا برای برنامه‌های هوشمند و افزایش سرعت سخت‌افزار ، الگوریتم ‌های یادگیری ماشین در جهان جاوا اسکریپت نیز به سرعت در حال تحول هستند و از پشتیبانی جامعه فعالی از توسعه دهندگا برخوردارند.

تعداد پروژه‌های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت به طور مداوم در حال افزایش است و قابلیت‌های آن‌ها هم در حال پیشرفت است. با این حال ، قبل از بحث بیشتر در مورد فریمورک های جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین، باید برخی مفاهیم مهم را بیان کنیم، این مفاهیم وقتی با سیستم‌های هوشمند سر و کار دارید برای شما مفید خواهد بود.

یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با یادگیری عمیق دارد؟

هوش مصنوعی (AI): هوش مصنوعی توسط ویکی‌پدیا به عنوان هوشی که توسط ماشین ها به نمایش گذاشته میشود، یاد میشود. به عبارت دیگر، به توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای تقلید از رفتار و تفکر انسان هوش مصنوعی گفته میشود.

• یادگیری ماشین (ML): یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است و براساس این مفهوم که افراد می‌توانند به ماشین‌ها آموزش دهند تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و راه حلی برای مشکلات روزانه بیابند، بنا نهاده شده است. این مفهوم برای دهه‌ها مورد توجه بوده است و در ابتدا در سال 1959 پایه گذاری شد. عبارت "یادگیری ماشین"، سفری طولانی را برای تبدیل شدن از ایده‌ای صرف به برنامه های عملی در جامعه مدرن طی کرده است. در زمان کنونی یادگیری ماشین در تمام جنبه‌های زندگی، از جمله تکنولوژی‌های اتومبیل، تکنولوژی های مربوط به تلویزیون، خرید های شخصی و غیره یافت می‌شود.
• یادگیری عمیق : یادگیری عمیق مهم‌ترین شاخه از یادگیری ماشین است. وظیفه اصلی آن تقلید از روشی است که مغز انسان کار می‌کند، یا دقیق‌تر، رسیدن به نحوه باور دانشمندان در رابطه با روش کارکرد مغز ما. سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با استفاده از شبکه‌های عصبی چند لایه‌ای، مقادیر قابل‌توجهی از اطلاعات را مدیریت کنند. این شبکه‌های پردازش عمقی، قادر به استخراج الگوهای مختلف تا زمانی که سیستم، شی مورد نظر را تشخیص دهد، هستند.
• شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) : شبکه های عصبی مصنوعی سیستم‌های پیچیده‌ای هستند که برای تقلید از اتصالات نورون ها در مغز انسان طراحی شده‌اند. همه پیشرفت‌های اخیر در تصویر و تشخیص گفتار و همچنین پردازش زبان های طبیعی بدون ANN ها غیر ممکن خواهد بود.

بهترین فریمورک های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت کدامند؟

پاسخ به این سوال به اهداف مورد نظر ما ، تجربه قبلی تیم توسعه و چندین عامل دیگر بستگی دارد. براساس تجربه کار با فریمورک های مختلف جاوااسکریپت برای یادگیری ماشین ، 9 تکنولوژی را که قطعا در سال ۲۰۱۹ بسیار ارزشمند هستند را انتخاب کرده ایم. در زیر به توضیح هر کدام خواهیم پرداخت :

فریمورک Brain.js

Brain.js یک کتابخانه یادگیری ماشین برای جاوا اسکریپت است که طراحی، آموزش و اجرای شبکه‌های عصبی در هر مرورگر و یا در سمت سرور را با Node.js را تسهیل می‌کند.این فریمورک با انواع مختلفی از شبکه‌ها برای اهداف مختلف کار می‌کند : 

• شبکه های عصبی Feed-forward : در این شبکه ها داده‌ها همیشه در یک جهت حرکت می‌کنند و هرگز به عقب جریان نمی‌یابند.
• شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) : این شبکه ها میتوانند قطعات مرتبط از اطلاعات را ذخیره کرده و از آن‌ها در زمینه‌ای برای درک و طبقه‌بندی داده‌ها استفاده کند.
• شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلند مدت (LSTMs): این شبکه ها برای یاد گرفتن وابستگی‌های بلند مدت ساخته شده اند. از این الگوریتم‌های پیشرفته در الکسای آمازون ، تشخیص گفتار گوگل و تکنولوژی های ترجمه استفاده شده است. LSTM بزرگ‌ترین دستاورد در حوزه هوش مصنوعی است که در همه چیز از روش‌های تشخیص پزشکی گرفته تا ترکیب های موسیقی استفاده می‌شود.

فریمورک ConvNetJS 

فریمورک ConvNetJS در دانشگاه استنفورد تاسیس شده و بسیار محبوب است. از این رو هنوز هم یکی از پیشرفته‌ترین ابزارها برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در مرورگر و یا Node.js است. ConvNetJS از موارد زیر پشتیبانی میکند :

• ساختار شبکه های عصبی متداول
• شبکه‌های عصبی مصنوعی که به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• طبقه‌بندی و توابع هزینه رگرسیون
• مدل یادگیری Reinforcement براساس یادگیری عمیق

ConvNetJS وظایف مختلف هوش مصنوعی شامل تشخیص الگو را انجام می‌دهد. همچنین به عیب‌یابی و رمزنگاری داده‌ها کمک می‌کند. پیاده‌سازی ConvNetJS  آسان است، گرچه نیاز به تجربیاتی در زمینه شبکه‌های عصبی دارد و اندکی کندتر از ابزار های مشابه عمل می‌کند.

فریمورک DeepForge

DeepForge یک کتابخانه نیست ، بلکه یک محیط کاربر پسند برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق است. این محیط، یک رابط بصری برای ساخت ، آموزش و تکرار مدل‌های شبکه عصبی از داخل مرورگر Chrome فراهم می‌کند. دیگر مرورگرها به طور رسمی پشتیبانی نمی‌شوند و برای اجرای پروژه باید هم Node.js و هم MongoDB را نصب کنید.

فریمورک Keras.js

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی پیشرو برای ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در دامنه وسیعی از سیستم‌عامل هاست. این فریمورک به زبان پایتون نوشته شده است. این فریمورک دومین کتابخانه از نظر محبوبیت برای یادگیری عمیق است.

شرکت هایی همچون Uber و Netflix از مدل های این فریمورک برای افزایش کارکردهای خود استفاده میکنند. این کتابخانه همچنین در میان سازمان‌های بزرگ علمی مانند CERN و ناسا رواج زیادی دارد. در عین حال، به طور گسترده توسط شرکت‌های نوپا بعنوان ابزاری برای گنجاندن اطلاعات دیجیتال در فرآیندهای کسب‌وکار شان استفاده می‌شود.

فریمورک Mind

فریمورک Mind را هم می‌توانید در سمت کلاینت و هم در سمت Node.js نصب کنید . این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی‌های دقیق بسازید.

فریمورک STDLib

STDLib یک کتابخانه بزرگ برای توسعه برنامه‌های علمی و ریاضی است . علاوه بر ساخت مدل‌های آماری پیشرفته، طیف گسترده‌ای از ابزارها و روش‌های تجسم اطلاعات، انجام تحلیل داده‌های اکتشافی و ... را ارائه می‌دهد . فهرست مزایای آن عبارت اند از :

• دارای مجوعه ای گسترده از توابع ریاضی (چیزی حدود 150 تابع)
• ابزارهای عمومی برای برنامه‌نویسی تابعی و جریان کنترل ناهمگام.
• دارای ابزارهای مختلف برای اعتبار سنجی داده‌ها و شناسایی ویژگی‌ها.
• دارای Api های مناسب برای تحلیل و تجسم داده ها

فریمورک  Synaptic

فریمورک  Synaptic یک پروژه فعال در زمینه یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت است که به شما اجازه می‌دهد تا با شبکه‌های عصبی مختلف در مرورگر و یا در داخل Node.js کار کنید. ماهیت بدون معماری این فریمورک دارای چندین ساختار پیش‌ساخته است که به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت تست ها را انجام دهید و الگوریتم های مختلف را با هم مقایسه کنید.

فریمورک TensorFlow.js

این فریمورک که توسط تیم گوگل توسعه داده شده است، پایه و اساس نرم‌افزارهای شبکه عصبی پیشرفته مانند DeepDream را تشکیل می‌دهد که می‌تواند تصاویر را ثبت ، ردیابی و طبقه‌بندی کند. این پلت فرم  متشکل از ابزار ها، کتابخانه‌ها، و دیگر منابعی است که اجازه می‌دهد یک توسعه دهنده برنامه‌های کاربردی را بر روی شبکه‌های عصبی عمیق ایجاد کند. در اصل ، TensorFlow دارای یک رابط برنامه‌نویسی پایتون است که هسته آن در ++C نوشته شده است.

فریمورک WebDNN

این کتابخانه که در ژاپن طراحی شده‌است، برای اجرای مدل‌های شبکه عصبی عمیق در مرورگرهای وب عمل می‌کند و این کار را سریع انجام می‌دهد. اما راز عملکرد بهتر آن چیست؟ اول اینکه WebDNN مدل‌ها را بهینه کرده و داده‌ها را فشرده می‌کند. برای اجرای مدل‌ها بر روی GPU ، این فریمورک از WebGPU که یک API برای ساخت سریع گرافیک سه‌بعدی است، استفاده می‌کند . علاوه بر این ، این فریمورک با کمک WebAssembly  سرعت اجرای پردازنده را افزایش میدهد.

نرم‌افزار هوشمندتر برای کسب درآمد بیشتر

فریمورک های یادگیری ماشین به طور قابل‌توجهی ایجاد برنامه‌های هوشمند را ساده تر می‌کنند و در نتیجه بهره‌وری دانشمندان و مهندسین ماهر را بهبود می‌بخشند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از این به بعد چیز خارق‌العاده و یا انقلابی نیستند، بلکه برای هرکاری ضروری هستند.

در جریان کارهای روزانه، فن‌آوری‌های هوشمند وظایف روتین روزمره را خودکار می‌کنند و در نتیجه در منابع انسانی تا حد زیادی صرفه جویی میکنند. آن‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات هوشمندانه ‌تری بگیرند و با پیشنهادهای شخصی بیشتری به سراغ مشتریان بروند و در نتیجه ، درآمد را افزایش دهند.

#یادگیری ماشین #فریمورک جاوااسکریپت

منبع: لرن سورس