مقایسه جاوااسکریپت با پایتون
در دنیای یادگیری ماشین یک باور غلط وجود دارد. توسعه دهندگان معتقدند برای ساخت و آموزش یک مدل یادگیری ماشین، می توانند تنها از تعداد محدودی زبان برنامه نویسی استفاده کنند. زبان برنامه نویسی پایتون و جاوا در رأس این لیست قرار دارند.
پایتون برای سادگی:
دلیل اصلی استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون سادگی آن است. به عنوان مثال PyBrain ، یک کتابخانه مخصوص یادگیری ماشین است که یکی از فواید مهم آن ساخت الگوریتم ها ، آزمایش و مقایسه راه حل ها در محیط های از پیش تعریف شده است.
جاوا زبان برنامه نویسی ای بالغ :
جاوا دهه هاست که وجود دارد ، بنابراین این زبان در واقع برای هنگام ساخت و استفاده از الگوریتم ها در سازمان های بزرگتر مانند بانک ها و موسسات مالی به عنوان زبان برنامه نویسی انتخاب می شود.
و اما جاوا اسکریپت :
بسیاری از توسعه دهندگان معتقدند که که زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت تنها برای فرانت اند (از زبانهای متداول در برنامه نویسی وب که کدهای غیر قابل فهم برای کاربران را به صورت گرافیکی و بصری نمایش می‌دهد تا کاربران بتوانند به راحتی از بخش‌های گوناگون یک سایت یا نرم افزار استفاده کنند) مفید است. حتی در مفاهیم یادگیری ماشین، توسعه دهندگان تصور می کنند که می توان از آن تنها در جهت مصور سازی و تجسم داده ها استفاده کرد. به عنوان مثال کتابخانه D3.js را صرفاً برای تجسم داده ها با HTML ، SVG و CSS استفاده می شود.
یادگیری ماشین و جاوااسکریپت
اما به دلیل پویایی شاخه ی یادگیری ماشین همه چیز مدام تغییر می کند و اکنون نوشتن توابع یادگیری ماشین با استفاده از زبانهای متداول در برنامه نویسی وب، رایج شده است. به این معنی که لازم نیست تنها از زبان های محدود برنامه نویسی استفاده کنید بلکه می توانید با استفاده از هر زبان برنامه نویسی عمومی که می خواهید الگوریتمی را ایجاد و آموزش دهید که طبیعتا شامل جاوا اسکریپت هم می شود. در این راستا زبان جاوااسکریپت به سرعت توانسته جای خود را در میان برنامه نویسان باز کند و قادر است در حوزه های مختلف به متخصصان علم داده کمک کند.
TensorFlow.js: کتابخانه جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین در مرورگر
TensorFlow.js یک کتابخانه جاوا اسکریپت است که توسط گوگل به عنوان یک شبکه ای منبع باز (open-source) برای آموزش و استفاده از مدل های یادگیری ماشین در مرورگر ایجاد شده است و در واقع که یک کتاب خانه ی web base است. به طور خلاصه ، این فریم ورک (مجموعه ای از دستور ها و کتابخانه ها)به توسعه دهندگان JavaScript کمک می کند تا مدل های یادگیری ماشین را ایجاد و گسترش دهند.
اکنون به دو دلیل توسعه دهندگان بسیاری به TensorFlow.js هجوم آورده اند.
- ایجاد مدل های جدید از ابتدا
- اجرای مدل های از قبل آموزش دیده و یا آموزش مجدد مدل های پیشین
اما به این سوال هنوز پاسخ داده نشده که چرا ما به کتابخانه یادگیری ماشین جاوا اسکریپت نیاز داریم؟
مزایا و معایب استفاده از جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین :
کتابخانه ی TensorFlow.js که در مرورگر اجرا می شود ، طیف وسیعی از امکاناتی فوق العاده را برای کسب و کار ها و توسعه دهندگان فراهم می کند. مرورگر ها در واقع یک فضای تعاملی هستند به این گونه که امکان دسترسی به حسگرهای مختلف از جمله وب کم و میکروفون را فراهم می کنند و ازین طریق می توان تصاویر و صداها را به عنوان ورودی به مدل های یادگیری ماشین داد.
اما از آن جا که زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت در حقیقت یک زبان برنامه نویسی نو ظهور تری نسبت به سایر زبان ها از جملع پایتون و php و … می باشد؛ طبیعتا دچار محدودیت های زیادی است. با ما همراه باشید.
تفاوت تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به زبان ساده
مزایا استفاده از جاوا اسکریپت
- محبوبیت
اول اینکه این زبان می تواند به بصری سازی داده ها (Data Visualization ) و ساخت داشبورد های مدیریتی کمک کرده و با کتابخانه هایی مانند D3JS گراف ها و نمودارهای مختلف و زیبایی جهت تعامل با کاربر رسم کند. این زبان همراه NodeJS به دلیل ساختار Non-Blocking قادر است داده های زیاد را در لحظه تحمل کرده و به سرعت از محلی به محل دیگر منتقل کند که در پروژه های کلان داده( Big Data ) می تواند کاربردهای زیادی داشته باشد.
از طرفی کتابخانه های محبوب پایتون، جاوااسکریپ را نیز همراهی می کنند که این امر شروع به استفاده از آن را برای توسعه دهندگان ساده تر می کند. و خب طبیعی است که مردم ابزار های سهی الاستفاده را بیشتر دوست دارند.
2. کارایی
زبان جاوا اسکریپت عملکرد محاسباتی بالایی دارد. از آنجا که از WebGL (API گرافیکی JavaScript) استفاده می کند ، از نظر سخت افزاری از شتاب بالایی برخوردار است. علاوه بر آن، توسعه دهندگان نیز می توانند برای افزایش عملکرد بیشتر، از این اهرم استفاده کنند؛ البته به شرطی که اگر کاربر نهایی GPU در سیستم خود داشته باشد.
3. امنیت
امنیت زبان های برنامه نویسی وب معمولا نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی امنیت کمتری دارند و به بیان دیگر آسیب پذیر ترند. اما روی امنیت TensorFlow.js می توانید حساب کنید و در واقع این کتابخانه به شما این اطمینان را می دهد که دستگاه شما هنگام اجرای برنامه در برابر تهدیدات محافظت می شود.
3. دامنه
کتابخانه ی TensorFlow.js ارزش و قدرت خود را در استفاده از چندین سیستم نشان داده است؛ به عنوان مثال در اجرای برنامه های نوشته شده توسط جاوا اسکریپت در مرورگر، در محیط Node.js، بر روی دسکتاپ و حتی در مرورگرهای تلفن همراه در دستگاه های Android و iOS.
معایب استفاده از جاوا اسکریپت
- محدودیت داده
با تمام مزایایی که TensorFlow.js دارد متاسفانه به صورت پیش فرض به فایل های سیستم میزبان دسترسی ندارد و این مسئله، داده های قابل دسترس را محدود می کند و می تواند سبب محدودیت هایی در ابعاد فایل شود.
2. عدم پشتیبانی از شتاب سخت افزار
پیش تر گفته شد که کتابخانه ی TensorFlow.js دارای سرعت محاسبات بالایی است و با استفاده از WebGL از نظر سخت افزاری شتاب می گیرد اما حقیقت این است که پشتیبانی محدودی از شتاب سخت افزاری دارد. با تکامل این زبان منبع باز (open source) و ارتقا یافتن v1.0، این مشکل به زودی رفع خواهد شد.
و اما یادگیری ماشین چگونه با جاوا اسکریپت و کتابخانه ی TensorFlow.js امکان پذیر است؟
بسیاری از توسعه دهنگان، از یادگیری ماشین بر سرور های back-end به برنامه های front-end روی آورده اند. و به لطف TensorFlow.js تیم های توسعه دهنده و دیتا ساینس می توانند بدون تنظیم سرور و حتی پایگاه داده، مدل های یادگیری ماشین(ML) را در محیط های html ایجاد و اجرا کنند. به عنوان مثال فعال کردن سرویس های زیر که کاملا از سمت کابر پشتیانی می شوند. (منظور اجرای اسکریپت ها در دستگاه مشتری است نه در سمت سرور)
دستگاری اتوماتیک عکس :
تنظیم خودکار تصاویر، بر اساس قوانین از پیش تعیین شده و با استفاده از یک برنامه مبتنی بر مرورگر انجام می شود. حتی با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشن (راجع به شبکه های عصبی کانولوشن در ادامه توضیح مختصری داده شده است) نیز هنر هایی ایجاد می کنند. دفعه ی بعدی که با برنامه ی ادیت خودکار عکس از جمله اسنپ چت! از همدیگر عکس گرفتید، دقت کنید می بینید که تمامی چهره ها از به یک روش تغییر کرده اندJ
(شبکه های عصبی کانولوشن: شبکه های عصبی کانولوشن در واقع ترکیبی از علوم مختلف مانند ریاضیات، زیست‌شناسی و کامپیوتر است که بیشترین استفاده ی آن در پردازش تصاویر است. کار کردن بر روی هر نوع داده ای در حوزه ی هوش مصنوعی نیازمند پیش پردازش کردن قبل از استفاده از آن است و داده های تصویری هم از این قائده مستنثنا نیستید. اما یکی از کارایی های شبکه های عصبی کانولوشن این است که میزان این پیش پردازش را کاهش می دهد نیز برای تصاویر با پیچیدگی بالا استفاده می شود.)
بازی آفلاین:
حتی در صورت آفلاین بودن یک بازی ویدیویی، دقیقا با همان گونه با رقبای Trex ساخت گوگل بازی می کنید، می توانید در مقابل یک دشمن با هوش مصنوعی نیز بازی کنید.
موتور توصیه کننده محتوا:
ساخت و آموزش مدلی با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین (ML) در مرورگر، به این صورت که آنچه را که کاربران به دیدن آن علاقه مندند شناسایی کرده و محتوای موبوط به علاقه مندی ها را نمایش می دهد. دقیقاً همانطور که توییتر برای رتبه بندی توییت ها اقدام کرده است. ( یک مدت به موضوعات سرچ خود دقت کنید میبیند که در جست و جوهای بعدی، موضوعات مرتبط با سرچ قبلی به شما پیشنهاد می شود البته منظورم را با تبلیغات اشتباه نگرید)
نظارت بر فعالیت:
برای نظارت بر فعالیت های غیر معمول در یک شبکه یا یک دستگاه؛ جاوا اسکریپت می تواند برنامه سمت-کاربری ایجاد و نصب کرد که در واقع “الگوهای استفاده” را یاد می گیرد.
تشخیص اشیا:
جاوا اسکریپت از یک برنامه سمت کاربر برای شناسایی اسناد یا اشیا موجود در تصاویر استفاده می کند. مانند Airbnb که به کاربران در مورد وجود اطلاعات حساس هنگام آپلود گذرنامه یا عکس گواهینامه رانندگی هشدار می هد.
مطلب خیلی کاملی بود فقط دو تا نکته از لحاظ قدمت جاوااسکریپت و جاوا هم سن هستند ولی به دلیل حوضه کاری متفاوت تا زمان زیادی از یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت استفاده نمیشد دوم اینکه با اومدن نود جی اس که همون جاوااسکریپت سمت سرور محسوب میشه دسترسی ب منابع سیستمی هم توسط جاوااسکریپت میسر شد و به دلیل کاربرد زیادش و ترند شدن تصمیم شد که یاگیری ماشین هم توسعه داده بشه ولی با این وجود پایتون از ابتدای پیدایشش برای کارای محاسباتی ایجاد شده بود نه اینترکشن با مرورگر و به همین دلیل هم هزاران کتابخونه ریاضی براش توسعه داده شده و بیس یادگیری ماشین عملا فراهم بوده ممنون از مطالب مفیدتون
درود بر شما. سپاس فراوان بابت به اشتراک گذاشتن مطالب مفیدتون. از بقیه ی پست ها هم دیدن بفرمایید و ما رو از نظرات ارزشمندتون بی بهره نکنید.