تعرف على مكتبات التعلم الآلي الأفضل لمطوري الجافا سكريبت



في هذا العالم السريع كان احد اهم الدوافع وراء النمو الهائل في مجال التعلم الآلي (Machine Learning) او (ML) هو توفر أدوات مفتوحة المصدر تتيح للمطورين إنشاء تطبيقات هذه التكنولوجيا بسهولة. على الرغم من أن لغة برمجة (Python) تشغل معظم الحيز في خوارزميات التعلم الآلي ، إلا أن لغات اخرى مثل جافا سكريبت (JavaScript) قد واكبت هذا التطور. حيث يستخدم مطورو (JavaScript) أطر عمل متنوعة للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي في المتصفح و على مواقع الويب. فيما يلي أشهر خمس منصات عمل تهتم بتعلم الآلة مفتوحة المصدر في (JavaScript)

١- مكبتة (TensorFlow.js)

TensorFlow.js هي مكتبة مفتوحة المصدر تتيح لك تشغيل برامج التعلم الآلي بالكامل في المتصفح. و تعد هذه المكتبة بديلاً  لـ (Deeplearn.js) ، التي لم تعد مدعومة بعد الان . وتعمل (TensorFlow.js) على تحسين وظائف (Deeplearn.js) ويمّكنها من تحقيق أقصى استفادة من المتصفح لتجربة تعلم أعمق للأجهزة. علاوة على ذلك، توفرا كتبة تلقائًيا دعًما لـ (Node.js ,WebGL). وإذا كان لديك نماذج مدربة موجودة مسبقاً وتريد استيرادها إلى المستعرض، فستمكنك (TensorFlow.js)  من القيام بذلك. يمكنك أيضاً إعادة تدريب الطرز الموجودة دون مغادرة المتصفح. 

٢- أدوات (Machine learning tools)

مكتبة (Machine learning tools) أو أدوات التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من الادوات مفتوحة المصدر لدعم وظائف التعلم الآلي الواسعة في المتصفح. توفر أدوات الدعم للعديد من خوارزميات التعلم الآلي ، بما في ذلك التعلم غير الخاضع لإشراف (unsupervised learning) والتعلم الخاضع لإشراف (supervised learning) ومعالجة البيانات (data processing) والشبكات العصبية الإصطناعية (ANN) والرياضيات والانحدار (regression). إذا كنت قادًما من خلفية (Python) وتبحث عن شيء مشابه لبرنامج (Scikit-Learn) للتعلم الآلي في متصفح (JavaScript) ، فمن الممكن أن تغطي هذه المجموعة من الأدوات حاجتك. 

٣- مكتبة (Keras.js):

(Keras.js) هو إطار عمل مفتوح المصدر هو الآخر يتيح لك تشغيل نماذج للتعلم الآلي في المتصفح. يوفر دعًما لـ (GPU mode) بأستخدام (WebGL). إذا كان لديك نماذج (Node.js)، فستشغلها فقط في (CPU Mode). ويقدم (Keras.js) أيضاً دعماً للنماذج المدربة باستخدام أ|ي إطار (BackEnd)، مثل مجموعة أدوات ( Microsoft Cognitive Toolkit) والمعروفة ايضاً باسم (CNTK). بعض نماذج (Keras) التي يمكن نشرها على المستعرض من جانب العميل تشمل:

Inception v3 (trained on ImageNet), 50-layer Residual Network (trained on ImageNet), and Convolutional variational auto-encoder (trained on MNIST)

٤- مكتبة (Brain.js):

مفاهيم التعلم الآلي مليئة للغاية بالرياضيات، مما قد يثني بعض المبرمجين عن البدء في استخدام التعلم الآلي. هنا يصبح (Brain.js) هاما. إذ انه إطار عمل مفتوح المصدر يدعم جافا سكريبت و يبسط عملية تحديد الشبكات العصبية وتدريبها وتشغيلها. إذاكنت مطور (JavaScript) جديد تماًما في التعلم الآلي،فيمكن أن تقلل (Brain.js) من صعوبة منحنى التعلم الخاص بك. يمكن استخدامه مع (Node.js) أو في المتصفح من جانب العميل لنماذج التدريب على تعلم الآلة. تتضمن بعض الشبكات التي يدعمها (Brain.js) شبكات التغذية الأمامية (feed-forward networks) وشبكات (Ellman) وشبكات الوحدات ذات البوابات المتكررة (Gated Recurrent Units networks). 

٥- مكتبة (STDLib):

(STDLib) هي مكتبة مفتوحة المصدر لتشغيل تطبيقات (JavaScript, Node.js). إذا كنت تبحث عن مكتبة تؤكد دعم المستعرض للتطبيقات العلمية والرقمية للتعلم الآلي على الويب ، يمكن أن تلبي(STDLib) احتياجاتك. تأتي المكتبة مع وظائف رياضية وإحصائية شاملة ومتقدمة تساعدتك في بناء نماذج عالية الاداء للتعلم الآلي. يمكنك أيضاً استخدام الأدوات المساعدة الخاصة بها لإنشاء التطبيقات والمكتبات الآخرى. علاوة على ذلك ، إذا كنت تريد إطاراً لتصور البيانات وتحليل البيانات الاستكشافي، فستجد (STDLib) جديرة بالإهتمام. 

ختاما 

إذا كنت مطور جافا سكريبت يعتزم الخوض في عالم مثير للتعلم الآلي أو خبير تعلم آلي يعتزم البدء في استخدام جافا سكريبت ، فإن أطر عمل المصادر المفتوحة المذكورة أعلا ه سوف تثير اهتمامك.

إعداد: إبراهيم عليان
مراجعة وتدقيق لغوي: فادي مندي


تعليقات
تعليق واحد
إرسال تعليق



وضع القراءة :
حجم الخط
+
16
-
تباعد السطور
+
2
-