مشاريع التعلم الآلي باستخدام JavaScript [أهم المكتبات وتطبيقات الويب]

يبحث مطورو الويب والمبرمجون الطموحون دائمًا عن موارد التعلم والأنشطة العملية لتحسين مهاراتهم. توضح العديد من المشاريع مفتوحة المصدر التقنيات المطلوبة من برنامج تعليمي مفصل لجافا سكريبت مع أمثلة إلى طريقة مبتكرة في الذكاء الاصطناعي.

يعد التعلم الآلي أحد أكثر التقنيات الناشئة شيوعًا في العصر الرقمي ، بقيادة البيانات الضخمة. يتضمن تغذية البيانات في تطبيق البرنامج وكتابة الخوارزميات لبناء منطق يعتمد على البيانات. لذلك ، فهو فرع ذكاء اصطناعي يتنبأ بنتائج دقيقة بتدخل بشري محدود وبرمجة واضحة.

Javascript هي لغة برمجة مخصصة لإنشاء تطبيقات تفاعلية من جانب العميل. يستخدم المطورون أيضًا Node.js لكتابة التعليمات البرمجية من جانب الخادم في Java. نظرًا لأن التعلم الآلي مجال متنامي في التكنولوجيا ، يتطلع المزيد والمزيد من الممارسين إلى اكتساب المعرفة والخبرة في هذا المجال.

لقد تقدم نظام الويب البيئي الحالي لإفساح المجال لمشاكل التعلم الآلي المتنوعة. يمكن الآن تشغيل الشبكات العصبية بأي لغة ، بما في ذلك جافا سكريبت. إذا كنت تفكر في تنفيذ مشروع java ML ، فتابع القراءة للتعرف على بعض المكتبات وتطبيقات الويب المثيرة.

مشاريع التعلم الآلي في جافا سكريبت

1. TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة AI ممتازة تحتوي على Java APIs وتتيح لك إنشاء رسوم بيانية لتدفق البيانات وتطوير مشاريع رائعة. يمكنك الاستفادة من أدوات النظام البيئي المرن من Tensorflow وموارد المجتمع لمحاولة التعلم الآلي باستخدام Javascript. يمكنك استخدامه لتدريب الشبكات على التعرف على الصور والأصوات والنصوص والأرقام وما إلى ذلك. هناك طبقة إدخال وطبقة مخفية وطبقة إخراج في أي شبكة عصبية من هذا القبيل. يمكن أيضًا استخدام الشبكة في مشاكل السلاسل الزمنية والانحدار المتنوعة.

2. الدماغ

Brain.js هو مورد موثوق لإنشاء الشبكات العصبية وتدريبها على بيانات الإدخال / الإخراج. يمكنك تشغيل المكتبة باستخدام Node.js أو تحميل مستعرض CDN مباشرة على صفحة ويب. ينفذ Brain.js حسابات GPU ويعود إلى Java عندما لا يتوفر GPU. علاوة على ذلك ، لا تحتاج إلى معرفة متعمقة بالشبكات العصبية لتنفيذه. ويمكنك بسهولة دمج النماذج المدربة على موقع الويب الخاص بك أو استيرادها / تصديرها إلى تنسيق JSON. يمكنك قراءة الوثائق الكاملة وتصفح الأمثلة الحية المتاحة على الموقع .

3. متشابك

إنها مكتبة Node.js ومتصفح تتيح للمطورين بناء أي شبكة عصبية يريدون. Synaptic هي الهندسة المعمارية الحيادية وتفتخر بمجتمع الصيانة النشط. يمكنك اختبار ومقارنة خوارزميات ML المختلفة ببنياتها المضمنة والاطلاع على مقدمة شاملة حول الشبكات العصبية. يحتوي Synaptic على العديد من العروض التوضيحية العملية والبرامج التعليمية التي تكشف عن التعلم الآلي وعمله.

4. NeuroJS

NeuroJs هو إطار عمل مفتوح المصدر يمكّنك من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي مع التعلم المعزز. يمكنك التعرف على الأجزاء المختلفة للشبكات العصبية من خلال دراسة أحد العروض التوضيحية التفصيلية لتجربة سيارة ذاتية القيادة ثنائية الأبعاد. تستخدم مكتبة NeuroJS لغة JavaScript نقية والعديد من الأدوات الحديثة ، بما في ذلك webpack و babel.

5. ConvNetJS

يعد ConvNetJS مشروعًا شائعًا على GitHub يحتوي على ميزات وبرامج تعليمية ، معظمها يحركها المجتمع. كمكتبة تعلم عميق متقدمة لجافا ، تعمل ConvNetJS بالكامل في متصفحك وتدعم العديد من تقنيات التعلم. في البداية ، تم تطويره بواسطة دكتوراه. طالب في جامعة ستانفورد وتم توسيعه لاحقًا من قبل المساهمين. مع ConvNetJS ، يمكنك توقع اكتساب فهم للأشياء التالية:

• وحدات الشبكة العصبية الشائعة
• تحديد وتدريب الشبكات التلافيفية القادرة على معالجة الصور
• وحدة التعلم التجريبية التعزيزية
• التصنيف والانحدار

6. FlappyLearning

يحتوي مشروع JavaScript هذا على رمز لمكتبة التعلم الآلي وينفذ نفس الشيء في عرض توضيحي ممتع للعبة Flappy Bird المحمولة. يستخدم FlappyLearning التطور العصبي ، وهي تقنية ذكاء اصطناعي ، ويطبق خوارزميات للعب اللعبة كخبير. يمكن للبرنامج التعلم ديناميكيًا من نجاح أو فشل كل تكرار ، وبالتالي محاكاة عملية الجهاز العصبي البشري. يمكنك تجربة العرض التوضيحي عن طريق التشغيل في متصفحك. كل ما عليك فعله هو فتح index.html والانطلاق!

7. الخطوط الأرضية

Land Lines هي تجربة ويب تتيح للمستخدمين استكشاف مجموعة بيانات Google Earth دون إجراء أي مكالمات إلى الخادم الخلفي. من خلال إمكانات التعلم الآلي وتحسين البيانات وبطاقة الرسومات ، يمكن للتطبيق العثور على صور الأقمار الصناعية المشابهة لرسومات الشعارات المبتكرة للمستخدمين. يمكن أن تعمل الخطوط الأرضية بشكل جيد على الأجهزة المحمولة. يمكنك العثور على الكود المصدري الكامل لهذا المشروع على GitHub .

8. شيء مترجم

Thing Translator هو مثال آخر لتجربة ويب يمكن أن يكون بمثابة برنامج تعليمي جافا سكريبت مع أمثلة. يمكن لهذا التطبيق أن يجعل هاتفك يتعرف على الأشياء الواقعية ثم يسميها بلغات مختلفة. لقد تم بناؤه على تقنيات الويب باستخدام اثنين من واجهات برمجة تطبيقات التعلم الآلي ، وهما Cloud Vision و Translate. تساعد Cloud Vision في التعرف على الصور ، بينما تساعد Translate API في ترجمات اللغة الطبيعية.

9. ملعب عميق

إذا كنت ترغب في اللعب بالشبكات العصبية والبحث في مكوناتها ، يمكنك التحقق من مكتبة الملعب على GitHub . يقدم تطبيق ويب تعليميًا كاملاً بواجهة مستخدم (تتيح لك التحكم في بيانات الإدخال) وعدد من الخلايا العصبية والخوارزميات والمقاييس. وثائق المشروع مفتوحة المصدر ومكتوبة بلغة TypeScript.

10. DeepForge

يوفر DeepForge بيئة صديقة للمطورين للتعلم العميق. يعتمد على Node.js و MongoDB ، ويعمل مباشرة في المتصفح. فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

• يساعد في تصميم واجهة رسومية بسيطة
• يدعم نماذج التدريب على الأجهزة البعيدة
• يمتلك تحكمًا مدمجًا في الإصدار

11. WEKA

هذه المكتبة المجانية للتعلم الآلي لجافا مستوحاة من طائر Weka ، وهو نوع لا يطير في نيوزيلندا. إنها مجموعة من الخوارزميات تركز على التعلم العميق. يمكنك تعلم المهارات التالية من خلال هذا المشروع:

• أدوات التنقيب عن البيانات وإعدادها
• التصنيف والانحدار والتكتل
• التصور ، وهلم جرا.

12. Deeplearning4j

إنها مكتبة تعليمية عميقة تستخدم أطر الحوسبة الموزعة مثل Apache Spark و Hadoop. Deeplearning4j متوافق مع لغات الآلة الافتراضية مثل Scala و Kotlin. ويهدف إلى جلب الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الأعمال من خلال وثائق واجهة برمجة التطبيقات التفصيلية وعينة من المشاريع.

تغليف

على الرغم من أن Python هي الخيار الأساسي لمشاريع التعلم الآلي ، فإن Java قادرة أيضًا على تشغيل مهام ML. وهناك مجموعة من الخيارات المتاحة ، كما هو موضح أعلاه. لذا ، ابدأ في طريق التحسين من خلال إكمال مشروع وممارسة بعض تقنيات التعلم الآلي الأساسية باستخدام جافا سكريبت!

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.