أفضل 7 مكتبات لتعلم الآلة في JavaScript في 2019-2020

أصبح الوصول إلى البرامج الذكية أكثر سهولة للمنظمات التي لا تهتم بالحجم أو الصناعة. عند تطبيق الخوارزميات الذكية على المهام اليومية ، تحصل على فرصة للمساعدة في ربحية مؤسستك بنسبة 40٪ ، وتحسين تجربة العميل ، واستخدام المعلومات بشكل أكثر إنتاجية. كمشجعين واضحين لـ JS ، يسعدنا أن نقول ، أن مكتبات تعلم الآلة JavaScript تبدأ في تولي مهمة كبيرة في تسلل "الأدمغة الرقمية" إلى حياتنا اليومية.

يعرف كل شخص على دراية بالموضوع إلى حد ما أن Python و R كانا خيارات أساسية لمشاريع التعلم الآلي لفترة طويلة. على أي حال ، فإن الأشياء تتطور. وفقًا لمسح GitHub لأفضل مكتبات التعلم الآلي ، تحتل آلة فتحة JavaScript المرتبة الثالثة بعد Python و C ++ ، بينما يقع R في المركز الثامن.

أهمية تطبيقات الويب والتعلم الآلي

تعمل تطبيقات الويب على تمكين الجمعيات من إلزام احتياجات عدد كبير من العملاء ، والتي يتم نقلها بالعرض عبر مناطق مختلفة من الأرض ، دون الحاجة إلى أي عملية إنشاء جغرافي. تعد ترقية تطبيقات الويب أيضًا أمرًا بسيطًا ، حيث يجب تحديث التعليمات البرمجية بشكل واضح في الخادم. يعد تحديث تطبيق سطح المكتب في كل موقع مثبت أمرًا رتيبًا بشكل استثنائي. نظرًا لفوائد الحجم وسهولة الصيانة ، فإن تطبيقات الويب مطلوبة حاليًا لشركائها في منطقة العمل.

في السابق ، كانت تطبيقات الويب أكثر وضوحًا في طبيعتها تقريبًا. لقد عملوا عمومًا كمنصات لجمع المعلومات ذات واجهات مباشرة. مع التطور الإنتاجي في تقنيات الويب ، تطورت هذه التطبيقات إلى عناصر ديناميكية لا يمكن التنبؤ بها.

يتقدم التعلم الآلي (ML) بسرعة ويتم ربطه بمساحات مختلفة. يمكن أيضًا تطوير تطبيقات الويب بقدرات ML وتصبح أكثر هيمنة. يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب بطريقتين مختلفتين.

هناك إيجابيات وسلبيات لكلا المنهجيتين. التطبيقات من جانب الخادم لديها القليل من الفسحة لقدرات التحضير الأفضل مع ذاكرة أكبر. في الوقت نفسه ، فإن أحد الاختناقات في ML من جانب الخادم هو التأجيل بسبب حركة مرور النظام. يجب نقل كل طلب مع الاستفادة من ML إلى الخادم ، حيث يجب التعامل معه ، ويجب أن تعود النتائج إلى العميل.

 موصى به لك: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مشروع بدء التشغيل الخاص بك؟

أفضل مكتبات تعلم الآلة JavaScript في عام 2019

تعتمد الإجابة على هذا السؤال على أهدافك المحددة ، والخبرة السابقة لمجموعة التحسين الخاصة بك ، وبعض المتغيرات المختلفة. نظرًا لمشاركتنا مع أنظمة JS المختلفة للتعلم الآلي ، فقد اخترنا أفضل التقنيات التي يجب أن تجربها في عام 2019. وتتم مناقشة المكتبات المصاحبة وفقًا لقدراتها وشعبيتها.

1. متشابك

مشروع JavaScript للتعلم الآلي يتم صيانته بشكل فعال ، يمنحك Synaptic فرصة للعمل مع شبكات عصبية مختلفة في البرنامج أو في Node.js. تحتوي المكتبة الخالية من الهندسة المعمارية على عدد قليل من الهياكل المصنعة مسبقًا والتي تمكنك من اختبار الحسابات المختلفة والنظر إليها بسرعة ، على سبيل المثال ،

يمكنك استغلال إدارة النقطة بنقطة في تكوين نظام JavaScript العصبي المكون من مجموعة Synaptic ، ومساعدات مختلفة ، وتمارين تعليمية ، ومقالات تمامًا مثل العروض التوضيحية الواقعية.

معرفة المزيد عن متشابك

2. Keras.js

في عام 2019 ، أصبحت Keras مكتبة شبكات عصبية رائدة لإنشاء وإعداد نماذج تعليمية عميقة عبر نطاق ضخم من المنصات. تمت كتابته بلغة Python ويضم أكثر من 250000 عميل فردي ، وهو ثاني أبرز هيكل تعليمي عميق بعد TensorFlow.

مثل نماذج Keras ذات الوزن الثقيل مثل Uber و Netflix و Yelp لتوسيع نطاق الاستفادة. المكتبة أيضًا معروفة جيدًا بين الجمعيات العلمية الضخمة ، على سبيل المثال ، CERN و NASA. في الوقت نفسه ، يتم استخدامه بشكل عام من قبل الشركات الجديدة كطريقة لدمج الذكاء الرقمي في أشكال أعمالها.

يتيح لك Keras.js ، وهو أحد متغيرات JavaScript لمكتبة الذكاء الاصطناعي ، تشغيل نماذج Keras في برنامج العميل واستغلال دعم GPU (وحدة معالجة الرسومات) الذي توفره واجهة برمجة تطبيقات WebGL ثلاثية الأبعاد للتصميمات. يجب ملاحظة أن Keras.js يتوافق بشكل جيد مع Node.js ، ولكن فقط في وضع CPU (وحدة المعالجة المركزية).

اعرف المزيد عن Keras.js

3. ConvNetJS

تم إنشاء هذه المكتبة في جامعة ستانفورد واتضح أنها مشهورة بشكل استثنائي على GitHub مع العديد من المطورين المساهمين. لم يتم تحديث ConvNetJS مرة أخرى بشكل فعال ، ومع ذلك ، بغض النظر عن أنها تظل واحدة من أكثر الأدوات استثنائية لتنفيذ نماذج التعلم العميق في البرنامج أو Node.js.

دعامات ConvNetJS:

يؤدي ConvNetJS مهام AI المميزة بما في ذلك التعرف على الأنماط. كما أنه يساعد في تشفير بيانات جافا سكريبت وتصحيح الأخطاء. يعد ConvNetJS أي شيء ولكن يصعب تنفيذه ، ومع ذلك ، فهو يتطلب بعض الخبرة في الأنظمة العصبية ويعمل بشكل أبطأ قليلاً من الأدوات المماثلة.

اعرف المزيد عن ConvNetJS

4. Brain.js

Brain.js هي مكتبة تعلم الآلة ذات الفتحات الخاصة بجافا سكريبت والتي تشجع على تدريب وتصميم وتشغيل الأنظمة العصبية في أي برنامج أو على جانب الخادم باستخدام Node.js. يعمل مع مجموعة متنوعة من الشبكات لأغراض مختلفة بما في ذلك:

أنظمة التغذية الأمامية العصبية حيث تتحرك المعلومات باستمرار في اتجاه واحد ولا تتدفق أبدًا في الاتجاه المعاكس

الأنظمة العصبية المتكررة (RNNs) التي يمكنها تخزين قصاصات كبيرة من البيانات واستخدامها في الإعداد لفهم المعلومات وتوصيفها

عملت أنظمة الذاكرة العابرة الطويلة (LSTMs) ، أو نوعًا من شبكات RNN ، على التكيف مع ظروف المسافات الطويلة. تتحكم هذه الحسابات المدفوعة في تقنيات Apple's Siri و Amazon's Alexa وتقنيات الترجمة والتعرف على الكلام من Google. LSTM هو الإنجاز الأكثر فائدة في الذكاء الاصطناعي ، وهو مرتبط بكل شيء من التشخيص الطبي إلى التنظيم اللحني.

اعرف المزيد عن Brain.js

5. TensorFlow.js

تم إنشاء TensorFlow بواسطة مجموعة Google Brain ، وهو يُنشئ السبب وراء برامج الشبكة العصبية المتقدمة مثل DeepDream ، والتي يمكنها التقاط الصور وتمييزها وتمييزها ، وحتى إنتاج تسميات توضيحية باللغة العادية لها. تتكون هذه المنصة المجانية من العديد من الأدوات والمكتبات والموارد المختلفة التي تتيح للمطور إنشاء تطبيق عبر شبكات عصبية عميقة. في البداية ، يحتوي TensorFlow على واجهة برمجة Python ، مع مركزها مكتوب بلغة C ++ المحسنة بعمق.

في عام 2019 ، أصدرت Google برنامج TensorFlow.js ، وهو أحد أفضل إطارات عمل التعلم الآلي في فتحة JavaScript والذي يسمى مؤخرًا DeepLearn.js. إنه يمكّن مطوري البرامج من استيراد نماذج ML الحالية التي قاموا بإعدادها مؤخرًا بعد فصلها أو إعادة تدريبها أو تصنيع نماذج جديدة من البداية وتسليمها إما باستخدام Node.js أو من جانب العميل.

اعرف المزيد عن TensorFlow.js

6. Machinelearn.js

Machinelearn.js هو الوافد الجديد لتلبية الوظيفة التي يقوم بها ScikitLearn في Python land لتعلم الآلة JavaScript. يقدم نماذج وأدوات مساعدة مباشرة وأساسية للبعثة للمسائل التي تتم إدارتها وبدون مساعدة. بالتركيز على الاستقامة وعبر التعلم الآلي للأغراض العامة لمطوري JavaScript و Typescript ، فإنه يوفر التعبئة ، والنماذج الخطية ، والتجميع ، والتجميع ، والتحلل ، واستخراج الميزات وغيرها الكثير.

وهي تستخدم مكتبة Tensorflow.js التي جربتها المعركة في مركز الرياضيات الخاص بها ؛ إنه يُمكّن من تسريع استخدام الواجهة المحلية C ++ و CUDA و WebGL. على عكس رفيقه ml.js ، فإن Machinelearn.js مكتوب في Typescript ؛ يعطي تعريفات النوع للعملاء الذين يستخدمون اللغة الآن.

معرفة المزيد عن Machinelearn.js

7. Math.js

إنها مكتبة لجميع احتياجات الرياضيات في JavaScript مع واجهات برمجة تطبيقات الجبر الخطي الواسعة بما في ذلك عمليات المصفوفة والرياضيات الأساسية. إنه خفيف الوزن للغاية لأنه لا يعتمد على تقنيات تسريع متزايدة أخرى ، على سبيل المثال ، WebAssembly أو WebGL.

مع عدد لا يحصى من المساهمين من الشبكة ، تمتلك math.js واحدة من أكثر الشبكات مفتوحة المصدر حيوية والتي يشرف عليها مطورو أساسيون بما في ذلك Jos de Jong.

في مساحة التعلم الآلي في فتحة JavaScript ، يعد Math.js كافياً بما يكفي لتلبية وظيفة Numpy. إنه يوفر جميع الأدوات المساعدة الأساسية المطلوبة لحل مشكلات التعلم الآلي.

اعرف المزيد عن Math.js

 قد يعجبك أيضًا: 5 تطبيقات مجانية رائعة ستساعدك على تعلم كيفية البرمجة.

مزايا JavaScript

يجب أن نعترف بأنه على النقيض من JavaScript ، فإن Python لديها بيئة ML متطورة وغنية. لا يصدم أي شخص أن 83٪ من خبراء المعلومات يستخدمونه بانتظام. بينما تتمتع JavaScript أيضًا ببعض المزايا بما في ذلك المصاحبة:

إن كمية مشاريع التعلم الآلي في JavaScript تتطور دائمًا وتتقدم قدراتها بشكل مناسب. كن على هذا النحو ، قبل الحديث عن هياكل JavaScript للتعلم الآلي بمزيد من التفصيل ؛ علينا أن نشير إلى بعض الأفكار المهمة التي سوف تتطرق إليها عند إدارة الأنظمة الذكية.

خاتمة

زاد كل من JavaScript والتعلم الآلي كثيرًا من الاهتمام والشعبية خلال السنوات الأخيرة. على الرغم من أنه تم إنشاؤه في البداية لتمكين السلوك الديناميكي للصفحات ؛ تختتم JavaScript بإحدى لغات قرار تفعيل وتطبيق أساليب التعلم الآلي ، لا سيما في البرامج أو الخوادم (Node.js).

 هذا المقال كتبه كود ويلسون. وهو مدير التسويق في AIS Technolabs وهي شركة تصميم وتطوير الويب ، تساعد الشركات العالمية على النمو من خلال JavaScript Slot Machine Services. إنه يرغب في مشاركة الأفكار حول خدمات التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي وتطوير تصميم الألعاب وما إلى ذلك. اتبعه: Facebook | تويتر | ينكدين.