معرفی بهترین کتابخانه‌های جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (Machine Learning) تقریبا تمامی صنایع را متحول کرده است؛ بنابراین جای تعجب نیست که توسعه‌دهندگان جاوا اسکریپت هم علاقه‌مند به بهره‌گیری از این تکنولوژی باشند. با وجود اینکه پایتون برترین زبان در یادگیری ماشین است، اما چندین کتابخانه قدرتمند جاوا اسکریپت وجود دارد که پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را ممکن می‌سازند. در این مقاله از بلاگ آسا قرار است بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا اسکریپت را معرفی کنیم و با بررسی ویژگی‌های کلیدی و مثالی ساده از هر کدام به استقبال دنیای یادگیری ماشین برویم.
بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا اسکریپت
کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا اسکریپت، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ابزارهای از پیش ساخته‌ای را ارائه می‌دهند که با ساده کردن فرایند توسعه، باعث صرفه‌جویی در زمان می‌شوند. آشنایی با این کتابخانه‌ها، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های هوشمند بسازند، تجربیات کاربران را بهبود دهند و در حوزه توسعه وب و هوش مصنوعی نوآوری ایجاد کنند. در ادامه به بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا اسکریپت اشاره می‌کنیم.
Brain.js
Brain.js یک کتابخانه جاوا اسکریپتی محبوب برای ساخت شبکه‌های عصبی است. Brain.js بسیار سریع است، زیرا از GPU برای محاسبات استفاده می‌کند و زمانی که GPU در دسترس نباشد به جاوا اسکریپت خالص (pure javascript) سوئیچ خواهد کرد تا پردازش را با استفاده از پردازنده اصلی ادامه دهد. شاید Brain.js به اندازه برخی کتابخانه‌های پایتون پیشرفته نباشد، اما می‌تواند نقطه شروع خوبی برای یاد گرفتن شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت باشد.
ویژگی‌های کلیدی کتابخانه Brain.js
- انعطاف‌پذیری: Brain.js رابط کاربری ساده و منعطف برای ایجاد شبکه‌های عصبی دارد که هم در مرورگر و هم در سمت سرور با Node.js قابل استفاده است.
- پشتیبانی از انواع شبکه‌های عصبی: این کتابخانه از انواع مختلف شبکه‌های عصبی، از جمله شبکه‌های عصبی پیشخور (FFN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) پشتیبانی می‌کند. در نتیجه کاربران می‌توانند معماری‌های مختلفی را متناسب با وظایف خاص خود پیاده‌سازی کنند.
- ماژولاریتی: Brain.js ماژولار است و می‌توان از آن برای اهداف مختلف یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده کرد.
- سازگاری با Node.js: کتابخانه Brain.js را می‌توان با Node.js استفاده کرد که آن را برای برنامه‌های سمت سرور و بک‌اند مناسب می‌کند.
- سازگاری با مرورگر: این کتابخانه در مرورگرها هم قابل استفاده است و به همین دلیل توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در برنامه‌های سمت کاربر بهره ببرند.
مثالی از Brain.js
const brain = require('brain.js');
// Create a new neural network
const net = new brain.NeuralNetwork();
// Train the network
net.train([
{ input: [0, 0], output: [0] },
{ input: [0, 1], output: [1] },
{ input: [1, 0], output: [1] },
{ input: [1, 1], output: [0] },
]);
// Test the network
const output = net.run([0, 0]);
console.log(output); // Output should be close to [0]
این مثال، یک گیت ساده XOR را با استفاده از یک شبکه عصبی پیشخور نشان می‌دهد.
Synaptic
Synaptic.js یک کتابخانه شبکه عصبی معروف مبتنی بر جاوا اسکریپت است که توسط موسسه فناوری ماساچوست (MIT) توسعه یافته است و با بهره‌گیری از یک رابط ساده و ماژولار، برای ساخت و آموزش شبکه‌ها در مرورگر و JSON استفاده می‌شود. کتابخانه Synaptic با ساختاری از پیش‌ساخته و الگوریتم عمومی بدون معماری شناخته می‌شود. این ویژگی، آموزش و ساخت هر نوع معماری شبکه عصبی مرتبه دوم یا اول را برای توسعه‌دهندگان راحت می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی کتابخانه Synaptic
- ماژولاریتی: Synaptic ماژولار است و به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی معماری شبکه‌های عصبی را بسازند و سفارشی کنند. این کتابخانه مجموعه‌ای از بلوک‌ها مانند نورون‌ها، لایه‌ها و شبکه‌ها را فراهم می‌کند که برای ایجاد انواع مختلف شبکه‌های عصبی، ترکیب و پیکربندی می‌شوند.
- توابع فعال‌سازی: Synaptic از توابع فعال‌سازی مختلف برای نورون‌ها، از جمله سیگموئید، تانژانت هذلولی (tanh)، واحد خطی اصلاح شده (ReLU) و غیره پشتیبانی می‌کند. توابع فعال‌سازی خروجی یک نورون را بر اساس ورودی آن تعیین می‌کنند.
- پشتیبانی از انواع شبکه‌های عصبی: این کتابخانه همانند Brain.js از انواع مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های پیشخور، شبکه‌های بازگشتی و شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM) پشتیبانی می‌کند.
مثالی از Synaptic
// Import the Synaptic library
const synaptic = require('synaptic');
// Create a neural network
const network = new synaptic.Architect.Perceptron(2, 3, 1);
// Train the network with sample data
const trainer = new synaptic.Trainer(network);
const trainingData = [
{ input: [0, 0], output: [0] },
{ input: [0, 1], output: [1] },
{ input: [1, 0], output: [1] },
{ input: [1, 1], output: [0] },
];
trainer.train(trainingData, {
iterations: 10000,
error: 0.005,
rate: 0.1,
});
// Make a prediction
const result = network.activate([0, 1]);
console.log(result); // Output should be close to [1]
در این مثال ساده، یک شبکه عصبی پیشخور با دو نورون ورودی، سه نورون پنهان و یک نورون خروجی ایجاد می‌شود. سپس شبکه با داده‌های نمونه با استفاده از الگوریتم پس انتشار آموزش داده می‌شود. در نهایت از الگوریتم پس انتشار (backpropagation) برای پیش‌بینی استفاده می‌شود.
ConvNetJS
ConvNetJS یک کتابخانه جاوا اسکریپتی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) در مرورگر است. این کتابخانه توسط Andrej Karpathy ایجاد شده است و برای کارهایی مانند طبقه‌بندی تصاویر ایده‌آل است. مزیت بزرگ این کتابخانه این است که می‌توان از آن به طور کامل بدون نیاز به نرم‌افزار و سخت‌افزار خاصی مانند GPU، کامپایلر و غیره، در مرورگر استفاده کرد.
ویژگی‌های کلیدی کتابخانه ConvNetJS
- شبکه‌های عصبی کانولوشنال: این کتابخانه در درجه اول بر روی شبکه‌های عصبی کانولوشنال متمرکز است و ابزارهایی کاربردی برای ساخت، آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق فراهم می‌کند. همه این‌ها ConvNetJS را به منبعی ارزشمند برای توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به تشخیص تصویر، بینایی کامپیوتر و کارهای مختلف یادگیری ماشین تبدیل می‌کند.
- نسخه‌های نمایشی تعاملی: این کتابخانه دارای نسخه‌های نمایشی تعاملی (Interactive demo) است که به کاربران کمک می‌کند جنبه‌های مختلف یادگیری عمیق را درک کرده و آن‌ها را آزمایش کنند. این دموها کارهایی مانند طبقه‌بندی تصاویر و تجسم ویژگی‌های آموخته شده را به نمایش می‌گذارند.
- ماژولاریتی و سفارشی‌سازی: ConvNetJS ماژولار است و به توسعه‌دهندگان امکان سفارشی‌سازی و آزمایش اجزای مختلف شبکه‌های عصبی را می‌دهد. این کتابخانه، انعطاف‌پذیری را در تعریف انواع لایه‌ها، توابع فعال‌سازی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراهم می‌کند.
مثالی از ConvNetJS
// Create a new neural network
const net = new convnetjs.Net();
// Add layers to the network
net.add(new convnetjs.Layer({ type: 'input', out_sx: 1, out_sy: 1, out_depth: 2 }));
net.add(new convnetjs.Layer({ type: 'fc', num_neurons: 5, activation: 'relu' }));
net.add(new convnetjs.Layer({ type: 'softmax', num_classes: 3 }));
// Create a trainer for the network
const trainer = new convnetjs.Trainer(net, { method: 'sgd', learning_rate: 0.01, l2_decay: 0.001 });
// Train the network with sample data
const x = new convnetjs.Vol([0.5, -1.3]);
const y = 2; // target label
trainer.train(x, y);
// Make a prediction
const prediction = net.forward(x);
console.log(prediction);
این مثال، ایجاد یک شبکه عصبی ساده با یک لایه ورودی، یک لایه کاملا متصل با فعال‌سازی ReLU و یک لایه خروجی softmax را نشان می‌دهد. سپس شبکه را با استفاده از گرادیان کاهشی تصادفی (SGD) آموزش می‌دهد و پیش‌بینی می‌کند.
TensorFlow.js
TensorflowJS یک پلتفرم متن‌باز با شتاب سخت‌افزاری است که توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را ممکن می‌سازد. این کتابخانه توسط گوگل توسعه یافته است؛ به همین دلیل می‌توان از تکامل همیشگی و روبه‌جلو آن اطمینان داشت. همانند بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین دیگر، TensorflowJS هم تعریف، آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین را در مرورگر یا Node.js فراهم می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی کتابخانه TensorflowJS
- شتاب سخت‌افزاری: TensorFlow.js از شتاب سخت‌افزاری با استفاده از WebGL برای اجرای موثر مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر بهره می‌برد. این ویژگی امکان بهبود عملکرد را هنگام اجرای مدل‌های پیچیده در سمت مشتری،فراهم خواهد کرد.
- یادگیری انتقالی: TensorFlow.js از یادگیری انتقالی پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در جهت اهدافی خاص استفاده کنند.
- APIهای سطح بالا: این کتابخانه، APIهای سطح بالا را برای وظایف رایج یادگیری ماشین ارائه می‌کند و آن را برای توسعه‌دهندگانی که ممکن است تجربه زیادی در یادگیری ماشین نداشته باشند، در دسترس قرار می‌دهد.
- انعطاف‌پذیری: TensorFlow.js از برنامه‌های مبتنی بر مرورگر و توسعه سمت سرور با استفاده از Node.js پشتیبانی می‌کند.
مثالی از TensorFlow.js
// Import TensorFlow.js library
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
// Define a simple neural network model
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ inputShape: [4], units: 8, activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 3, activation: 'softmax' }));
// Compile the model
model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy'] });
// Generate some sample data (features and labels)
const data = tf.randomNormal([100, 4]);
const labels = tf.oneHot(tf.randomUniform([100], 0, 3), 3);
// Train the model
model.fit(data, labels, { epochs: 10 }).then(() => {
// Make predictions with new data
const newData = tf.randomNormal([5, 4]);
const predictions = model.predict(newData);
predictions.print();
});
در این مثال، یک شبکه عصبی ساده با استفاده از TensorFlow.js برای طبقه‌بندی گل‌های زنبق ایجاد می‌شود. این مدل با استفاده از داده‌های تولید شده به صورت تصادفی آموزش داده می‌شود و سپس پیش‌بینی‌هایی بر روی داده‌های جدید انجام می‌شود.
ML5.js
ML5.js یک کتابخانه جاوا اسکریپت است که بر روی TensorFlow.js ساخته شده و هدف آن، دسترسی بیشتر به یادگیری ماشین برای کدنویسان خلاق، توسعه‌دهندگان وب و به ویژه هنرمندان است. این کتابخانه یک رابط سطح بالا برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر یا Node.js فراهم می‌کند. ML5.js امکان دسترسی به الگوریتم‌های مختلف آموزش ماشینی از پیش آموزش دیده در مرورگر را فراهم خواهد کرد که برای تشخیص ژست‌های انسانی، تشخیص صدای زیر و بم، استایل دادن به تصویر با تصاویر دیگر، تولید متن، یافتن روابط کلمات زبان انگلیسی، آهنگسازی و غیره استفاده می‌شود.
ویژگی‌های کلیدی کتابخانه ML5.js
- پشتیبانی از برنامه‌های خلاقانه: کتابخانه ML5.js بر کدنویسی خلاقانه متمرکز شده است که آن را برای برنامه‌های کاربردی در هنر، موسیقی و تجربه‌های تعاملی وب مناسب می‌کند. هدف اصلی این کتابخانه پر کردن شکاف بین یادگیری ماشین و خلاقیت است.
- ادغام: ML5.js را می‌توان به راحتی با سایر ابزارها و کتابخانه‌های توسعه وب ادغام کرد و با چارچوب‌های محبوبی مانند p5.js سازگار است. این امر، ایجاد برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشینی تعاملی و جذاب بصری را تسهیل خواهد کرد.
- مدل‌های از پیش آموزش دیده: ML5.js شامل مجموعه‌ای از مدل‌های از پیش آموزش دیده است که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا به سرعت قابلیت‌های یادگیری ماشین را بدون آموزش گسترده در پروژه‌های خود بگنجانند.
- سازگاری با مرورگر: این کتابخانه برای اجرا در مرورگرهای وب طراحی شده است و به توسعه‌دهندگان امکان اجرای برنامه‌های یادگیری ماشین را در محیط سمت کلاینت را می‌دهد.
مثالی از ML5.js
// Load the image classifier model
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', modelLoaded);
// Callback function when the model is loaded
function modelLoaded() {
console.log('Model Loaded!');
}
// Make a prediction with an image
const img = document.getElementById('myImage');
classifier.predict(img, (err, results) => {
console.log(results);
});
در این مثال، «MobileNet» یک مدل طبقه‌بندی تصویر از پیش آموزش دیده است که توسط ML5.js ارائه شده است. این کتابخانه فرایند بارگذاری مدل و پیش‌بینی را با حداقل کد، ساده می‌کند.
سخن پایانی
جاوا اسکریپت در ابتدا با افزودن تعامل و پویایی در وب‌سایت‌ها، برای بهبود تجربه کاربر طراحی شده بود؛ اما با گسترش کتابخانه‌های آن، حالا می‌توانید از جاوا اسکریپت برای توسعه برنامه‌های متنوع یادگیری ماشین حتی در حوزه هنر استفاده کنید. هم‌افزایی بین جاوا اسکریپت و کتابخانه‌های یادگیری ماشین نه تنها توسعه‌دهندگان را توانمندتر می‌کند، بلکه به توسعه هر چه بیشتر هوش مصنوعی هم کمک خواهد کرد.
منابع:
www.blog.logrocket.com | www.javascript.plainenglish.io
نویسنده: تیم مارکتینگ آسا
