TensorFlow js: یک لایبرری جاوااسکریپتی مبتنی بر مرورگر برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی سکان آکادمی

در بخش‌های بعدی دوره، یاد خواهیم گرفت که چگونه شبکه‌های عصبی پیچیده را با استفاده از APIهای سطح بالای TensorFlow.js طراحی، پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی کنیم. در انتهای دوره به نحوه استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در TensorFlow.js برای تسریع توسعه و دستیابی به خروجی‌های عملیاتی در مرورگر وب می‌پردازیم . این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند این تکنیک‌ها را به طور مستقیم در پروژه‌های وب خود به کار بگیرند، ایده‌آل است. تنسورفلو به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا نمودارهای گردش داده (dataflow graphs) ساختارهایی که چگونگی حرکت داده‌ها از طریق نمودار را توصیف می‌کنند یا مجموعه‌ای از گره‌های پردازشی را ایجاد کنند. هر گره در این نمودار یک عمل ریاضی را نشان می‌دهد و هر اتصال یا لبه بین گره‌ها بیان‌گر یک آرایه داده چندبعدی یا یک تنسور است.

مدل یادگیری در این فریمورک Reinforcement است که یک مدل کاربردی در یادگیری عمیق محسوب می‌شود. از ConvNetJS می‌توان برای عملیات مختلف هوش مصنوعی نظیر رمزنگاری داده، تشخیص خطا و الگو استفاده کرد. امتیاز دیگر این فریمورک سادگی پیاده‌ سازی آن است؛ اگرچه ممکن است کندتر از سایر فریمورک‌های این حوزه عمل کند. TensorFlow.js یک ابزار قدرتمند برای توسعه‌دهندگان وب است که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را به‌راحتی در مرورگر اجرا کنند و آموزش دهند. این کتابخانه به دلیل قابلیت‌های متعدد و کاربردی که دارد، به‌ویژه در پروژه‌های وب و موبایل بسیار محبوب است.

قطعه کدهای لازم برای طراحی صفحه وب و کدهای مورد نیاز برای نمونه‌سازی یا قالب‌سازی محتویات، در این مطلب نمایش داده نشده است. برای مشاهده مجموعه کامل کدهای لازم برای پیاده‌سازی مثال بازی PAC-MAN و دانلود آن‌ها، به لینک [+] مراجعه کنید. همچنین، این مکان وجود دارد که فرایند طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، به طور کامل، توسط زبان جاوا اسکریپت انجام شود. فریمورک ConvNetJS را دانشگاه استنفورد توسعه داد و به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فریمورک‌های جاوا اسکریپت برای یادگیری عمیق شناخته می‌شود که در مرورگر و NODE.JS به کار می‌رود. این فریمورک برای شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود و کار پردازش تصویر را به شکل حرفه‌ای انجام می‌دهد.

کتابخانه TensorFlow.js به چنین برنامه‌نویسانی اجازه می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را توسط زبان جاوا اسکریپت طراحی و در مرورگرهای صفحات وب اجرا کنند. TensorFlow.js یک کتابخانه قدرتمند جاوا اسکریپت است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق را به‌طور مستقیم در مرورگر وب ایجاد و اجرا کنید. در نهایت، TensorFlow.js سازگاری عالی با اکوسیستم یادگیری عمیق موجود ارائه می دهد. این به کاربران اجازه می دهد تا مدل های از پیش آموزش دیده را از TensorFlow و Keras، دو فریم ورک یادگیری عمیق محبوب، وارد کرده و مستقیماً در مرورگر از آنها استفاده کنند. این سازگاری یکپارچگی یکپارچه با خطوط لوله یادگیری ماشین موجود را امکان پذیر می کند و انتقال مدل ها را بین پلت فرم های مختلف تسهیل می کند.

امتیاز این فریمورک سرعت بالای آن است و این کار را با بهینه سازی مدل‌ها و فشرده کردن داده‌ها انجام می‌دهد. این فریمورک از WebAssembly   برای افزایش سرعت پردازش داده استفاده می‌کند و با کمک یکسری ابزارها امکان طراحی گرافیک سه بعدی را برای کاربر فراهم می‌سازد. از این فریمورک برای پیاده سازی مدل‌های آماری و ریاضی استفاده می‌شود و بیشتر برای برنامه‌های تحلیل داده کاربرد دارد. STDLib مجموعه‌ی وسیعی از توابع ریاضی را پشتیبانی می‌کند و API های مختلفی برای آنالیز داده‌ها دارد. از دیگر کاربردهای این فریمورک می‌توان به تعیین اعتبار داده و تشخیص فیچرها اشاره کرد. در حال حاضر جاوا اسکریپت یکی از قدرتمندترین زبان‌ها برای توسعه‌ی برنامه‌های تحت وب محسوب می‌شود و کاربرد این زبان برای برنامه‌های هوش مصنوعی تحت وب بسیار انتخاب مناسبی است.

بله تجربه نشان داده است که جاوا اسکریپت در مقایسه با پایتون و R سرعت بیشتری در اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی دارد. این پروژه‌ی آزمایشی یک کاربرد ساده و در عین حال جالب از هوش مصنوعی را در یک برنامه‌ی موبایل اجرا کرده است. با کمک این ابزار شما می‌توانید تصاویر دنیای واقعی را شناسایی کنید و نامشان را به زبان‌های مختلف ببینید. در این برنامه از دو ابزار گوگل یعنی Cloud Vision و Translate API برای شناسایی تصویر و ترجمه‌ی نام آن استفاده می‌شود. کتابخانه‌های جاوا اسکریپت غالبا تک رشته‌ای هستند و این مسئله در هنگام دانلود همزمان ممکن است عملکرد برنامه‌ را از بین ببرد. این فریمورک همچنین حاوی لایه‌هایی از API است که برای ایجاد یادگیری ماشین کتابخانه‌ای سطح بالاتر در نظر گرفته می‌شود.

ما در سبزلرن، توی سفر به دنیای برنامه نویسی کنارت هستیم تا باهم رشد کنیم و از نتیجه زحمات مون لذت ببریم. بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت. من پارسا قربانیان و اینجا مدرسه فرانت اند پرنیان، میخواهیم در یک معامله برد برد، با هم به آرزوهایمان برسیم.. امیدواریم از این مقاله معرفی و آموزش کتابخانه TensorFlow.js نهایت استفاده را برده باشید و آن را با دوستانتان به اشتراک بگذارید.

ورک‌فلوهای استفاده از TensorFlow.jsسه ورک‌‌فلوی کلی برای دولوپرها به‌ منظور استفاده از لایبرری TensorFlow.js وجود دارد که در ادامه به بررسی تک‌تک آن‌ها خواهیم پرداخت. نام ، ایمیل و وب سایت خود را برای بار دیگر که اظهار نظر می کنم در این مرورگر ذخیره کنید. یک علاقه‌مند به فناوری که در کد مهارت دارد و تجربه مدیریت رویدادهای رهبری جامعه را دارد. Muiz از نوشته های خود به عنوان رسانه ای برای بیان نظر و درک خود در مورد آخرین روندهای فناوری استفاده می کند. شروع هرچیزی سخته، ولی وقتی مسیر درستی رو انتخاب کنی،
با خیال راحت و بدون استرس میتونی از مسیر لذت ببری.

با وجود تمام مزیت‌هایی که استفاده از هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت دارد، کتابخانه‌های این حوزه نظیر js محدودیت‌هایی دارند؛ مثلا این کتابخانه‌ها عموما به صورت پیشفرض به فایل‌های سیستمی در محیط هاست دسترسی ندارند. این مسئله باعث می‌شود که منابع داده‌ای در دسترس محدود باشند و در اندازه‌ی فایل‌ها نیز محدودیت‌هایی اعمال می‌شود. در انتهای دوره به نحوه استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در TensorFlow.js برای تسریع توسعه و دستیابی به خروجی‌های عملیاتی در مرورگر وب می پردازیم . در این بخش، یک مثال کامل از ایجاد و استفاده از یک مدل یادگیری ماشین با TensorFlow.js را بررسی خواهیم کرد. در این مثال، ما یک مدل ساده برای پیش‌بینی اعداد از روی داده‌های ورودی خواهیم ساخت. ما در سکان‌آکادمی معتقدیم همه‌ی انسان‌ها حق دارند، به آموزش باکیفیت و کم‌هزینه دسترسی آسان داشته باشند و همه‌ی افراد می‌توانند با آموزش درست، زندگی فردی و اجتماعی خود را بهتر کنند.

TensorFlow.js یک کتابخانه قدرتمند است که به شما امکان می دهد وظایف یادگیری عمیق را مستقیماً در مرورگر انجام دهید و به شما امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی را بدون نیاز به محاسبات سمت سرور بسازید و استقرار دهید. در این پاسخ، ما مراحل شروع کار با TensorFlow.js را در پنجره کنسول مرورگر بررسی خواهیم کرد. برای تبدیل یک مدل آموزش‌دیده به قالبی سازگار با TensorFlow.js، باید یک سری مراحل را دنبال کرد که شامل صادرات مدل از محیط اصلی آن، معمولاً پایتون، و سپس تبدیل آن به قالبی است که می‌تواند در یک وب بارگذاری و اجرا شود. این فرآیند برای استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در برنامه‌های کاربردی وب ضروری است و امکان اجرای وظایف یادگیری ماشینی پیچیده را مستقیماً در محیط سمت مشتری فراهم می‌کند. در دنیای امروز، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به یکی از داغ‌ترین موضوعات تبدیل شده‌اند و ابزارهای مختلفی برای تسهیل این فرآیندها وجود دارند.

علاوه بر این، TensorFlow.js از قابلیت همکاری با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های جاوا اسکریپت پشتیبانی می‌کند و ترکیب مدل‌های یادگیری عمیق را در برنامه‌های وب آسان‌تر می‌کند. به طور خلاصه، TensorFlow.js یک کتابخانه قدرتمند است که قابلیت های یادگیری ماشین را به جاوا اسکریپت می آورد. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی را مستقیماً در مرورگر یا Node.js بسازند و آموزش دهند و آن را برای مخاطبان وسیع تری در دسترس قرار دهند. با TensorFlow.js، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های مبتنی بر وب را با استنتاج بلادرنگ ایجاد کنند، مدل‌هایی را با استفاده از جاوا اسکریپت آموزش دهند و خطوط لوله یادگیری ماشینی سرتاسر بسازند. TensorFlow.js یک کتابخانه قدرتمند توسعه یافته توسط گوگل است که یادگیری ماشینی را در جاوا اسکریپت فعال می کند. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا بدون نیاز به نرم افزار یا سخت افزار اضافی، مدل های یادگیری ماشین را مستقیماً در مرورگر یا در Node.js بسازند و آموزش دهند.

اما کدهای نوشته شده برای نسخه‌های قبلی تنسورفلو را باید از نو بنويسید (گاهی اوقات با کمی‌ تغییر، گاهی اوقات به‌طور کامل) تا بتوانید از تمام مزایای TensorFlow 2.0 بهره‌مند شوید. TensorFlow.js قدرت TensorFlow را به مرورگر وب می‌آورد و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا مدل‌های یادگیری ماشینی را مستقیماً در جاوا اسکریپت بسازند و مستقر کنند. با TensorFlow.js، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد کنند که به طور موثر و تعاملی در مرورگر اجرا شوند. TensorFlow.js طیف گسترده ای از مدل های یادگیری ماشین را پشتیبانی می کند، از جمله مدل های از پیش آموزش دیده از TensorFlow و سایر چارچوب های محبوب. این مدل ها را می توان در مرورگر بارگذاری کرد و برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا، پردازش زبان طبیعی و غیره استفاده کرد. TensorFlow.js همچنین یک API سطح بالا ارائه می دهد که فرآیند ساخت و آموزش مدل های سفارشی را مستقیماً در جاوا اسکریپت ساده می کند.

TensorFlow.js قابلیت‌های TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشینی محبوب را به اکوسیستم جاوا اسکریپت می‌آورد و طیف وسیعی از امکانات را برای توسعه هوش مصنوعی باز می‌کند. یکی از ویژگی‌های مهم کتابخانه یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت (TensorFlow.js)، امکان استفاده از شتاب پردازشی «واحدهای پردازش گرافیکی» (Graphical Processing Units | GPUs) برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین است. آموزش هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت یکی از مقوله‌های کاربردی اخیر این زبان برنامه‌نویسی است. همان‌طور که می‌دانید هوش مصنوعی امروزه نقش اساسی در طراحی برنامه‌ها و پلتفرم‌های کامپیوتری دارد و برای حوزه‌های مختلفی مثل پردازش تصویر، بینایی کامپیوتر و تشخیص زبان طبیعی به کار می‌رود. به لطف کتابخانه‌های گسترده و کامل هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت، این زبان به یکی از بهترین‌ زبان‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است.

TPU یک شتاب‌دهنده هوش مصنوعی قابل برنامه‌ریزی است که برای فراهم کردن توان عملیاتی بالا در محاسبات دقت پایین طراحی شده است. در فوریه ۲۰۱۸، گوگل اعلام کرد که در حال ساخت نسخه ویژه‌ای از TPU برای پلتفرم گوگل کلاود است. مدل‌های ساخته شده توسط تنسورفلو در اغلب دستگاه‌هایی که برای انجام پیش‌بینی‌ها به کار گرفته می‌شوند، قابل استفاده هستند. TensorFlow 2.0 که نسخه بتای آن ژوئن 2019 منتشر شد با تغییرات نسبتا زیادی همراه بود. این تغییرات بر مبنای بازخوردهای کاربران اعمال شد که برخی از ویژگی‌های نسخه پیشین (مثل استفاده از Keras API برای مدل آموزشی) دست‌خوش تغییرات زیربنایی شدند تا کار با این چهارچوب یادگیری ماشینی راحت‌تر و قدرتمندتر شود. به لطف یک API جدید آموزش توزیع شده ساده‌تر شده و با پشتیبانی از TensorFlow Lite که به‌طور ویژه برای توسعه موبایل معرفی شده این امکان فراهم شده تا به توان مدل‌ها را در انواع بیشتری از پلتفرم‌ها پیاده‌سازی کرد.

این دوره آموزشی تخصصی به منظور توانمندسازی توسعه‌دهندگان وب در استفاده از هوش مصنوعی با استفاده از TensorFlow.js طراحی شده است. TensorFlow.js یک کتابخانه قدرتمند جاوا اسکریپت است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق را به طور مستقیم در مرورگر وب ایجاد و اجرا کنید. در ابتدای دوره، با مبانی جاوا اسکریپت و توابع ضروری آن که در توسعه وب و پیاده‌سازی هوش مصنوعی حیاتی هستند، آشنا می‌شویم. سپس به بررسی عمیق TensorFlow.js می‌پردازیم و با مفاهیم پایه مانند Tensorها و عملیات ریاضی و سایر توابع مهم در این کتابخانه آشنا خواهیم شد. سپس به دنبال این مباحث، نحوه اجرای کدهای TensorFlow.js بر روی سخت افزارهای مختلف برای بهینه‌سازی عملکرد و تسریع محاسبات بررسی می‌شود. مدیریت حافظه و نکات مهم مرتبط با بهینه‌سازی حافظه نیز مورد بحث قرار خواهد گرفت.

این امکان برای کاربران فراهم شده است تا نمایش «تانسوری» (Tensor) از نمونه‌های مشابه با داده‌های دیتاست را توسط قطعه کد زیر به مجموعه داده اضافه کنند. اکنون باید بتوانید TensorFlow را به راحتی در برنامه های هوش مصنوعی خود پیاده سازی کنید. در این کد، تابع «tf.loadLayersModel()» یک مدل از پیش آموزش دیده را از فایلی به نام «model.json» بارگیری می کند. در نهایت، تابع «model.predict()» برای پیش‌بینی داده‌های ورودی استفاده می‌شود و نتیجه در کنسول ثبت می‌شود. اگر قصد یادگیری و مطالعه بیشتر در زمینه TensorFlow.js را دارید بهتر است که به صفحه اصلی وبسایت این پروژه مراجعه کنید. در این مثال ما قصد داری که یک مدل از یادگیری ماشین را با استفاده از پشته‌ای از لایه‌ها ایجاد کنیم.

سرمایه گذاری زیادی روی عملکرد سریع جاوا اسکریپت شده است و این زبان یکی از سریع‌ترین زبان‌ها برای اجرا در مرورگرهاست. اپل، مایکروسافت و گوگل تلاش زیادی برای ساخت برنامه‌های سریع و سبک با این زبان کرده‌اند و این زبان در حال حاضر به لحاظ عملکردی پتانسیل خیلی خوبی برای اجرای پروژه‌های AI دارد. مهارت‌ها و شایستگی‌های فناوری اطلاعات خود را تحت چارچوب گواهینامه فناوری اطلاعات اروپا از هر کجای دنیا به‌طور کامل آنلاین تأیید کنید. با دنبال کردن این مراحل، می‌توانید کتابخانه‌های TensorFlow.js را با موفقیت به صفحه وب خود اضافه کنید و از قابلیت‌های یادگیری ماشینی قدرتمند آن در محیط مرورگر استفاده کنید. کتابخانه TensorFlow.js، که به عنوان اکوسیستمی از ابزارهای زبان جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود، جانشین deeplearn.js محسوب و هم‌اکنون، با نام TensorFlow.js Core شناخته می‌شود. TensorFlow.js یک API سطح بالا ارائه می دهد که بسیاری از پیچیدگی های یادگیری ماشین را از بین می برد و شروع کار را برای توسعه دهندگان آسان تر می کند.

در این پست شما را به سرعت با مقدمه‌ای از TensorFlow.js آشنا می‌کنیم و منابع لازم برای شروع کار با آن را بررسی می‌نماییم. با دنبال کردن این مراحل، می توانید از قدرت TensorFlow.js در برنامه های کاربردی وب خود استفاده کنید. در این مقاله، سفری سریع به TensorFlow خواهید داشت چارچوب یادگیری عمیق، عملکرد، ویژگی ها، برنامه های کاربردی و نحوه پیاده سازی آن در سیستم های هوش مصنوعی خود. از طرف دیگر آموزش‌های زیادی در این زمینه در اینترنت و سایت‌های ایرانی و خارجی می‌توان یافت که شما را در یادگیری آن یاری می‌کند. خیر شما می‌توانید بدون نیاز به هر زبان دیگری، هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت را یاد بگیرید؛ البته قبل از آن شما باید کاملا با مفاهیم و مدل‌های AI آشنایی داشته باشید و کتابخانه‌های این حوزه در جاوا اسکریپت را بشناسید.

کراس یکی دیگر از کتابخانه‌های شبکه عصبی است که در آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت به آن پرداخته می‌شود. این کتابخانه نیز برای مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌رود و در اکثر سیستم عامل‌ها پشتیبانی می‌شود. زبان مادر این فریمورک پایتون است و دومین کتابخانه‌ی محبوب برای deep learning محسوب می‌شود. سازمان‌های بزرگی مثل ناسا و سرن برای پروژه‌های ماشین لرنینگ خود از این کتابخانه استفاده می‌کنند و گزینه‌ی مناسبی برای استارتاپ‌ها در جهت ارتقای عملکردهای دیجیتالی به شمار می‌رود. علاوه بر این، TensorFlow.js برای ادغام یکپارچه با فناوری‌های وب موجود طراحی شده است و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند که می‌توانند با سایر APIها و چارچوب‌های وب تعامل داشته باشند. به عنوان مثال، TensorFlow.js را می توان همراه با کتابخانه هایی مانند React یا Angular برای ایجاد رابط های کاربری تعاملی برای برنامه های یادگیری ماشین استفاده کرد.

TensorFlow.js همچنین حاوی APIهای سطح پایین نیز است که از Eager execution پشتیبانی می‌کند. این تگ اسکریپت کتابخانه TensorFlow.js را از یک شبکه تحویل محتوا (CDN) بارگیری می کند. با بررسی وب‌سایت رسمی یا اسناد، مطمئن شوید که از آخرین نسخه TensorFlow.js استفاده می‌کنید. ماهنامه شبکه را از کجا تهیه کنیم؟ماهنامه شبکه را می‌توانید از کتابخانه‌های عمومی سراسر کشور و نیز از دکه‌های روزنامه‌فروشی تهیه نمائید. امیدوارم این راهنما سریع به شما کمک کند تا ایده های خود را به راحتی به واقعیت تبدیل کنید. یکی از بهترین منابع آموزشی برای تسلط بر ابزار Veeam و استفاده از آن در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان‌گیری است.

در بخش های بعدی دوره، یاد خواهیم گرفت که چگونه شبکه‌های عصبی پیچیده را با استفاده از API های سطح بالای TensorFlow.js طراحی، پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی کنیم. سپس به دنبال این مباحث، نحوه اجرای کدهای TensorFlow.js بر روی سخت افزار های مختلف برای بهینه‌سازی عملکرد و تسریع محاسبات بررسی می‌شود. پس از گنجاندن کتابخانه TensorFlow.js، می‌توانید با کلیک راست بر روی صفحه وب، انتخاب «Inspect» یا «Inspect Element» و سپس رفتن به تب «کنسول»، پنجره کنسول مرورگر را باز کنید. این مثال کل گردش کار را از آموزش یک مدل CNN در پایتون تا استقرار آن در یک برنامه وب با استفاده از TensorFlow.js نشان می‌دهد. مراحل کلیدی شامل ذخیره مدل در قالب TensorFlow SavedModel، تبدیل آن به فرمت TensorFlow.js و سپس بارگیری و استفاده از آن در یک برنامه وب است. TensorFlow.js یک اکوسیستم جاوااسکریپتی برای یادگیری ماشین است و در حال حاضر در حال تبدیل شدن به جایگزین deeplearn.js با نام TensorFlow.js Core است.

با توجه به روند رو به رشد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، TensorFlow.js ابزاری حیاتی برای توسعه‌دهندگان خواهد بود که می‌خواهند در این زمینه فعالیت کنند. تعامل یکی دیگر از مزایای مهم استفاده از TensorFlow.js برای یادگیری عمیق در مرورگر است. با TensorFlow.js، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌هایی ایجاد کنند که در زمان واقعی بازخورد ارائه می‌کنند و با ورودی کاربر سازگار می‌شوند و تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند. به عنوان مثال، مدل‌های طبقه‌بندی تصویر را می‌توان برای شناسایی اشیاء در زمان واقعی با استفاده از جریان وب‌کم ساخت و تجربه‌های واقعیت افزوده تعاملی را ممکن می‌سازد. به طور مشابه، مدل‌های پردازش زبان طبیعی را می‌توان برای ارائه بازخورد فوری همانطور که کاربر تایپ می‌کند، استفاده کرد و ویژگی‌های تکمیل خودکار هوشمند یا بررسی املا را فعال می‌کند.

علاوه بر برنامه های کاربردی مبتنی بر مرورگر، TensorFlow.js می تواند در محیط های سمت سرور مانند Node.js نیز استفاده شود. این به توسعه دهندگان امکان می دهد خطوط لوله یادگیری ماشینی سرتاسر بسازند، جایی که پیش پردازش داده، آموزش مدل و استنتاج همه با استفاده از جاوا اسکریپت انجام می شود. به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها برای تحلیل داده‌های ورودی یک ماشین گفته می‌شود که به آن کمک می‌کند تا شرایط را ارزیابی کرده و اقدام درست را انتخاب کند. در یادگیری ماشین داده‌های ورودی به روش‌های مختلف جمع‌آوری شده و با تکنیک‌های تجزیه‌ و تحلیل تعریف شده توسط انسان ارزیابی می‌شوند. یادگیری ماشین امروزه در فناوری‌های گوناگون نفوذ پیدا کرده و ردپای آن را می‌توان در بخش‌های مختلفی نظیر شناسایی تصویر و صدا، تشخیص بیماری‌ها، تحلیل‌های آماری، خودروسازی و… مشاهده کرد. فریمورک‌های مختلفی برای آموزش هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت وجود دارند که تکنیک‌های یادگیری ماشین را پیاده سازی می‌کنند.

علاوه بر آموزش مدل و استنتاج، TensorFlow.js مجموعه ای از ابزارها و ابزارها را برای پیش پردازش داده، تجسم و بهینه سازی عملکرد ارائه می دهد. به عنوان مثال، توابعی برای بارگذاری و دستکاری مجموعه داده ها و همچنین ابزارهایی برای تجسم خروجی شبکه های عصبی فراهم می کند. TensorFlow.js همچنین شامل تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر است، مانند کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل. این تکنیک‌ها به کاهش ردپای حافظه و بهبود سرعت استنتاج مدل‌ها کمک می‌کنند و آن‌ها را برای استقرار در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع مناسب‌تر می‌سازند. قوانین نام‌گذاری خاص متعددی برای تنسورفلو وجود دارد که در بسیاری از موارد، کاربران هنگام استفاده از TensorFlow نمی‌‌دانند که دقیقا از کدام API استفاده کنند. این مساله معمولا به دلایلی مثل اضافه شدن بیش از حد بسته‌های جدید، منسوخ شدن رابط‌های کاربردی برنامه‌نویسی و تغییر نام‌ متعدد رابط‌های کاربردی برنامه‌نویسی رخ می‌دهد.

API طیف گسترده‌ای از لایه‌ها، مدل‌ها و ابزارهای از پیش ساخته شده را ارائه می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا به سرعت مدل‌های یادگیری عمیق را بسازند و آموزش دهند. علاوه بر این، TensorFlow.js از یادگیری انتقالی پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده استفاده کرده و آن‌ها را برای کارهای خاص تنظیم کنند. این قابلیت دسترسی، TensorFlow.js را به یک انتخاب ایده‌آل برای اهداف آموزشی تبدیل می‌کند و دانش‌آموزان و مبتدیان را قادر می‌سازد تا مفاهیم یادگیری عمیق را بدون نیاز به تنظیمات پیچیده یا سخت‌افزار تخصصی بیاموزند و آزمایش کنند. یکی از ویژگی های کلیدی TensorFlow.js توانایی آن در اجرای مستقیم مدل ها در مرورگر است. این بدان معنی است که برنامه های یادگیری ماشینی را می توان به عنوان برنامه های کاربردی وب، بدون نیاز به پردازش سمت سرور، ساخته و اجرا کرد. این امکان را برای استنتاج بلادرنگ و تجربیات تعاملی، مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، و حتی برنامه‌های واقعیت افزوده، که همگی مستقیماً در مرورگر اجرا می‌شوند، باز می‌کند.

این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری عمیق را مستقیماً در مرورگر بسازند و آموزش دهند و نیازی به محاسبات سمت سرور را از بین ببرند. این امکان استقرار برنامه‌های یادگیری ماشینی را فراهم می‌کند که می‌توانند به طور کامل در سمت کلاینت اجرا شوند، تأخیر را کاهش داده و حریم خصوصی کاربر را افزایش می‌دهند. با استفاده از قابلیت‌های مرورگرهای وب مدرن، TensorFlow.js به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های نوآورانه‌ای ایجاد کنند که می‌توانند محاسبات پیچیده را در سمت کلاینت، بدون تکیه بر سرورهای خارجی انجام دهند. یکی از ویژگی های کلیدی TensorFlow.js توانایی آن در آموزش و اجرای مدل های یادگیری ماشین به طور کامل در مرورگر، بدون نیاز به زیرساخت سمت سرور است. این امر از طریق استفاده از WebGL، یک استاندارد وب برای ارائه گرافیک بر روی GPU امکان پذیر است. با استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی GPU، TensorFlow.js می‌تواند وظایف محاسباتی فشرده، مانند آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را به شیوه‌ای بسیار کارآمد انجام دهد.

با توجه به تخصص تیم ما در حوزه‌ی IT و نیاز روزافزون بازار کار به متخصصان این حوزه، تولید و عرضه‌ی محتوای مهارت ‌محور و تخصصی را در حوزه‌ی IT جدی‌تر دنبال کردیم. در این راه از ابتدای انتخاب مسیر متناسب با توانایی و امکانات دانشجو تا یادگیری، تمرین، کسب مهارت تخصصی و عمومی، و در نهایت معرفی به بازار کار همراه او هستیم... TensorFlow داده ها را در قالب آرایه های چند بعدی با ابعاد بالاتر به نام تانسور کنترل می کند، تانسورها راه حل مفیدی برای مدیریت حجم زیادی از داده ها هستند. این چارچوب بر اساس نمودارهای جریان داده کار می کند که دارای گره ها و لبه ها هستند. از آنجایی که مکانیسم اجرا به شکل نمودار است، اجرای کد TensorFlow به صورت توزیع شده در یک خوشه از رایانه ها در حالی که از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) استفاده می شود، بسیار آسان تر است. همچنین به شما امکان می دهد فلوچارت عملیاتی را بسازید که می تواند روی ورودی های شما انجام شود.

این شامل مدل های از پیش آموزش دیده ای است که می توانند خارج از جعبه استفاده شوند، و همچنین ابزارهایی برای یادگیری انتقال، که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های موجود را برای کارهای خاص با مقادیر محدود داده، مجدداً آموزش دهند. این دوره برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند و می‌خواهند این تکنیک‌ها را به طور مستقیم در پروژه‌های وب خود به کار بگیرند، ایده‌آل است. سپس به بررسی عمیق TensorFlow.js می‌پردازیم و با مفاهیم پایه مانند Tensor ها و عملیات ریاضی و سایر توابع مهم در این کتابخانه آشنا خواهیم شد. من علی فیضی هستم که تجربه بیش از ۸ سال سابقه کار در زمینه برنامه‌نویسی را دارم، در زمینه‌های مختلف فعالیت کردم ولی در ۵ سال اخیر تمرکز روی هوش مصنوعی بوده است، الان به عنوان کارشناس ارشد در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنم. تو این مدت، توی بیش از ۱۰ پروژه موفق بودم که باعث شده سرعت خدمات‌دهی به مشتریان تا ۸۰ درصد افزایش پیدا کنه و کسب‌وکارها هم هوشمندتر بشن.

همچنین سرعت اجرای برنامه در مرورگرها به‌ اندازۀ سرعت اجرای آن‌ها روی سیستم‌‌های مجهز به GPU است. علاوه بر این، TensorFlow.js از WebGL نیز پشتیبانی می‌کند (WebGL یک API جاوااسکریپتی است که برای رِندِر کردن گرافیک‌های دوبُعدی و سه‌بُعدی در مرورگرها استفاده می‌شود). یکی از قابلیت‌های مهم هنگام استفاده از کتابخانه TensorFlow.js در پلتفرم‌های همراه، امکان استفاده از اطلاعات و «داده‌های حسگرها» (Sensor Data) برای مدل‌سازی روش‌های یادگیری ماشین است. توسعه دهندگان می توانند از مجموعه داده های موجود استفاده کنند یا مجموعه داده های خود را ایجاد کنند و از TensorFlow.js برای آموزش مدل ها با استفاده از تکنیک هایی مانند یادگیری عمیق استفاده کنند. آموزش را می توان در سمت مشتری، با استفاده از منابع دستگاه کاربر، یا در سمت سرور در صورت نیاز به قدرت محاسباتی بیشتر انجام داد.

یکی از این ابزارها، کتابخانه TensorFlow.js است که به‌طور خاص برای توسعه‌دهندگان وب طراحی شده است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در مرورگرهای وب و با استفاده از زبان برنامه‌نویسی جاوااسکریپت پیاده‌سازی کنید. در این مقاله، ما به بررسی TensorFlow.js، ویژگی‌ها، مزایا و نحوه استفاده از آن خواهیم پرداخت. از دیدگاه کاربر عادی، اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر وب بدین معنی است که دیگر نیازی به نصب کتابخانه‌های برنامه‌نویسی و برنامه‌های راه‌اندازی دستگاه (Drivers) روی سیستم وجود ندارد. تنها کاری که کاربر باید انجام دهد این است که مرورگر سیستم خود را باز، صفحه وب مرتبط با برنامه‌کاربردی تحت وب (برنامه‌ای که مدل یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت را اجرا می‌کند) را بارگذاری و برنامه کاربردی پیاده‌سازی شده را اجرا کند. از سوی دیگر، کتابخانه یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت (TensorFlow.js)، دسته‌ای از برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین را هدف قرار می‌دهد که به تازگی از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی به زبان جاوا اسکریپت مهاجرت کرده‌اند.